MPI 广播一个数组代码示例

1.基本广播操作 (MPI_Bcast)

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <mpi.h> int main(int argc, char** argv) { MPI_Init(&argc, &argv); int rank, size; MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); int n = 10; // 数组长度 int* array = NULL; // 根进程（通常是 rank 0）初始化数组 if (rank == 0) { array = (int*)malloc(n * sizeof(int)); for (int i = 0; i < n; i++) { array[i] = i * 10; // 示例数据 } printf("Rank %d: Initialized array: ", rank); for (int i = 0; i < n; i++) { printf("%d ", array[i]); } printf("\n"); } else { // 其他进程分配内存 array = (int*)malloc(n * sizeof(int)); } // 广播数组长度（先广播长度，再广播数据） MPI_Bcast(&n, 1, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); // 广播整个数组 MPI_Bcast(array, n, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); // 所有进程打印接收到的数组 printf("Rank %d: Received array: ", rank); for (int i = 0; i < n; i++) { printf("%d ", array[i]); } printf("\n"); free(array); MPI_Finalize(); return 0; }

2.动态数组广播（长度未知）

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <mpi.h> int main(int argc, char** argv) { MPI_Init(&argc, &argv); int rank, size; MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); int* array = NULL; int n = 0; // 根进程确定数组长度和内容 if (rank == 0) { // 假设根据某些条件确定长度 n = size * 3; // 示例：每个进程处理3个元素 array = (int*)malloc(n * sizeof(int)); for (int i = 0; i < n; i++) { array[i] = i * 5; } printf("Root: Broadcasting array of size %d\n", n); } // 第一步：广播数组长度 MPI_Bcast(&n, 1, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); // 非根进程分配内存 if (rank != 0) { array = (int*)malloc(n * sizeof(int)); } // 第二步：广播数组数据 MPI_Bcast(array, n, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); // 验证广播结果 printf("Rank %d: First element = %d, Last element = %d\n", rank, array[0], array[n-1]); free(array); MPI_Finalize(); return 0; }

3.二维数组广播

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <mpi.h> int main(int argc, char** argv) { MPI_Init(&argc, &argv); int rank; MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); int rows = 3, cols = 4; int** matrix = NULL; // 根进程初始化矩阵 if (rank == 0) { matrix = (int**)malloc(rows * sizeof(int*)); for (int i = 0; i < rows; i++) { matrix[i] = (int*)malloc(cols * sizeof(int)); for (int j = 0; j < cols; j++) { matrix[i][j] = i * cols + j; } } printf("Root matrix:\n"); for (int i = 0; i < rows; i++) { for (int j = 0; j < cols; j++) { printf("%2d ", matrix[i][j]); } printf("\n"); } } // 广播维度信息 int dims[2]; if (rank == 0) { dims[0] = rows; dims[1] = cols; } MPI_Bcast(dims, 2, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); rows = dims[0]; cols = dims[1]; // 非根进程分配内存 if (rank != 0) { matrix = (int**)malloc(rows * sizeof(int*)); for (int i = 0; i < rows; i++) { matrix[i] = (int*)malloc(cols * sizeof(int)); } } // 逐行广播（二维数组在内存中不连续） for (int i = 0; i < rows; i++) { MPI_Bcast(matrix[i], cols, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); } // 验证结果 printf("Rank %d: matrix[1][2] = %d\n", rank, matrix[1][2]); // 清理内存 for (int i = 0; i < rows; i++) { free(matrix[i]); } free(matrix); MPI_Finalize(); return 0; }

4.使用派生数据类型广播连续内存块

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <mpi.h> typedef struct { int id; double value; char name[20]; } Data; int main(int argc, char** argv) { MPI_Init(&argc, &argv); int rank; MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); int count = 5; Data* data_array = NULL; // 创建派生数据类型 MPI_Datatype MPI_DATA_TYPE; int blocklengths[3] = {1, 1, 20}; MPI_Aint displacements[3]; MPI_Datatype types[3] = {MPI_INT, MPI_DOUBLE, MPI_CHAR}; Data dummy; MPI_Get_address(&dummy.id, &displacements[0]); MPI_Get_address(&dummy.value, &displacements[1]); MPI_Get_address(&dummy.name, &displacements[2]); // 计算相对位移 for (int i = 2; i >= 0; i--) { displacements[i] -= displacements[0]; } MPI_Type_create_struct(3, blocklengths, displacements, types, &MPI_DATA_TYPE); MPI_Type_commit(&MPI_DATA_TYPE); // 根进程初始化数据 if (rank == 0) { data_array = (Data*)malloc(count * sizeof(Data)); for (int i = 0; i < count; i++) { data_array[i].id = i; data_array[i].value = i * 1.5; sprintf(data_array[i].name, "Item_%d", i); } } else { data_array = (Data*)malloc(count * sizeof(Data)); } // 广播数据 MPI_Bcast(data_array, count, MPI_DATA_TYPE, 0, MPI_COMM_WORLD); // 验证结果 printf("Rank %d: Data[2] = {id:%d, value:%.2f, name:%s}\n", rank, data_array[2].id, data_array[2].value, data_array[2].name); free(data_array); MPI_Type_free(&MPI_DATA_TYPE); MPI_Finalize(); return 0; }

5.编译和运行

# 编译 mpicc -o broadcast_array broadcast_array.c # 运行（使用4个进程） mpirun -np 4 ./broadcast_array # 或指定机器文件 mpirun -np 4 -machinefile hosts.txt ./broadcast_array

6.MPI 广播的知识点总结

1. MPI_Bcast 参数

   int MPI_Bcast(void *buffer, // 数据缓冲区 int count, // 元素数量 MPI_Datatype datatype, // 数据类型 int root, // 根进程rank MPI_Comm comm) // 通信域

2. 广播步骤

   • 根进程准备数据

   • 非根进程分配内存

   • 广播长度信息（如果需要）

   • 广播数据本身

3. 内存管理

   • 所有进程都需要为接收的数据分配内存

   • 广播前内存必须已分配

   • 广播后所有进程的数据完全相同

4. 性能考虑

   • 大数组广播可能成为性能瓶颈

   • 考虑使用 scatter/gather 或特定模式

   • 对于非常大的数据，可能需要分段广播

5. 错误处理

   • 检查内存分配是否成功

   • 验证广播返回值

   • 确保所有进程使用相同的参数

这个示例展示了 MPI 中广播数组的基本用法，可以根据实际需求进行调整和优化。