首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

用MPI在FORTRAN中采集二维数组段

MPI(Message Passing Interface)是一种用于并行计算的消息传递编程模型,它允许不同进程之间通过消息进行通信和数据交换。FORTRAN(Formula Translation)是一种高级编程语言,特别适用于科学计算和数值分析。

在FORTRAN中使用MPI采集二维数组段,可以通过以下步骤实现:

  1. 初始化MPI环境:在程序开始时,调用MPI_Init函数初始化MPI环境。
  2. 获取进程数量和当前进程编号:使用MPI_Comm_size函数获取当前MPI通信域中的进程数量,使用MPI_Comm_rank函数获取当前进程的编号。
  3. 定义二维数组段:根据需要,定义一个二维数组段,可以是局部数组或全局数组。
  4. 分发数据:使用MPI_Scatter函数将二维数组段分发给各个进程。MPI_Scatter函数的参数包括源数组、源数组段的大小、接收缓冲区、接收缓冲区大小等。
  5. 进行计算:每个进程根据接收到的二维数组段进行计算。
  6. 收集结果:使用MPI_Gather函数将各个进程计算得到的结果收集到一个进程中。MPI_Gather函数的参数包括发送缓冲区、发送缓冲区大小、接收缓冲区、接收缓冲区大小等。
  7. 结束MPI环境:在程序结束时,调用MPI_Finalize函数结束MPI环境。

MPI在FORTRAN中采集二维数组段的优势是可以实现并行计算,提高计算效率和性能。它适用于需要对大规模数据进行并行处理的科学计算和数值分析应用。

腾讯云提供了适用于MPI并行计算的产品和服务,如弹性裸金属服务器、弹性计算服务等。您可以通过腾讯云MPI产品页面(https://cloud.tencent.com/product/mpi)了解更多相关信息和产品介绍。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • numpy库reshape用法详解

    a:array_like 要重新形成的数组。 newshape:int或tuple的整数 新的形状应该与原始形状兼容。如果是整数,则结果将是该长度的1-D数组。一个形状维度可以是-1。在这种情况下,从数组的长度和其余维度推断该值。 order:{‘C’,’F’,’A’}可选 使用此索引顺序读取a的元素,并使用此索引顺序将元素放置到重新形成的数组中。’C’意味着使用C样索引顺序读取/写入元素,最后一个轴索引变化最快,回到第一个轴索引变化最慢。’F’意味着使用Fortran样索引顺序读取/写入元素,第一个索引变化最快,最后一个索引变化最慢。注意,’C’和’F’选项不考虑底层数组的内存布局,而只是参考索引的顺序。’A’意味着在Fortran类索引顺序中读/写元素,如果a 是Fortran 在内存中连续的,否则为C样顺序。

    03

    Python数据分析(中英对照)·Introduction to NumPy Arrays NumPy 数组简介

    NumPy is a Python module designed for scientific computation. NumPy是为科学计算而设计的Python模块。 NumPy has several very useful features. NumPy有几个非常有用的特性。 Here are some examples. 这里有一些例子。 NumPy arrays are n-dimensional array objects and they are a core component of scientific and numerical computation in Python. NumPy数组是n维数组对象,是Python中科学和数值计算的核心组件。 NumPy also provides tools for integrating your code with existing C,C++, and Fortran code. NUMPY还提供了将代码与现有C、C++和FORTRAN代码集成的工具。 NumPy also provides many useful tools to help you perform linear algebra, generate random numbers, and much, much more. NumPy还提供了许多有用的工具来帮助您执行线性代数、生成随机数等等。 You can learn more about NumPy from the website numpy.org. 您可以从网站NumPy.org了解更多关于NumPy的信息。 NumPy arrays are an additional data type provided by NumPy,and they are used for representing vectors and matrices. NumPy数组是NumPy提供的附加数据类型,用于表示向量和矩阵。 Unlike dynamically growing Python lists, NumPy arrays have a size that is fixed when they are constructed. 与动态增长的Python列表不同,NumPy数组的大小在构造时是固定的。 Elements of NumPy arrays are also all of the same data type leading to more efficient and simpler code than using Python’s standard data types. NumPy数组的元素也都是相同的数据类型,这使得代码比使用Python的标准数据类型更高效、更简单。 By default, the elements are floating point numbers. 默认情况下,元素是浮点数。 Let’s start by constructing an empty vector and an empty matrix. 让我们先构造一个空向量和一个空矩阵。 By the way, don’t worry if you’re not that familiar with matrices. 顺便说一句,如果你对矩阵不太熟悉,别担心。 You can just think of them as two-dimensional tables. 你可以把它们想象成二维表格。 We will always use the following way to import NumPy into Python– import numpy as np. 我们将始终使用以下方法将NumPy导入Python——将NumPy作为np导入。 This is the import we will always use. 这是我们将始终使用的导入。 We’re first going to define our first zero vector using the numpy np.zeros function. 我们首先要用numpy np.zeros函数定义我们的第一个零向量。 In this case, if we would like to have five elements in the vector,we can just type np.zeros and place the number 5 inside the parentheses. 在这种情况下,如果我们想在向量中有五个元素,我们可以只键入np.zero并将数字5放在括号内。 We can defin

    02
    领券