使用C ++和OpenMPI我想创建一个向量,然后在主进程中将向量的一部分均匀地分配给要处理的从进程。因此,如果向量具有100个整数并且有5个从属进程,那么每个从属进程将被发送20个整数的向量。
以下是我尝试的代码,但它无效。
#include <iostream>
#include <list>
#include "mpi.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <random>
using namespace std;
int main(int argc, char **argv)
{
int rank, size, tag, rc, i;
MPI_Status status;
vector<int> vec(100);
vector<int> split_vec;
rc = MPI_Init(&argc, &argv);
rc = MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
rc = MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
tag=7;
random_device rd;
mt19937 gen(rd());
uniform_int_distribution<> dis;
generate(vec.begin(), vec.end(), [&](){ return dis(gen); });
// 100 ints / 5 slave processes
int split_size = vec.size() / size;
// split_size = size of vector of ints that each slave process should get
int offset = 0;
int j = 0;
int max = split_size;
if (rank==0) {
// master process
for (int i=1; i<size; ++i){
split_vec.clear();
while(j < max){
int elements = i_j + offset;
split_vec.push_back(vec[elements]);
j++;
}
max = max + split_size;
offset = offset + split_size;
MPI_Send(&split_vec[0], split_vec.size(), MPI_INT, i, tag, MPI_COMM_WORLD);
else{
// slaves processes
MPI_Recv(&split_vec[0], split_vec.size(), MPI_INT, 0, tag, MPI_COMM_WORLD, &status);
// process the vector
}
MPI_Finalize();
}// main
当我运行上面的代码时,我收到以下错误:
[comp-01:7562] *** An error occurred in MPI_Recv
[comp-01:7562] *** on communicator MPI_COMM_WORLD
[comp-01:7562] *** MPI_ERR_TRUNCATE: message truncated
[comp-01:7562] *** MPI_ERRORS_ARE_FATAL: your MPI job will now abort
似乎正在通过vector<int> vec(100)
向量正确地工作,抓住前20个整数,接下来的20个等等。但我认为它崩溃了,因为我一直在覆盖元素在split_vec
中,车库值正在崩溃。当我打印向量时,因为我在下面发送它是在它崩溃之前打印的内容。
0 64 0 33 0 1819240283 808662067 976302125 892679984 2121015 0 49 0 -773125744 32554 0 0 -773125760 32554 0 0
即使0
向量中没有vec
或负数。所以我尝试通过添加split_vec.clear();
代码来解决此问题,但这似乎也无法解决。
以下是我用来编译和运行它的内容。
mpic++ -std=c++11 prog.cpp -o prog.o
mpirun -np 6 prog.o // 5 slave process
答案 0 :(得分:1)
需要进行以下更改才能使MPI_Recv()
成功:
在您发布的代码中,split_vec.size()
中的MPI_Recv()
为0,因为split_vec
尚未填充。因此,MPI_Recv()
将收到一条消息,但不会修改该向量。
必须首先分配接收缓冲区。在本例中,这意味着必须在调用split_vec.reserve(split_size);
之前添加MPI_Recv(&split_vec[0],MPI_INT,split_size,...);
。实际上,方法vector::reserve(size_type n)
将增加向量至少n
元素的容量。正如@Zulan所注意到的,使用split_vec.resize(split_size);
更正确,因为它也会更新向量的大小。
最后,以下代码可以解决问题:
split_vec.resize(split_size);
MPI_Recv(&split_vec[0],MPI_INT,split_vec.size(),...);
这是更正后的代码。请注意,必须修改用于填充排名0的数组的索引。按mpiCC main.cpp -o main -std=c++11 -Wall
#include <iostream>
#include <list>
#include "mpi.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <random>
using namespace std;
int main(int argc, char **argv)
{
int rank, size, tag;
MPI_Status status;
vector<int> vec(100);
vector<int> split_vec;
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
tag=7;
random_device rd;
mt19937 gen(rd());
uniform_int_distribution<> dis;
generate(vec.begin(), vec.end(), [&](){ return dis(gen); });
// 100 ints / 5 slave processes
int split_size = vec.size() / size;
// split_size = size of vector of ints that each slave process should get
int offset = 0;
if (rank==0) {
// master process
for (int i=1; i<size; ++i){
split_vec.clear();
split_vec.reserve(split_size);
int j=0; // added j=0
while(j < split_size){
int elements = j + offset;
split_vec.push_back(vec[elements]);
j++;
}
//max = split_size;
offset = offset + split_size;
MPI_Send(&split_vec[0], split_vec.size(), MPI_INT, i, tag, MPI_COMM_WORLD);
}
}
else{
// slaves processes
split_vec.resize(split_size);
MPI_Recv(&split_vec[0], split_vec.size(), MPI_INT, 0, tag, MPI_COMM_WORLD, &status); // until receive is complete, split_vec.size()==0
}
MPI_Finalize();
}// main
最后,您将享受功能MPI_Scatter()
,它正是您想要做的!
#include <iostream>
#include <list>
#include "mpi.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <random>
using namespace std;
int main(int argc, char **argv)
{
int rank, size;
vector<int> vec(100);
vector<int> split_vec;
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
random_device rd;
mt19937 gen(rd());
uniform_int_distribution<> dis;
generate(vec.begin(), vec.end(), [&](){ return dis(gen); });
// 100 ints / 5 slave processes
int split_size = vec.size() / size;
// split_size = size of vector of ints that each slave process should get
split_vec.resize(split_size);
MPI_Scatter(&vec[0],split_size,MPI_INT,&split_vec[0],split_size,MPI_INT,0,MPI_COMM_WORLD);
MPI_Finalize();
}// main