Parallel processing 使用MPI和mpi4py实现循环的内存高效并行化

我是新的并行编程和MPI，我被困在这个可能很容易的问题

我试图写一个代码，让N个引力相互作用的粒子系统在时间上向前演化。这是很容易使用一个幼稚的算法，这是我所做的。但现在我想并行化我的代码。具体来说，我是使用mpi4py用Python编写的。一个简化的（并且高度优化，但这不是重点）非并行实现看起来像这样：

# pos and vel are arrays storing the positions and velocities of all particles
dt = 0.01  # The time step
for i in range(N):
    for j in range(N):
        if i == j:
            continue
        # Calculate force between i'th and j'th particle
        r = pos[j] - pos[i]
        force -= r/norm(r)**3
        # Update velocity
        vel[i] -= dt*force
# Now use vel to update pos ...

我如何并行化这个算法？由于粒子数

N

可能非常大，因此我希望仅在根进程上存储

pos

和

vel

，以节省内存。我最初的想法是并行化

i

-循环，但每个进程仍然需要访问

pos

和

vel

的整个过程！也就是说，分散/聚集方案没有帮助

是不是每个进程都必须在内存中保存一份

pos

和

vel

的副本，还是有办法解决这个问题？ 一个简单的解决方法是在所有进程中共享包含

pos

和

vel

的内存，而不进行重复。我不知道这在MPI（特别是mpi4py）中是否可行

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任何帮助都将被感激地接受

我认为通常的方法是使用区域分解。您可以将粒子划分为任意多个域（通常每个MPI进程一个域，如果您正在执行多线程，则每个核心一个域）。然后使用ghost区域和MPI通信来定义不同域之间的交互

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给你一个比这更大的答案是相当复杂的，所以我鼓励你去看看那些想法，然后带着具体的问题回来。

多处理、共享内存-这是你需要的两个关键词