如何使用C++在MPI中使用MPI_DataType发送嵌套结构
我正在尝试使用MPI_DataType发送下面的结构，但MPI_Send在发送该结构时崩溃。我想知道如何处理这种情况。以下是我为定义新的MPI数据类型而编写的代码： typedef struct { double x; double y; } vertex; typedef struct { int num_ve
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Srun：错误：无法识别分发类型`em'；
我为这个方程式写了一个c程序， 我正在尝试为上面的公式写一个MPI编程。 #include #include #include double sum(int n); int main(void){ int my_rank,comm_sz, n=1024; double local_sum, total_sum; int source
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MPI OpenMp混合
我正在尝试在Linux双核集群上运行一个为MPI和OpenMP编写的程序。 当我尝试设置OMP_NUM_THREADS变量时 export OMP_NUM_THREADS=2 我收到一条消息 OMP_NUM_THREADS：未定义变量。 我在使用OpenMP时没有获得更好的性能...我也试过了： mpiexec -n 10 -genv OMP_NUM_THREAD
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为什么我必须在析构函数中调用MPI.Finalize()？
我目前正在尝试理解mpi4py。我设置mpi4py.rc.initialize = False和mpi4py.rc.finalize = False是因为我不明白为什么我们需要自动初始化和结束。默认行为是在导入MPI时调用MPI.Init()。我认为这是因为对于每个级别，都在运行Python解释器的一个实例，每个实例都将运行整个脚本，但这只是猜测。归根结底，我喜欢直截了当地说。 现在这引入了
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在"；root"；没有发送缓冲区的情况下使用MPI_GATHERV
我希望使用MPI函数MPI_GATHERV，其中每个MPI等级都有一个大小不同的特定缓冲区，需要在Root进程中收集这些缓冲区。 我的根进程将只收集缓冲区，但像往常一样本身没有发送缓冲区。 例如 RANK1 buf_sz =3 buf(1) = 1 buf(2) = 2 buf(3) = 3 排名2 buf_sz =3 buf(1) = 4 buf(
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MPI_Gatherv：根的数组中收到的垃圾值
我正在尝试在C中实现MPI_Gatherv函数。 根据我的程序，每个进程(包括根进程)都应该创建一个大小等于(进程‘ranch+1)的本地数组，该数组将在所有单元格中保存进程的排名。 然后将此本地数组收集到根的rcv_array中。 不知何故，我得到了垃圾值。 谁能告诉我我做错了什么？ 另外，我是MPI新手，很难理解MPI_Gatherv的显示和RCV_Count。 我的代
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使用pybind11共享MPI通信器
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为包含动态数组的结构创建MPI类型
我试图发送一个将其中一个成员作为动态数组的结构，但此数组似乎发送不正确。对如何做到这一点有什么建议吗？ 这是我拥有的： struct bar { int a; int b; int* c; }; void defineMPIType(MPI_Datatype* newType, int cLen, struct bar* msg) { int bloc
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使用支持CUDA的MPI的要求
我想通过支持CUDA的MPI在不同的CUDA设备之间交换数据，如this article中所述。根据我的理解，下面的代码应该可以完成这项工作： #include int main( int argc, char *argv[] ) { int rank; float *ptr = NULL; const size_t elements = 32; MPI_S
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MPI sendbuf和recvbuf可以是一回事吗？
我将每个进程的数组元素加在一起： double rho[1024]; //Some operation to calculate rho for each process; MPI_Allreduce(rho,rho,1024,MPI_DOUBLE,MPI_SUM,MPI_COMM_WORLD); 同时将Rho作为sendbuf和recvbuf是否有效？ 推荐答案 您是否检查
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尝试将C程序转换为MPI程序，但出现错误
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使用MPI_f08模块时，调用mpi_gatherv后数组的Lound发生更改
考虑以下Fortran程序 program test_prg use iso_fortran_env, only : real64 use mpi_f08 implicit none real(real64), allocatable :: arr_send(:), arr_recv(:) integer :: ierr call MPI_Init(ierr)
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ASCII格式的MPI并行IO(我该怎么做？)
我知道MPI IO以二进制格式写入文件，但这一次我需要它采用ASCII格式。我需要这个，因为我对图像使用Netpbm，并且标题必须是ASCII(这样程序就可以读取P1、P2、P3、P4、P5或P6，并确定图像的内容是ASCII还是二进制等等)。 我使用的代码是(simple example) MPI parallel io writing garbage中提供的代码，我想知道代码中是否有一些小改
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Openacc+MPI Fortran程序入门
我有一个可以工作的串行代码和一个可以工作的并行单GPU代码，它们是通过openacc并行化的。现在，我正试图通过在多个GPU上运行，采用MPI+openacc范例来提高并行性。我用Fortran-90编写代码，并使用NVIDIA的HPC-SDK的nvfortran编译器进行编译。 我有几个初学者级别的问题： 如何设置编译器环境以开始编写MPI+openacc代码。除了NVIDIA的HP
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对 MPI_Barrier 的调用会影响 MPI 进程中的每个线程吗?
对 MPI_Barrier 的调用会影响 MPI 进程中的每个线程还是仅影响线程打电话?供您参考，我的 MPI 应用程序将使用 MPI_THREAD_MULTIPLE 运行. 谢谢. 解决方案 这样想的方式是 MPI_Barrier(和其他集合体)是阻塞函数调用，它阻塞直到通信器中的所有进程都完成了函数.我认为，这使得弄清楚应该发生什么变得更容易一些.功能块，但其他线程继续畅通无阻.
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什么时候需要使用 MPI_Barrier()?
我想知道什么时候需要使用屏障?例如，在分散/聚集之前/之后我是否需要它?或者 OMPI 是否应该在分散/聚集之前确保所有流程都已达到该点?同样，在广播之后，我可以期望所有进程都已经收到消息吗? 解决方案 在 MPI-3.0 之前 MPI 中的所有集合操作都是阻塞的，这意味着在它们返回后使用传递给它们的所有缓冲区是安全的.特别是，这意味着当这些函数之一返回时，所有数据都已收到.(但是，这并不
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使用gdb调试多屏窗口中的MPI
如果我有一个 MPI 程序，我想用 gdb 进行调试，同时能够看到所有单独进程的输出，我可以使用: mpirun -n xterm -hold -e gdb -ex run --args ./program [arg1] [arg2] [...] 当我有一个 GUI 可以玩时，这很好.但情况并非总是如此. 是否有类似的设置可以用于 screen 这样每个进程都有自己的窗口?这对于
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如何在 MPI_Send 中发送一个集合对象
我搜索发送一个集合对象，发现最接近的是向量(它不同，不适用于集合). 如何在 MPI_Send 中发送一个集合对象?(不使用boost库)任何人都可以举一个简单的例子吗? 解决方案 在 MPI 中，无论你必须将复杂的数据结构写入文件还是通过网络写入，问题都是一样的；您必须将数据提取到“Plain Old Data"(POD)中，保存，然后输出，同样能够将保存的数据解包到相同的结构中.
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具有动态分配成员的动态分配结构的 MPI 派生数据类型
有一个动态分配的结构体: TYPE 结构体整数 :: N真实*8 :: A实数*8,可分配 :: B(:)结束类型结构 它有一个动态分配的成员:B(:) 当我尝试使用 MPI_TYPE_CREATE_STRUCT 为此类 Struct 创建派生数据类型时，不同的 CPU 会创建不一致的派生数据类型.这是因为相对于第一个成员 Struct%N，Struct%B(:) 可能位于不同的内存位置
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