fortran - 通用“mpi_send”没有特定的子程序
问题描述
subroutine collect(rank, nprocs, n_local, n_global, u_initial_local)
use mpi
implicit none
integer*8 :: i_local_low, i_local_high
integer*8 :: i_global_low, i_global_high
integer*8 :: i_local, i_global
integer*8 :: n_local, n_global
real*8 :: u_initial_local(n_local)
real*8, dimension(:), allocatable :: u_global
integer :: procs
integer*8 :: n_local_procs
! Data declarations for MPI
integer :: ierr ! error signal variable, Standard value - 0
integer :: rank ! process ID (pid) / Number
integer :: nprocs ! number of processors
! MPI send/ receive arguments
integer :: buffer(2)
integer, parameter :: collect1 = 10
integer, parameter :: collect2 = 20
! status variable - tells the status of send/ received calls
! Needed for receive subroutine
integer, dimension(MPI_STATUS_SIZE) :: status1
i_global_low = (rank *(n_global-1))/nprocs
i_global_high = ((rank+1) *(n_global-1))/nprocs
if (rank > 0) then
i_global_low = i_global_low - 1
end if
i_local_low = 0
i_local_high = i_global_high - i_global_low
if (rank == 0) then
allocate(u_global(1:n_global))
do i_local = i_local_low, i_local_high
i_global = i_global_low + i_local - i_local_low
u_global(i_global) = u_initial_local(i_local)
end do
do procs = 1,nprocs-1
call MPI_RECV(buffer, 2, MPI_INTEGER, procs, collect1, MPI_COMM_WORLD, status1, ierr)
i_global_low = buffer(1)
n_local_procs = buffer(2)
call MPI_RECV(u_global(i_global_low+1), n_local_procs, MPI_DOUBLE_PRECISION, procs, collect2, MPI_COMM_WORLD, status1, ierr)
end do
print *, u_global
else
buffer(1) = i_global_low
buffer(2) = n_local
call MPI_SEND(buffer, 2, MPI_INTEGER, 0, collect1, MPI_COMM_WORLD, ierr)
call MPI_SEND(u_initial_local, n_local, MPI_DOUBLE_PRECISION, 0, collect2, MPI_COMM_WORLD, ierr)
end if
return
end subroutine collect
我收到与 collect2 标记相对应的 MPI_SEND 和 MPI_RECV 错误。“在 (1) 处没有通用 'mpi_recv' 的特定子例程”,并且 1 位于 .......ierr 的末尾)。collect2 标记的 MPI_SEND 正在发送一个数组,而 MPI_RECV 正在接收该数组。collect1 标签不会发生这种情况。
解决方案
你n_local
是integer*8
但它必须是integer
(请参阅如何调试 Fortran 90 编译错误“在 (1) 处没有通用 'foo' 的特定子例程”?)。
有很多关于大型阵列问题的文章(如https://blogs.cisco.com/performance/can-i-mpi_send-and-mpi_recv-with-a-count-larger-than-2-billion )(更多比 maxint 元素)和 MPI。如果您确实遇到n_local
过大的问题integer
,您可以使用派生类型(如MPI_Type_contiguous
)来减少传递给 MPI 过程的元素数量,使其适合 4 字节整数。
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