10、零MQ、MPI 与 IPython 消息传递及性能分析

零MQ、MPI 与 IPython 消息传递及性能分析

1. MPI 消息传递

在分布式计算中，MPI（Message Passing Interface）是一种常用的消息传递机制。MPI 中的广播（Broadcasting）和归约（Reduce）操作在并行计算中非常重要。

1.1 广播操作

在某些情况下，广播操作是必要的。例如，当程序需要从用户那里获取输入时，让每个进程独立地询问用户输入是不合理的。通常，排名为 0 的进程会收集输入，然后将其发送给其他所有进程。以下是一个示例代码：

from mpi4py import MPI
comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()
if rank == 0:
    data = input("Please enter random number seed")
else:
    data = None
# mpi4py wants to send an object, so we will leave the
# input in that format
data = comm.bcast(data, root=0)

1.2 归约操作

当所有进程执行单独的操作时，将它们的结果组合起来是很有用的。例如，在计算函数的黎曼积分时，将工作分配到多个进程中可以提高效率。每个进程计算一部分积分，然后将结果汇总。以下是一个示例代码：

import numpy
import sys