自定义数据类型

1.数据类型辅助函数
  • MPI_Type_commit
int MPI_Type_commit(
MPI_Datatype *datatype
);

在通信中使用数据类型对象之前,必须提交数据类型对象。提交的数据类型仍可用作数据类型构造函数中的参数。无需提交基本数据类型。它们是"预先承诺的"。

  • MPI_Type_free
int MPI_Type_free(
MPI_Datatype *datatype
);

标记与处理数据的数据类型关联的数据类型对象,并将数据类型设置到MPI_DATATYPE_NULL。当前使用此数据类型的任何通信都将正常完成。从释放的数据类型定义的派生数据类型不受影响。

  • MPI_Type_extent(已弃用,由替换MPI_Type_get_extent)
int MPI_Type_extent(
MPI_Datatype datatype,
MPI_Aint *extent
);

此例程既具有线程安全,也具有中断安全。这意味着此例程可能安全地由多个线程使用,也可以在信号处理程序中使用。

  • MPI_Address
int MPI_Address(
void *location,
MPI_Aint *address
);

获取内存中的某位置的地址,返回指定变量内存中的“绝对”地址。

2.Contiguous数据类型
  • MPI_Type_contiguous
int MPI_Type_contiguous(
int count,
MPI_Datatype old_type,
MPI_Datatype *new_type_p
);

连续复制:将原数据类型oldtype按顺序依次连续复制后,得到一个新的数据类型。比如定义连续的2个实数为一个新的数据类型。

 MPI_Type_contiguous( 2, MPI_CHAR, &type );
3.Vector数据类型
  • MPI_Type_vector
int MPI_Type_vector(
int count,
int blocklength,
int stride,
MPI_Datatype old_type,
MPI_Datatype *newtype_p
);

创建向量(步幅)数据类型。先连续复制blocklength个oldtype类型的数据,形成一个数据块;再通过等间隔的复制count个该数据块形成新的数据类型;相邻两个数据的的起始位置的位移相差stride乘extent(oldtype)个字节。

例如有oldtype数据

1,2,3,4,5,6,7,8

现在要求新的数据类型3个,每连续2个作为一个新的数据类型,间隔为1.

MPI_Type_vector(3,2,1,old,new)
  • MPI_Type_hvector
int MPI_Type_hvector(
int count,
int blocklen,
MPI_Aint stride,
MPI_Datatype old_type,
MPI_Datatype *newtype_p
);

功能同MPI_Type_vector相同,唯一区别就是stride的单位是字节。

4.Index数据类型
  • MPI_Type_indexed
int MPI_Type_indexed(
int count,
int blocklens[],
int indices[],//位移,和首地址的位移
MPI_Datatype old_type,
MPI_Datatype *newtype
);

创建索引数据类型:该函数生成的新数据类型有count个数据块构成,第i个数据块包含blocklens[i]个连续存放的oldtype,第i个数据块与首地址的偏移量(字节数)为indices[i]乘extent(oldtype)。

可以看作是MPI_Type_vector的扩展,区别是买个数据块的长度可以不同,数据块之间的间隔也可以不同。

  • MPI_Type_hindexed
int MPI_Type_hindexed(
int count,
int blocklens[],
MPI_Aint indices[],
MPI_Datatype old_type,
MPI_Datatype *newtype
);

功能同MPI_Type_vector相同,唯一区别就是indices数组存放的数据单位是字节。

  • MPI_Type_struct
int MPI_Type_struct(
int count,
int blocklens[],
MPI_Aint indices[],
MPI_Datatype old_types[],
MPI_Datatype *newtype
);

