mpi4py 中的规约发散操作

最新推荐文章于 2025-06-28 09:11:51 发布

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#Python #MPI #mpi4py #并行计算 #编程

本文详细介绍了mpi4py库中的规约发散操作，包括组内和组间的通信子上的规约发散。内容涵盖方法接口如Reduce_scatter_block和Reduce_scatter，以及使用示例。通过规约后散发数据，实现并行计算中的数据交换。

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在上一篇中我们介绍了 mpi4py 中的全规约操作方法，下面我们将介绍规约发散操作。

对组内通信子上的规约发散操作，首先对各个进程所保有的输入向量实施规约操作，再将结果向量散发到各个进程。相当于以某个进程为根，执行一次规约操作后跟一次散发操作。

对组间通信子上的规约发散操作，对与之相关联的组 group A 和 group B，将 A 中所有进程提供的数据的规约结果散发到 B 的进程中，反之亦然。

方法接口

mpi4py 中的规约发散操作的方法（MPI.Comm 类的方法）接口为：

Reduce_scatter_block(self, sendbuf, recvbuf, Op op=SUM)
Reduce_scatter(self, sendbuf, recvbuf, recvcounts=None, Op op=SUM)

注意：没有对应的以小写字母开头的方法。Reduce_scatter 相对于 Reduce_scatter_block 多了一个 recvcounts 参数，用以指定每个进程接收到的数据个数，每个进程接收到的数据量可以不同，因此 Reduce_scatter 的散发步骤实际上执行的是 Scatterv 操作，而 Reduce_scatter_block 在散发步骤则执行的是 Scatter 操作，即散发到各个进程的数据量相同。

对组内通信子对象的 Reduce_scatter_block 和 Reduce_scatter，可以将其 sendbuf 参数设置成 MPI.IN_PLACE，此时 recvbuf 将既作为发送缓冲区又作为接收缓冲区，每个进程将从