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首先，我需要计算一些总和，然后找到这些总和中的最小值，这是使用 mpi 完成的：

    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &numprocs);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &myid);
                 .
                 .
                 .   
    x = (size)/numprocs;
    low = myid * x;
    high = low + x;

    for(i =low; i < high; i++){
        for(j = 0; j < matrixDim; j++){
            for(k = 0; k < matrixDim; k+=gap){
                for(m = 0; m < matrixDim; m+=gap){
                    c1 = calculation1(i,j,k,m);
                    if(c1 > cutoff){
                        sum += calculation2(modifier1[k][m], modifier2[k][m]);
                    }      
                }
            }

            if(sum < min){
                min = sum;
                minI = i;
                minJ = j;
            }
            sum = 0;
        }
    }   
MPI_Reduce(&result, &minimum, 1, MPI_FLOAT, MPI_MIN, 0, MPI_COMM_WORLD);
if( 0 == myid)
printf("The  min is: %f", minimum);
MPI_Finalize();

但是，现在我不需要找到整个二维矩阵的最小和，而是需要找到矩阵中每个分区的最小和，一个分区将是一个由四个点定义的正方形，无论矩阵大小如何，总会有为16个正方形（矩阵不小于800 * 800）。我正在尝试使用 MPI 笛卡尔拓扑来实现这一点，但是我在围绕实现时遇到了麻烦。任何帮助或提示将不胜感激。

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这更像是一个扩展评论而不是一个答案......

像francesco一样，我不确定我是否需要在这里使用笛卡尔（或任何其他）拓扑。如果您的问题如您所描述的那样，则每个 MPI 进程都可以计算分区最小总和，而无需从其他进程发送或接收数据（可能除了初始分散和终端聚集）。

拓扑通常用于问题分解成碎片并且这些碎片具有某种相对相邻性的情况：例如，在笛卡尔拓扑中，一个过程（或问题的一部分）可能具有东、西、北和南邻域。我在这里看不到这样的概念，也没有任何实用程序将其强制解决这个问题。

于 2012-02-28T09:46:30.830 回答