如何使用 MPI 在节点之间高效地发送和接收二维数组？

通过 MPI 发送和接收 2D 数组

利用 MPI 进行并行处理可提供巨大的性能优势，特别是对于涉及大型矩阵的计算。在这种情况下，将矩阵拆分到多个节点可以显着优化流程。

实现边值共享

在提供的场景中，每个节点必须与它的邻居。使用 MPI 实现此目的的建议方案如下：

if (myrank == 0) {
  for (i = 0 to x) {
    for (y = 0 to y) {
      C++ CODE IMPLEMENTATION
      MPI_SEND(A[x][0], A[x][1], A[x][2], Destination= 1...)
      MPI_RECEIVE(B[0][0], B[0][1]......Sender = 1...)
    }
  }

if (myrank == 1) {
  for (i = x+1 to xx) {
    for (y = 0 to y) {
      C++ CODE IMPLEMENTATION
      MPI_SEND(B[x][0], B[x][1], B[x][2], Destination= 0...)
      MPI_RECEIVE(A[0][0], A[0][1]......Sender = 1...)
    }
  }
}

优化数组分配

为了简化内存管理和 MPI 通信，请考虑分配具有连续元素的数组而不是 C 的“多维数组”。这可以使用以下函数来实现：

int **alloc_2d_int(int rows, int cols) {
    int *data = (int *)malloc(rows*cols*sizeof(int));
    int **array= (int **)malloc(rows*sizeof(int*));
    for (int i=0; i<rows i array return int a="alloc_2d_init(N,M);</pre"><p><strong>MPI Send/Receive</strong></p>
<p>一旦连续分配数组，发送和接收整个 N x M 数组就变得简单:</p>
<pre class="brush:php;toolbar:false">MPI_Send(&(A[0][0]), N*M, MPI_INT, destination, tag, MPI_COMM_WORLD);

障碍与阻塞发送/接收

MPI 提供多种通信功能，包括阻塞（例如 MPI_Send）和非阻塞（例如 MPI_Isend）。对于阻塞操作，屏障是不必要的，因为通信本质上是同步的。

其他 MPI 函数

除了 MPI_Send 和 MPI_Receive，还可以考虑使用 MPI_Sendrecv 进行更灵活的通信或像 MPI_Isend 和 MPI_Irecv 这样的非阻塞操作可以重叠通信和计算。

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