MPI 派生数据类型 MPI_Type_create_struct()，MPI_Type_contiguous()，MPI_Type_vector()，MPI_Type_create_hvector()，MPI_Type_indexed()

▶ 使用 MPI 派生数据类型，减少数据在传输过程中的耗时

● MPI_Type_create_struct() 范例代码

 {
     const int globalSize = ;
     int globalDataInt[globalSize], globalDataDouble[globalSize];
     int i, comSize, comRank, randomInt, sumInt;
     double sumDouble;

     MPI_Init(&argc, &argv);
     MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &comSize);
     MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &comRank);

     // 创建派生数据类型，包含 1 个整形数组，1 个浮点数组和 1 个整形的结构。创建过程只与数据类型有关而与数据的值无关，每个进程都进行了创建
     int blockLength[] = { globalSize,globalSize, };              // 各成员的长度
     MPI_Aint globalDataInt_p, globalDataDouble_p, randomInt_p;     // 获取各成员的地址，以计算偏移量
     MPI_Get_address((void *)globalDataInt, &globalDataInt_p);
     MPI_Get_address((void *)globalDataDouble, &globalDataDouble_p);
     MPI_Get_address((void *)&randomInt, &randomInt_p);
     MPI_Aint displacement[] = { , globalDataDouble_p - globalDataInt_p,randomInt_p - globalDataInt_p };// 计算各成员地址关于第一个成员的偏移量
     int type[] = { MPI_INT,MPI_DOUBLE,MPI_INT };                  // 各成员的数据类型
     MPI_Datatype newType;                                          // 调用内建函数创建新类型
     MPI_Type_create_struct(, blockLength, displacement, type, &newType);
     MPI_Type_commit(&newType);                                     // 提交新类型，以便像 MPI_Datatype 那样使用

     if (comRank == )
     {
         for (i = ; i < globalSize; globalDataInt[i] = i, globalDataDouble[i] = (double)i, i++);
         randomInt = ;
     }   

     MPI_Bcast(globalDataInt, , newType, , MPI_COMM_WORLD);// 发送数据到各进程，使用的数据指针是派生数据类型中首个成员的数据的指针

     for (i = sumInt = , sumDouble = 0.0; i < globalSize; i++)
     {
         sumInt += globalDataInt[i];
         sumDouble += globalDataDouble[i];
     }
     printf("Size = %d, rank = %d, resultInt = %d, resultDouble = %f, randomInt = %d\n", comSize, comRank, sumInt, sumDouble, randomInt);

     MPI_Type_free(&newType);
     MPI_Finalize();
     return ;// 输出结果：八个进程乱序输出诸如 Size = 8, rank = 4, resultInt = 28, resultDouble = 28.000000, randomInt = 120994 的结果
 }

● 用到的函数

 // 创建派生数据类型
 MPI_METHOD MPI_Type_create_struct(
     _In_range_(>= , ) int count,                               // 成员个数
     _mpi_reads_(count) const int array_of_blocklengths[],       // 各成员的长度，1 为标量，大于 1 为矢量
     _mpi_reads_(count) const MPI_Aint array_of_displacements[], // 各成员地址关于第一个成员的偏移量，以便 MPI 整合数据
     _mpi_reads_(count) const MPI_Datatype array_of_types[],     // 成员数据类型
     _Out_ MPI_Datatype* newtype                                 // 传入一个 MPI_Datatype* 类型的指针，用于输出所创建的类型
 );

 // 提交创建的数据类型以便使用
 MPI_METHOD
 MPI_Type_commit(_In_ MPI_Datatype* datatype);// 传入使用函数 MPI_Type_create_struct() 创建的类型，之后就能像使用 MPI_Datatype 那样使用创建的数据类型了

 MPI_METHOD MPI_Type_free(_Deref_out_range_(== , MPI_DATATYPE_NULL) _Inout_ MPI_Datatype* datatype);
 // 使用自定义的类型需要额外的空间开销，是使用完毕后要释放空间，需要传入创建个点类型

▶ 其他几个派生数据类型的函数原型

 MPI_METHOD MPI_Type_contiguous(
     _In_range_(>= , ) int count,   // 数据个数
     _In_ MPI_Datatype oldtype,      // 原数据类型
     _Out_ MPI_Datatype* newtype     // 新数据名
 );

 MPI_METHOD MPI_Type_vector(
     _In_range_(>= , ) int count,       // 数据个数
     _In_range_(>= , ) int blocklength, // 每个数据的宽度（即每个数据本身可以是一个矢量）
     _In_ int stride,                    // 相邻数据之间的跨步（&a[n+1] - &a[n]，a[n] 内部不是什么不重要）
     _In_ MPI_Datatype oldtype,          // 原数据类型
     _Out_ MPI_Datatype* newtype         // 新数据名
 );

 MPI_METHOD MPI_Type_create_hvector(
     _In_range_(>= , ) int count,       // 元素个数
     _In_range_(>= , ) int blocklength, // 元素宽度（个数为单位）
     _In_ MPI_Aint stride,               // 相邻元素跨度（字节为单位）
     _In_ MPI_Datatype oldtype,          // 原数据类型
     _Out_ MPI_Datatype* newtype         // 新数据名
 );

 MPI_METHOD MPI_Type_indexed(
     _In_range_(>=, ) int count,                            // 元素个数
     _mpi_reads_(count) const int array_of_blocklengths[],   // 元素宽度
     _mpi_reads_(count) const int array_of_displacements[],  // 每个元素关于首元的偏移量
     _In_ MPI_Datatype oldtype,                              // 原数据类型
     _Out_ MPI_Datatype* newtype                             // 新数据名
 );

