使用Boost.MPI进行非阻塞点对点操作的测试

最新推荐文章于 2025-12-06 19:00:36 发布

后端工程架构

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文章标签： c++ 算法开发语言 C/C++

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HackVibe/article/details/132660095

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本文介绍了如何使用Boost.MPI库进行非阻塞点对点操作，展示了创建简单MPI程序的过程，包括发送和接收缓冲区的设定，以及非阻塞发送和接收函数的使用。通过示例，解释了非阻塞操作如何提高并行计算效率，帮助理解Boost.MPI这一特性。

使用Boost.MPI进行非阻塞点对点操作的测试

Boost.MPI是一个基于MPI（Message Passing Interface）标准的C++库，它提供了在并行计算中进行进程间通信的功能。其中，非阻塞点对点操作是Boost.MPI的一项重要特性，它允许进程在发送或接收消息时不需要等待对方进程的响应，从而提高并行计算效率。在本文中，我们将进行一个简单的测试，展示Boost.MPI中非阻塞点对点操作的用法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装Boost.MPI库并配置MPI环境。在此之前，请确保已经正确安装了MPI库和相应的编译器。接下来，我们将创建一个简单的MPI程序，其中包含非阻塞点对点操作的测试代码。

#include <boost/mpi.hpp>
#include <iostream>

namespace

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32、分布式内存编程：MPI与Boost.MPI的深入解析

3c4x5z6v7b的博客

07-15

本文深入解析了分布式内存编程中的MPI和Boost.MPI技术，涵盖了MPICH线程配置、计时与性能测量、调试与性能分析、MPE工具使用以及Boost.MPI的功能与优势。通过对比MPI与Boost.MPI的代码简洁性和功能完整性，提供了在不同场景下的应用建议，并探讨了未来发展趋势。适合希望优化分布式内存程序开发的开发者参考。

42、使用 MPI 编写并行库：常见实践、问题与扩展

river的博客

10-24

本文探讨了在MPI环境下设计和开发并行库的核心原则与实践，回顾了支持并行库的关键MPI特性，如通信上下文、虚拟拓扑、属性缓存和数据类型，并分析了常见并行库类型及其应用。文章还讨论了并行库开发中的挑战，包括多线程支持、可重入性、非阻塞操作、复杂通信实现以及混合编程中的资源竞争与同步问题，总结了构建高效、可扩展、易集成并行库的最佳实践与经验教训。

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boost::mpi模块非阻塞点对点操作的测试

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

06-13

410

boost::mpi模块非阻塞点对点操作的测试实现功能C++实现代码实现功能 boost::mpi模块非阻塞点对点操作的测试 C++实现代码 #include <boost/mpi/nonblocking.hpp> #include <boost/mpi/communicator.hpp> #include <boost/mpi/environment.hpp> #include "gps_position.hpp" #include <boost/lexical

Boost MPI模块非阻塞点对点通信实验

持续更新

08-26

160

在这个示例代码中，使用了Boost MPI中的isend和irecv函数进行非阻塞点对点通信。isend函数用于将消息发送给接收方，irecv函数用于接收来自发送方的消息。非阻塞点对点通信指的是发送方在将消息发送给接收方后就不再等待接收方的回复，而是继续执行后续的代码，接收方在接收到消息后再进行处理。Boost MPI是一个C++的消息传递库，支持MPI标准和非MPI标准的环境下进行并行计算。通过这个简单的示例代码，我们可以看到如何使用Boost MPI中的非阻塞点对点操作进行并行计算。

MPI阻塞与非阻塞依据缓冲区大小不同表征（点对点）

TedOne_LZ的博客

09-24

1294

MPI阻塞与非阻塞依据缓冲区大小不同表征（点对点） MPI_Send & MPI_Isend 当传输的数据量小于send缓冲区大小 MPI_Send与MPI_Isend的操作一样，都是直接返回，（Send/Isend语句之后修改源指针内容也不会对传输的数据产生影响）直到遇到同步点才进行同步。当传输的数据量大于send缓冲区大小 MPI_Send在执行后直接阻塞，待得Recv操作完成后才能...