创建结构数据类型:与MPI_Type_indexed的区别在于每个数据块的数据类型可以不同,这里的indices数组存访的单位是字节。

该函数时最一般的新数据类型的构造函数,也是最广泛的一个。

MPI的数据打包与拆包

打包(Pack)和解包(Unpack)操作是为了发送不连续的数据, 在发送前显示地把数据包装大一个连续的缓冲区, 在接收之后从连续的缓冲区中解包。

  • MPI_Pack
int MPI_Pack(
void *inbuf,
int incount,
MPI_Datatype datatype,
void *outbuf,
int outcount,
int *position,
MPI_Comm comm
);

MPI_PACK把由inbuf,incount, datatype指定的发送缓冲区中的incount个datatype类型的消息放到起始为 outbuf 的连续空间,该空间共有 outcount 个字节。 输入缓冲区可以是 MPI_Send 允许的任何通信缓冲区。入口参数 position 的值是输出缓冲区中用于打包的起始地址,打包后它的值根据打包消息的大小来增加,出口参数 position 的值是被打包的消息占用的输出缓冲区后面的第一个地址。通过连续几次对不同位置的消息调用打包操作, 就将不连续的消息放到了一个连续的空间。comm参数是将在后面用于发送打包的消息时用的通信域。 (NOTE:这里要连续多次调用打包操作)

  • MPI_Unpack
int MPI_Unpack(
void *inbuf,
int insize,
int *position,
void *outbuf,
int outcount,
MPI_Datatype datatype,
MPI_Comm comm
);

MPI_UNPACK 和 MPI_PACK 对应, 它从 inbuf 和 insize 指定的缓冲区空间将不连续的消息解开,放到 outbuf, outcount, datatype 指定的缓冲区中。 输出缓冲区可以是 MPI_RECV 允许的任何通信缓冲区。 输入缓冲区是一个连续的存储空间,大小为insize字节, 开始地址为 inbuf。入口参数 position的初始值是输出缓冲区中被打包消息占用的起始地址, 解包后它的值根据打包消息的大小来增加,因此出口参数 position的值是输出缓冲区中被解包的消息占用空间后面的第一个地址。 通过连续几次对已打包的消息调用与打包时相应的解包操作,就可以将连续的消息解开放到一个不连续的空间。comm参数是用于接收消息的通信域。

  • MPI_Pack_size
int MPI_Pack_size(
int incount,
MPI_Datatype datatype,
MPI_Comm comm,
int *size
);

描述MPI_Pack和MPI_Unpack的最大值。

最新文章

  1. 在v-for中利用index来对第一项添加class(vue2.0)
  2. hadoopfs: 未找到命令...
  3. rmarkdown教程
  4. Android 笔记 AutoCompleteTextView day8
  5. knockout源码分析之执行过程
  6. poj3675 求多边形与圆的面积交
  7. 设计模式之UML类图的常见关系(一)
  8. [前端 4] 使用Js实现图片上传预览
  9. Hdu 1009 FatMouse' Trade 分类: Translation Mode 2014-08-04 14:07 74人阅读 评论(0) 收藏
  10. 【LeetCode】96 - Unique Binary Search Trees
  11. js获取input file完整路径的方法
  12. NET Platform Standard
  13. Docker-py 的使用
  14. webpack 学习之旅
  15. windows环境安装weblogic服务【转】【补】
  16. 【DWM1000】 code 解密3一ANCHOR RUN起来
  17. (98)Address already in use: make_sock: could not bind to address 80 [resolved] (2012-10-11 09:04)
  18. Java+selenium 如何操作日历控件
  19. webpack的使用二
  20. Linux 用户管理【UID和GID】

热门文章

  1. Qt高级编程 高清PDF+源|网盘下载地址附提取码|
  2. Python File next() 方法
  3. PHP timezone_abbreviations_list() 函数
  4. Hadoop学习之第一个MapReduce程序
  5. win10 安装tensorflow2.0 GPU版本遇到的坑
  6. JAVA程序设计环境
  7. .NET和.NET Core Web APi FormData多文件上传对比
  8. C# ASP 上传/下载文件
  9. java 接口一
  10. AlgorithmMan,一套免费的算法演示神器