mpi4py跨节点并行案例
mpi4py是Python中用于MPI（Message Passing Interface）编程的模块，主要用于多节点的并行计算。以下是一个使用mpi4py进行跨节点并行计算的简单示例：
from mpi4py import MPI
import numpy as np
comm = MPI.COMM_WORLD
size = comm.Get_size()
rank = comm.Get_rank()
# 示例任务：每个进程生成一个随机数，然后所有进程打印出所有随机数
if rank == 0:
print("Total processes:", size)
# 每个进程生成一个随机数
local_number = np.random.rand()
# 收集所有进程的随机数
all_numbers = comm.gather(local_number, root=0)
if rank == 0:
print("Rank 0:", local_number)
print("All numbers:", all_numbers)
在这个例子中，我们首先导入了必要的模块，并获取了MPI的通信器、进程总数和当前进程的序号。然后，如果当前进程是根进程（rank为0），则打印出总进程数。接着，每个进程生成一个随机数。最后，通过comm.gather方法收集所有进程的随机数到根进程，根进程再打印出本地生成的随机数和收集到的所有随机数。
注意：在实际使用时，需要在具有多个节点和多个处理器的计算环境中运行此代码。此外，确保MPI环境已正确配置，以便mpi4py能够正确地在多个节点间通信。
原文地址：https://blog.csdn.net/sinat_26809255/article/details/140471520
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