Python MPI4通过分散、收集和发送recv

我试图在进程之间进行通信，如下面的代码所示，这样每个处理器都有两个数据字典，即。“数据”和“数据预览”。dataPrev是来自上一个排名处理器的字典

    from Mpi4py import MPI

    comm = MPI.COMM_WORLD
    data = {'a': 11, 'b': b, 'c': c}
    comm.barrier()
    if rank == size-1: # last rank
            reqSend = comm.isend(data, dest=0, tag=rank)
            reqSend.wait()
    else:
            reqSend = comm.isend(data, dest=rank+1, tag=rank)
            reqSend.wait()

    if rank == 0:
            reqRecv = comm.irecv(source=size-1, tag=rank)
            dataPrev = reqRecv.wait()
    else:
            reqRecv = comm.irecv(source=rank-1, tag=rank)
            dataPrev = reqRecv.wait()
    comm.barrier()

一旦发送和接收完成，我将对dataPrev键中存储的值进行一些更改。这一步完成了

然后，我将所有处理器中的所有字典收集到root=0：如果有p个处理器，那么总共有2P个字典

    senddata=[]
    for j in range(3):  # 3 keys in the data
          senddata.append([1, data[j]])
    for j in range(3):  # 3 keys in the data
          senddata.append([2, data[j]])
    recvdata = None
    if rank == 0:
            comm.Gatherv(senddata, recvdata, root=0)

然后将关键数据['a']中具有最高值的字典分散到不同的处理器中。

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我不确定如何“分散”&如果我使用的代码逻辑正确，或者有更简单的方法

想出了一个解决办法

发送和接收：

            reqSend1 = self.comm.isend(data, dest=((self.size+self.rank+1)%self.size), tag=self.rank)
            reqRecv2 = self.comm.irecv(source=((self.size+self.rank-1)%self.size), tag=self.rank-1)
            dataPrev = reqRecv2.wait()
            reqSend1.wait()

对于python字典的聚集和分散，代码逻辑如下所示： 聚集功能：

if rank == 0:
        comm.Gather(data, root=0)

if rank == 0:
        comm.Scatter(data, root=0)

散射函数：

if rank == 0:
        comm.Gather(data, root=0)

if rank == 0:
        comm.Scatter(data, root=0)

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只是对“完成”代码的注释。您通过等待立即跟踪非阻塞发送和接收，这意味着这些调用与阻塞版本相同。因此，如果MPI允许同步实现“发送”（即未缓冲），则编写的代码可能会死锁。您需要在等待发送之前发布接收，或者使用“sendrecv”。和以往一样，也不需要屏障。但是，是的，现在我要发出四个“请求”和“等待”它们都发送和接收。关于如何收集和分发词典的任何建议。我需要定义数据类型吗？或者，如果秩=0:data=comm.gather（data，root=0），我可以简单地编写