Boost.Asio C++ 网络编程（一）

龙哥盟

07-07

1324

大约 20 年前，网络应用程序的开发并不容易。但由于 Boost.Asio 的出现，它为我们提供了网络编程功能以及异步操作功能，以便编写网络应用程序，我们现在可以轻松地开发它们。由于网络上传输可能需要很长时间，这意味着确认和错误可能无法像发送或接收数据的功能执行得那么快，因此异步操作功能在网络应用程序编程中确实是必需的。在本书中，您将学习网络基础知识，以及如何使用 Boost.Asio 库开发网络应用程序。我们成功准备了 C++编译器，并且您学会了如何使用编译器编译您创建的源代码文件。

23、并行编程：OpenMP与MPI的深入探索

3c4x5z6v7b的博客

07-06

本文深入探讨了并行编程中两种重要工具OpenMP和MPI的应用。对于OpenMP，通过并行排序性能测试比较了不同算法的效率，并提供了一系列练习帮助读者掌握其使用技巧。对于MPI，从基础概念到实际编程实践进行了全面介绍，包括点到点通信、集体通信、非阻塞与缓冲通信、远程内存访问（RMA）以及Boost.MPI在C++中的应用。同时，还介绍了如何将线程与MPI结合以充分利用多核节点的计算能力。文章旨在帮助读者掌握并行编程的核心思想和实际应用技巧，提高程序性能和可扩展性。

42、利用 MPI 编写并行库：实践、问题与扩展

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基于MPI的vtk并行数据通信

FastCAE的博客

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634

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C++数据并行库实战：掌握Thrust和Boost.MPI提升性能

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本文系统介绍了C++中string类的使用与实现方法。首先分析了string类的函数风格，包括参数传递方式、const与非const迭代器区别及隐式类型转换特性。然后详细讲解了string类的核心实现，包括构造函数、析构函数、拷贝构造等基础功能，以及迭代器、容量操作等内联函数实现。重点剖析了字符串的增删查改操作，如扩容机制、插入删除算法等实现细节，并指出了常见错误点（如'\0'处理、size_t循环问题）。通过具体代码示例展示了operator>>、insert等关键函数的实现逻辑，帮助读者掌握

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千人斩的博客

12-03

296

本文介绍了如何使用MAVLink协议实现自定义消息的生成、编码和传输。首先通过git克隆MAVLink代码库并安装Python依赖，然后创建自定义XML消息定义文件（包含SEARCH_RESULT和TRACK_TARGET两种消息类型）。使用mavgenerate.py工具生成C++头文件后，将其集成到项目中。示例代码演示了消息的编码（结构体转MAVLink消息）、序列化（消息转缓冲区）、传输以及接收端的解码过程，包括使用mavlink_frame_char进行消息帧解析和mavlink_msg_searc

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12-06

113

遍例当前位置~这个最远位置，得到一个更新后的最远位置p2。遍历到p1 时, 一定可以跳到p2, 将位置更新到p2。记录最远能跳到的位置，然后跳到这个位置p1。

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qq_45776114的博客

12-03

563

华为OD机试双机位C卷数组连续和，提供Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现，并提供完整思路讲解。

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摘要本文通过一个班级成绩分析工具实例，生动演示了C语言指针的实际应用。文章展示了如何使用指针动态分配内存存储成绩数据，遍历数组计算平均分、最高/最低分，通过指针排序实现成绩排名，并检测不及格学生。每个功能模块都配有详细代码解析和示例测试结果，帮助读者理解指针的核心概念和常见错误（如错误赋值整数给指针）。该案例将抽象的指针概念融入实际编程场景，既讲解原理又提供实用代码示例。