Учебное пособие Казань 018 удк

local_sum
. Затем 
local_sum
он сводится к 
корневому процессу с использованием 
MPI_SUM.
Многим параллельным приложениям потребуется доступ к уменьшенным 
результатам во всех процессах, а не только в корневом процессе. Для этого 
используется функция 
MPI_Allreduce
: 
MPI_Allreduce( void* send_data, void* recv_data, int count, MPI_Datatype 
datatype, MPI_Op op, MPI_Comm communicator) 
Ниже проиллюстрирована структура выполнения
 MPI_Allreduce
. 
 
MPI_Allreduce
идентичен 
MPI_Reduce
, отличие только в том, что ему не 
нужен идентификатор корневого процесса, так как результаты распределяются 
по всем процессам.
7.9. Группы и коммуникаторы в MPI 
Как мы видели MPI позволяет одновременно передавать информацию 
между всеми процессами в коммуникаторе, чтобы делать такие вещи, как 

---

112 
распространение данных из одного процесса во другие процессы с 
использованием 
MPI_Scatter
или 
выполнение 
редукции 
данных 
с 
использованием 
MPI_Reduce
. Во всех предыдущих разделах мы использовали 
коммуникатор 
MPI_COMM_WORLD
. Для простых приложений этого 
достаточно, так как мы имеем относительно небольшое количество 
процессов. Однако, когда приложения начинают увеличиваться, это становится 
менее практичным, и для более сложных случаев может оказаться полезным 
иметь больше коммуникаторов. В этом разделе мы покажем, как создавать 
новые коммуникаторы для связи с подмножеством исходной группы процессов 
одновременно. Самая общая функция, используемой для создания новых 
коммуникаторов: 
MPI_Comm_split(MPI_Comm comm, int color, int key, MPI_Comm*