Optimization Fortran与MPI文件写入/读取的性能比较

我对Fortran的读写性能（速度）与MPI one在大小文件上的性能感到困惑

我编写了以下简单的虚拟程序来测试这一点（只是将虚拟值写入文件）：

汇编内容包括：

mpif90  -O3  -x f95-cpp-input -D__FFTW -D__MPI -D__SCALAPACK  test_mpi2.f90 -o a.x

然后与4个磁芯并联运行：

mpirun -np 4 ./a.x

我得到以下结果：

循环大小1

阵列大小10240000

文件大小：313MB

Fortran时间0.237030014秒

MPI时间0.164155006秒

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循环大小10

阵列大小1024000

文件大小：313MB

Fortran时间0.24281991秒

MPI时间0.172048002秒

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循环大小100

阵列大小102400

文件大小：313MB

Fortran时间0.235879987秒

MPI时间9.78289992E-02秒

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循环大小50

阵列大小1024000

文件大小：1.6G

Fortran时间1.60272002秒

MPI时间3.40623116秒

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线圈尺寸500

阵列大小102400

文件大小：1.6G

Fortran时间1.44547606秒

MPI时间3.38340592秒

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如您所见，对于较大的文件，MPI的性能会显著降低。是否有可能提高大型文件的MPI性能

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这是预期的行为吗

你用什么样的硬件？它有任何并行文件系统吗？我在我的桌面上进行了计算（4个内核和一个SSD）。如果我正确理解了您的程序，第一种情况（Fortran）将每个列写入自己的文件，然后（单个）根列写入结果文件，而第二种情况（MPI）将每个列写入相同的（共享）文件并行生成结果文件。不太像苹果对苹果的比较。无论如何，MPI案例应该使用

MPI\u File\u write\u at\u all（）。我要补充一点，在目标平台上测试它是很重要的。如果您计划主要在集群上进行模拟，请使用适当数量的节点和进程在集群上进行测试。如果是针对本地桌面，那么就可以了。也可能与此相关的是，您要求MPI代码进行重复搜索，而Fortran代码只是将数组爆破到文件中。适当使用派生类型可能有助于避免这种情况
mpirun -np 4 ./a.x