更改程序

Question

我有一个M x N数组'A'，它将使用第二维的MPI分布在'np'个处理器上（即N是分散的方向）。最初由fftw_mpi_local_size_2D为每个处理器分配M x N / np内存（我使用了mpi的此功能，因为根据fftw3手册，SIMD非常有效）。

初始化：     alloc_local = fftw_mpi_local_size_2d（M，N，MPI_COMM_WORLD，local_n，local_n_offset）     指针1 = fftw_alloc_real（alloc_local）     呼叫c_f_pointer（pointer1，A [M，local_n]）

在这一点上，每个处理器的A平板为M x local_n =（N / np）大小。

在执行傅立叶变换时：A（x，y）-> A（x，ky），此处y在数组A中垂直向下（不是MPI分区轴）。在傅立叶空间中，我必须存储M + 2 x local_n个元素的数量（对于长度为1d的实数数组M，如果我们使用FFTW3 dfftw_execute_dft_r2c中的模块，则在傅立叶空间中的M具有M + 2个元素）。

我可以在每个处理器的伪矩阵中独立进行这些傅立叶空间运算。

有一个操作必须连续进行y傅立叶变换和x傅立叶变换。为了使所有傅立叶空间中的操作并行化，我想将（M + 2）xlocal_n大小的y傅立叶转换后的数组收集为M + 2 x N个更大的数组，并在转置后将它们再次分散回去，以便对y方向进行划分一。即（N x M + 2）---- scatter --->（N x（M + 2）/ np），但每个处理器最初只分配了M x local_n个地址。

如果我有M = N，那么我仍然有（N x local_n +（2 / np））。我可以通过增加为1个处理器分配的内存来解决此问题。

我不想从（N + 2，N）和（N + 2，local_n）开始，因为这会增加很多数组的内存需求，并且上述操作每次迭代仅需执行一次

Answer 1

否，您不能轻易更改Fortran数组的分配大小（MPI在这里不起作用）。您可以做的是对接收缓冲区使用不同的数组，重新分配该数组并为其分配新的大小，或者首先为其分配足够大的大小。在不同情况下，不同的选择将是适当的。如果没有看到您的代码，我会选择第一个，但是不能排除最后一个。

请注意，FFTW3具有内置的并行（一维MPI分解，这是您使用的）转换，包括多维转换。