使用 MPI 在处理器之间分配工作，但所有处理器都在做整个工作，而不是只做其中的一部分答案

【问题标题】：Using MPI to distribute the job between the processors but all the processors are doing the whole job instead of doing just some part of it使用 MPI 在处理器之间分配工作，但所有处理器都在做整个工作，而不是只做其中的一部分
【发布时间】：2014-05-23 18:04:50
【问题描述】：

我有一个可以并行运行但使用共享内存方法的 c++ 代码。我将代码链接到 PETSc 并且 PETSc 能够并行运行代码，但使用分布式内存方法。当我并行运行代码（与 PETSc 链接的 c++）时，似乎所有处理器都在重复相同的工作。例如，当处理器数量为 4 时，边界条件和初始条件被读取 4 次，或者如果我使用 printf 命令，某些内容将被打印 4 次。所以这意味着工作没有在处理器之间分配，所有处理器都在做整个工作，而不是做其中的某些部分。有没有人有同样的经历，为了解决这个问题，你有什么建议？例如，您可以在下面看到代码读取网格两次而不是读取一次：

读取网格文件Mesh_cavity2d.txt：

读取网格文件Mesh_cavity2d.txt：

或：

【问题讨论】：

标签： c++ parallel-processing mpi mpich petsc

【解决方案1】：

这种行为通常表示两种情况之一。要么您忘记将输出（和其他功能）限制为仅在一个等级中运行。最简单的方法是使用 MPI_Comm_rank 获取排名号，并将所有 I/O 和其他操作括起来

if (rank==0)
{
  // I/O here
}

您也可能在让您的队伍相互交流时遇到问题。我已经看到了导致这种情况的几个原因，从使用不正确的库到在 MPI 下运行非 MPI 程序。

【讨论】：

谢谢詹姆斯。那么你的意思是我必须为我拥有的所有文件定义循环吗？我的代码包含近 50 个不同的头文件和源文件，我是否必须在所有文件中定义（如果 rank =0 ）？
纳粹，您可以用一个包装函数替换您当前包含 if (rank == 0) 括号的打印语句。如果您的代码已格式化，以便您可以相当轻松地查找和替换现有的函数调用（cscope 可能会有所帮助），那么这并不是一项艰巨的任务。