MPI_Reduce（）程序出现分段错误

我开始学习使用C和OpenMPI库进行并行编程。所以现在一切看起来都有点太复杂了

我正在尝试执行一个程序，其中包含多个数据： 大师： -初始化数组 -细分 -将相同大小的数据位发送到不同的进程（从进程） 奴隶： -进程更改数组值并计算所有新元素的总和 -将更改后的阵列发送回主机 大师： -进行集体交流，以收集和汇总新值的总和 -打印接收到的每个新数组的前五个元素以及新值的全局和。 -打印所花的时间

这就是我写的：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "mpi.h"
#define ARRAYSIZE   16000000

int main (int argc, char *argv[]) {
    MPI_Init(&argc, &argv);
    int myrank;
    char name[100];
    int result;
    int size = 0;
    int number;
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &myrank);
    MPI_Request request;
    int buffer;
    int count;
    double t1, t2;
    MPI_Comm_size (MPI_COMM_WORLD,&size);
    int cells = ARRAYSIZE/size;
    float array[cells];

    if (myrank == 0) {
        t1 = MPI_Wtime();
        t2 = MPI_Wtime();
        MPI_Get_processor_name(name, &result);

        // ********************** INICIALIZANDO ARRAY **********************
        int     i;          /* loop variable */
        float   data[ARRAYSIZE];    /* the intial array */

        printf("Starting serial array example...\n");
        printf("Using array of %d floats. Requires %ld bytes\n",ARRAYSIZE,sizeof(data));

        /* Initialize the array */
        printf("Initializing array...\n");
        for(i=0; i<ARRAYSIZE; i++)
          data[i] =  i * 1.0;

        /* Print a few sample results */
        printf("Sample results\n");
        printf("   data[1]=%e\n",  data[1]);
        printf("   data[100]=%e\n",  data[100]);
        printf("   data[1000]=%e\n",  data[1000]);
        printf("   data[10000]=%e\n",  data[10000]);
        printf("   data[100000]=%e\n",  data[100000]);
        printf("   data[1000000]=%e\n",  data[1000000]);
        printf("\nAll Done!\n");
        // ********************** ARRAY INICIALIZADO **********************

        MPI_Comm_size (MPI_COMM_WORLD,&size);
        printf("Total of tasks: %d", size);
        printf("Each task process %d cells", ARRAYSIZE/size);
        int cells = ARRAYSIZE/size;
        int id_task;
        for(id_task = 0; id_task < size; id_task++) {
            //float array[cells];
            int i=0;
            for(i=0; i<cells; i++)
                array[i] =  i * (id_task+1.0);
            MPI_Send(&array[id_task*cells], cells, MPI_FLOAT, id_task, 0, MPI_COMM_WORLD);
        }

        printf("master: %d at processor: %s\n",myrank, name);

    }
    MPI_Recv(array, cells, MPI_FLOAT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
    int i;
    float resultado;
    for(i=0; i<cells; i++)
        array[i] =  i * (myrank+1.0);

    if(myrank!=0){
        MPI_Send(array, cells, MPI_FLOAT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD);
    }

    MPI_Reduce(&array, &resultado, 1, MPI_FLOAT, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);

    if (myrank == 0) {
        int j;
        for(j=0; j<cells; j++){
            for(i=0; i<5; i++){
                printf("| %lf ",array[i*j]);
            }
        }
        //t1 = MPI_Wtime();
        t2 = MPI_Wtime();
        MPI_Get_processor_name(name, &result);
        printf("master: %d at processor: %s\ntime: %lf\n",myrank, name,t2-t1);
    }
    MPI_Finalize();

}

#包括
#包括
#包括“mpi.h”
#定义阵列化16000000
int main（int argc，char*argv[]）{
MPI_Init（&argc，&argv）；
int-myrank；
字符名[100]；
int结果；
int size=0；
整数；
MPI_Comm_rank（MPI_Comm_WORLD和myrank）；
MPI_请求；
int缓冲区；
整数计数；
双t1，t2；
MPI_通信大小（MPI_通信世界和大小）；
int cells=阵列化/大小；
浮点数组[单元]；
如果（myrank==0）{
t1=MPI_Wtime（）；
t2=MPI_Wtime（）；
MPI获取处理器名称（名称和结果）；
//*************************INICIALIZANDO阵列**********************
int i；/*循环变量*/
浮点数据[ARRAYSIZE]；/*初始数组*/
printf（“启动串行阵列示例…\n”）；
printf（“使用%d个浮点数的数组。需要%ld个字节\n）”，ARRAYSIZE，sizeof（数据））；
/*初始化数组*/
printf（“初始化数组…\n”）；
对于（i=0；i您很可能有：

然后，您将（在上）声明一个本地

这是不合理的。一个典型的调用堆栈帧最多应该有几千字节（因为整个调用堆栈通常被限制在几兆字节或更少）。您需要一个64MB的。您应该使用，所以声明
float*data=NULL；
并在适当的位置使用（以及更晚的
free
；您应该避免）.别忘了

使用所有警告和调试信息编译：
gcc-Wall-Wextra-g
，然后使用调试器检查是否发生堆栈溢出

阅读有关的文档。您可能还希望使用类似于
-Wstack usage=2048

for(id_task = 0; id_task < size; id_task++) {
    //float array[cells];
    int i=0;
    for(i=0; i<cells; i++)
        array[i] =  i * (id_task+1.0);
    MPI_Send(&array[id_task*cells], cells, MPI_FLOAT, id_task, 0, MPI_COMM_WORLD);
}

秩0上没有匹配的
MPI\u Recv（）
，因此这也可能会死锁

MPI_Reduce(&array, &resultado, 1, MPI_FLOAT, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);

这将对所有列组中的数组[0]

求和，并将结果存储在列组0上的

resultado

中。我不确定这是否真的是您想要的（但我不知道您试图实现什么，所以这可能没问题）.

使用所有警告和调试信息编译：

gcc-Wall-Wextra-g

然后使用调试器

gdb

尝试使用调试器插入代码，找到导致错误的行，并将其添加到问题主体中。作为旁注，您可能需要yo

MPI_Scatterv（）

将

数据

数组放入

数组

如下？float*data=NULL；data=（float*）malloc（ARRAYSIZE）；您还需要调用（很久以后）

free

mpirun注意到节点上PID为0的进程秩0在信号11（分段错误：11）时退出。如果我尝试的话“

$HOME/opt/usr/local/bin/mpicc-o-Wall-Wextra-g programa3-r1./programa3-r1.c

”它给出：“ld:无法链接架构x86的主可执行文件“programa3-r1”\u 64 clang:错误：链接器命令失败，退出代码为1（使用-v查看调用）“谢谢你，先生！当我尝试动态分配

float*data；/*初始数组*/data=（float*）malloc（sizeof（float）*ARRAYSIZE）；

谢谢你，先生！从MPI的角度来看，这确实是错误的，我必须实现一个MPI_Recv（…）在循环中接收来自所有任务的数据。还更正了MPI_Reduce（…）中的错误参数

for(id_task = 0; id_task < size; id_task++) {
    //float array[cells];
    int i=0;
    for(i=0; i<cells; i++)
        array[i] =  i * (id_task+1.0);
    MPI_Send(&array[id_task*cells], cells, MPI_FLOAT, id_task, 0, MPI_COMM_WORLD);
}

if(myrank!=0){
    MPI_Send(array, cells, MPI_FLOAT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD);
}

MPI_Reduce(&array, &resultado, 1, MPI_FLOAT, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);