我正在尝试在下面的代码中在进程之间进行通信,以使每个处理器都有两个数据字典,即。 “数据”和“ dataPrev”。 dataPrev是上一排名处理器的字典
from Mpi4py import MPI
comm = MPI.COMM_WORLD
data = {'a': 11, 'b': b, 'c': c}
comm.barrier()
if rank == size-1: # last rank
reqSend = comm.isend(data, dest=0, tag=rank)
reqSend.wait()
else:
reqSend = comm.isend(data, dest=rank+1, tag=rank)
reqSend.wait()
if rank == 0:
reqRecv = comm.irecv(source=size-1, tag=rank)
dataPrev = reqRecv.wait()
else:
reqRecv = comm.irecv(source=rank-1, tag=rank)
dataPrev = reqRecv.wait()
comm.barrier()
一旦发送和接收发生,我将对dataPrev键中存储的值进行一些更改。此步骤完成。
然后,我将所有处理器中的所有字典收集到root = 0上:如果有P个处理器,则总共有2P个字典。
senddata=[]
for j in range(3): # 3 keys in the data
senddata.append([1, data[j]])
for j in range(3): # 3 keys in the data
senddata.append([2, data[j]])
recvdata = None
if rank == 0:
comm.Gatherv(senddata, recvdata, root=0)
然后将键数据['a']中具有最高值的字典分散到不同的处理器中。 我不确定如何分散,以及我使用的代码逻辑是否正确或是否有更简单的方法。
答案 0 :(得分:0)
想出了一个解决方案
用于发送和接收:
reqSend1 = self.comm.isend(data, dest=((self.size+self.rank+1)%self.size), tag=self.rank)
reqRecv2 = self.comm.irecv(source=((self.size+self.rank-1)%self.size), tag=self.rank-1)
dataPrev = reqRecv2.wait()
reqSend1.wait()
对于Python字典的收集和散布,代码逻辑如下: 收集功能:
if rank == 0:
comm.Gather(data, root=0)
分散功能:
if rank == 0:
comm.Scatter(data, root=0)