📜  mpi_send 和 mpi_recv (1)

📅  最后修改于: 2023-12-03 15:32:58.456000             🧑  作者: Mango

MPI_Send 和 MPI_Recv

MPI(Message Passing Interface)是一种用于编写并行程序的标准通信库,MPI_Send 和 MPI_Recv 分别用于发送和接收消息。在MPI中,进程之间通过发送和接收消息来协调工作,从而实现并行计算。

MPI_Send

MPI_Send 用于将消息发送给其他进程。其函数原型如下:

int MPI_Send(void *buf, int count, MPI_Datatype datatype, int dest, int tag, MPI_Comm comm)
  • buf: 指向待发送消息的缓冲区。
  • count: 待发送的数据个数。
  • datatype: 数据类型。
  • dest: 接收消息的进程号。
  • tag: 消息标签,用于区分不同的消息。
  • comm: 通信域,用于标识一组通信进程。

MPI_Send 函数会将 buf 中的消息发送给指定的进程 dest。MPI_Send 是一种非阻塞函数,即它会在消息被发送之前立即返回。因此,如果需要等待消息被完全发送,可以使用 MPI_Wait 或 MPI_Test 函数。

MPI_Recv

MPI_Recv 用于接收其他进程发送的消息。其函数原型如下:

int MPI_Recv(void *buf, int count, MPI_Datatype datatype, int source, int tag, MPI_Comm comm, MPI_Status *status)
  • buf: 指向存储接收消息的缓冲区。
  • count: 待接收的数据个数。
  • datatype: 数据类型。
  • source: 发送消息的进程号。
  • tag: 消息标签,用于区分不同的消息。
  • comm: 通信域,用于标识一组通信进程。
  • status: 用于返回接收到的消息的状态信息。

MPI_Recv 函数会等待其他进程发送消息,并将消息存储到指定的缓冲区 buf 中。MPI_Recv 是一种阻塞函数,如果没有可接收的消息,它会一直等待直到有消息到来。如果需要非阻塞操作,可以使用 MPI_Irecv 函数。

示例代码

下面是一个简单的 MPI_Send 和 MPI_Recv 的示例代码,其中包含了一个进程向另一个进程发送消息的过程。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>

int main(int argc, char** argv) {
    int np, rank, data = 666, recv_data;

    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &np);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);

    if (np != 2) {
        printf("This program only works with 2 processes\n");
        MPI_Finalize();
        exit(0);
    }

    if (rank == 0) {
        MPI_Send(&data, 1, MPI_INT, 1, 0, MPI_COMM_WORLD);
        printf("Process 0 sent data %d to process 1\n", data);
    } else {
        MPI_Recv(&recv_data, 1, MPI_INT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
        printf("Process 1 received data %d from process 0\n", recv_data);
    }

    MPI_Finalize();

    return 0;
}

上述代码中,程序只能在包含两个进程的情况下执行。在进程0中,发送数据 666 给进程1,然后在进程1中接收数据并打印消息。运行结果如下:

Process 0 sent data 666 to process 1
Process 1 received data 666 from process 0

这个简单的示例代码展示了 MPI_Send 和 MPI_Recv 的基本用法,让程序员可以更加深入地理解这两个函数,并应用于实际的并行计算中。