29、MPI 并行计算中的数据分发、聚集与并行示例

MPI 并行计算中的数据分发、聚集与并行示例

在并行计算领域，MPI（Message Passing Interface）是实现分布式内存并行的核心工具。下面将深入探讨 MPI 中的数据分发与聚集操作，以及数据并行策略的具体示例。

1. MPI 数据分发与聚集

在 MPI 中，数据的分发（distribute）和聚集（gather）是常见操作。进行这些操作时，所有进程的数据大小和偏移量必须已知。以典型代码为例，在数据分发中，使用 MPI_Scatterv 函数，其参数包括数据源的缓冲区（buffer）、各进程的数据数量（counts）、偏移量（offsets）和数据类型，目标进程则通过标准三元组处理，发送数据的源进程指定为秩 0（rank 0），最后一个参数是通信组（comm），即接收数据的进程组。

而 MPI_Gatherv 则执行相反的操作，将各进程的数据聚集到指定进程。在使用 MPI_Gatherv 时，需注意其使用的大小和偏移量均为整数类型，这限制了可处理的数据大小。曾有人尝试在 MPI 标准 3 版本中将数据类型改为长整型以处理更大数据，但因会破坏许多应用程序而未获批准，期待未来 MPI 标准能添加支持长整型的新调用。

2. 数据并行示例

数据并行策略是并行应用中最常见的方法，下面通过几个具体例子来详细说明。

2.1 流三元组（Stream Triad）测试节点带宽

流三元组是一种带宽测试基准代码，使用 MPI 可让更多进程在节点甚至多个节点上工作，目的是测试所有处理器都使用时节点的最大带宽，为