Python 使用mpi4py在n个进程（x>；>；n）之间拆分x个任务

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）=进程数执行它而言，一切都很好。 但当v=random时，random（（100,3））显然不起作用。这通常是如何实现的

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提前感谢。

我在读博士期间使用Fortran编写了一些MPI代码来模拟粒子轨迹，我们只是做了一点欺骗，总是让模拟中的粒子数为二的幂，这样它们就可以在处理器之间均匀分布。

好的，我找到了一些解决方法。我很确定这不是最优雅的方式，但我不知道如何用另一种方式来完成它。因此，如果有人遇到同样的问题，这里有一个丑陋但有效的解决方案：

from mpi4py import MPI
import numpy
from numpy import random

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

if(rank==0):
    v=random.random((7,3))
    if size>=len(v):
        size=len(v)
    slice_size=int(numpy.ceil(float(len(v))/float(size)))
    slice_for_last_node=len(v)-(size-1)*slice_size      
    #xtra_slices=len(v)%size

    rows=len(v)
    print "slice_size:",slice_size
    print "slice_for_last_node:",slice_for_last_node
else:
    slice_size=slice_for_last_node=rows=None

size=comm.bcast(size,root=0)
slice_size=comm.bcast(slice_size,root=0)
slice_for_last_node=comm.bcast(slice_for_last_node,root=0)
rows=comm.bcast(rows,root=0)

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

if rank==0:

        print 'thats v_random:\n', v

    count=1
    cur_dest=0

        for i in range(len(v)): 
        if(count>slice_size and cur_dest<size-1):
            cur_dest+=1
            count=1
        if(cur_dest>=size-1):
            cur_dest=size-1

            comm.send(v[i],dest=cur_dest)
        count+=1

if rank<size-1:
    count=1
    while count<=slice_size: #slices per proc
        data=comm.recv(source=0)
        count+=1
        print 'my rank is {0} and my output is {1}\n'.format(rank,doSomething(data))


elif rank==size-1:
    count=1
        while count<=slice_for_last_node:
            data=comm.recv(source=0)
                count+=1
                print 'my rank is {0} and my output is {1}\n'.format(rank,doSomething(data))

从MPI4p导入MPI
进口numpy
从numpy导入随机
comm=MPI.comm_WORLD
秩=通信获取秩（）
大小=通信获取大小（）
如果（秩==0）：
v=随机。随机（（7,3））
如果尺寸>=透镜（v）：
尺寸=长度（v）
slice_size=int（numpy.ceil（float（len（v））/float（size）））
最后一个节点的切片=len（v）-（大小-1）*切片大小
#xtra_切片=透镜（v）%size
行=长（v）
打印“切片大小：”，切片大小
打印“最后一个节点的切片：”，最后一个节点的切片
其他：
slice\u size=slice\u for\u last\u node=rows=None
大小=comm.bcast（大小，根=0）
slice\u size=comm.bcast（slice\u size，root=0）
最后一个节点的切片=comm.bcast（最后一个节点的切片，根=0）
行=comm.bcast（行，根=0）
def剂量计（x）：
返回numpy.sum（x）
如果秩==0：
打印“这是随机的：\n”，v
计数=1
cur_dest=0
对于范围内的i（len（v））：
如果（计数>切片大小，当前目的地=大小-1）：
cur_dest=尺寸-1
通信发送（v[i]，目的地=当前目的地）
计数+=1
如果等级