在mpi4py中将x个任务分配给n个进程（x>>n）

Question

我想通过mpi4py在一些处理器之间分割大量的单个任务。 下面的例子可以说明我的意图：

from mpi4py import MPI
import numpy
from numpy import random

comm=MPI.COMM_WORLD
rank=comm.Get_rank()
size=comm.Get_size()

def doSomething(x):
        return numpy.sum(x)

if rank==0:
        v=random.random((3,3))
        print 'thats v_random:\n', v

        for i in range(len(v)):
                comm.send(v[i],dest=i)

data=comm.recv(source=0)
print 'my rank is {0} and my output is {1}\n'.format(rank,doSomething(data)) 

就我用len（v）==procs的数量来执行它，一切都很好。 但是当v=随机。随机（（100,3））它显然不起作用。这通常是如何实现的？在

提前谢谢。在

Answer 1

我在博士期间用Fortran编写了一些MPI代码来模拟粒子的轨迹，我们只是作弊了一点，总是把模拟中的粒子数设为2的幂次方，这样它们就可以在处理器上平均分配。在