● 函数 MPI_Type_contiguous() 和 MPI_Type_vector() 范例

 // 将整形数组中连续 7 个元素封装为一个 newType 进行消息传递
 {
     MPI_Datatype newType;
     MPI_Type_contiguous(, MPI_INT, &newType);
     MPI_Type_commit(&newType);
 }

 // 将二维数组 a[11][13] 中某两列前 7 个元素封装为一个 newType 进行消息传递
 {
     MPI_Datatype newType;
     MPI_Type_vector(, , , MPI_INT, &newType);// 注意每个元素宽度为 2，跨度为 13（即一行的元素个数）
     MPI_Type_commit(&newType);
 }

● 函数 MPI_Type_create_hvector() 的范例

 {
     const int dataSize = ;
     MPI_Datatype int3, type;
     int comRank, comSize, i, data[dataSize];

     MPI_Init(&argc, &argv);
     MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &comSize);
     MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &comRank);

     MPI_Type_contiguous(, MPI_INT, &int3);// 连续三个整形组一个 int3
     MPI_Type_commit(&int3);
     MPI_Type_create_hvector(, ,  * sizeof(int), int3, &type);// 一个 type 包含 3 个元素，每个元素由连续两个 int3 组成，3 个元素之间跨度为 7 个整形
     MPI_Type_commit(&type);
     if (comRank == )// 0 号进程发送一个 type 给 1 号进程
     {
         for (i = ; i < dataSize; data[i] = i, i++);
         MPI_Send(data, , type, ,, MPI_COMM_WORLD);
     }
     if (comRank == )
     {
         for (i = ; i < dataSize; data[i++] = -);
         MPI_Recv(data, , type, , , MPI_COMM_WORLD,MPI_STATUS_IGNORE);
         for (i = ; i < dataSize; i++)
             printf("%3d, ", data[i]);
         fflush(stdout);
     }

     MPI_Finalize();
     return ;
 }

● 输出结果，连续 6 个元素断一下

D:\Code\MPI\MPIProjectTemp\x64\Debug>mpiexec -n  -l MPIProjectTemp.exe
[]  ,   ,   ,   ,   ,   ,  -,   ,   ,   ,  ,  ,  ,  -,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  -,

● 函数 MPI_Type_indexed() 范例

 {
     const int dataSize = ;
     MPI_Datatype int3, type;
     int comRank, comSize, i, data[dataSize], blocklen[] = { , ,  }, displacement[] = { , ,  };

     MPI_Init(&argc, &argv);
     MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &comSize);
     MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &comRank);

     MPI_Type_contiguous(, MPI_INT, &int3);
     MPI_Type_commit(&int3);
     MPI_Type_indexed(, blocklen, displacement, int3, &type);// 一个 type 包含 3 个元素，每个元素分别由 blocklen[i] 个 int3 组成，各元素之间跨度为 displacement[i] 个 int3 形
     MPI_Type_commit(&type);

     if (comRank == )
     {
         for (i = ; i < dataSize; data[i] = i, i++);
         MPI_Send(data, , type, , , MPI_COMM_WORLD);
     }
     if (comRank == )
     {
         for (i = ; i < dataSize; data[i++] = -);
         MPI_Recv(data, , type, , , MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUSES_IGNORE);
         for (i = ; i<dataSize; i++)
             printf("%3d, ", data[i]);
         fflush(stdout);
     }

     MPI_Finalize();
     return ;
 }

● 输出结果，分别为 6 个、9 个、3 个元素，偏移位置分别为第 0，3，8 个 int3 的起点位置

D:\Code\MPI\MPIProjectTemp\x64\Debug>mpiexec -n  -l MPIProjectTemp.exe
[]  ,   ,   ,   ,   ,   ,  -,  -,  -,   ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  -,  -,  -,  -,  -,  -,  ,  ,  ,

▶ 其他派生数据类型，等待补全

 MPI_METHOD MPI_Type_create_hindexed(
     _In_range_(>= , ) int count,
     _mpi_reads_(count) const int array_of_blocklengths[],
     _mpi_reads_(count) const MPI_Aint array_of_displacements[],
     _In_ MPI_Datatype oldtype,
     _Out_ MPI_Datatype* newtype
 );

 MPI_METHOD MPI_Type_create_hindexed_block(
     _In_range_(>= , ) int count,
     _In_range_(>= , ) int blocklength,
     _mpi_reads_(count) const MPI_Aint array_of_displacements[],
     _In_ MPI_Datatype oldtype,
     _Out_ MPI_Datatype* newtype
 );

 MPI_METHOD MPI_Type_create_indexed_block(
     _In_range_(>= , ) int count,
     _In_range_(>= , ) int blocklength,
     _mpi_reads_(count) const int array_of_displacements[],
     _In_ MPI_Datatype oldtype,
     _Out_ MPI_Datatype* newtype
 );

 MPI_METHOD MPI_Type_create_subarray(
     _In_range_(>= , ) int ndims,
     _mpi_reads_(ndims) const int array_of_sizes[],
     _mpi_reads_(ndims) const int array_of_subsizes[],
     _mpi_reads_(ndims) const int array_of_starts[],
     _In_range_(MPI_ORDER_C, MPI_ORDER_FORTRAN) int order,
     _In_ MPI_Datatype oldtype,
     _Out_ MPI_Datatype* newtype
 );

 _Pre_satisfies_(order == MPI_DISTRIBUTE_DFLT_DARG || (order >= MPI_DISTRIBUTE_BLOCK && order <= MPI_DISTRIBUTE_NONE))
 MPI_METHOD MPI_Type_create_darray(
     _In_range_(>= , ) int size,
     _In_range_(>= , ) int rank,
     _In_range_(>= , ) int ndims,
     _mpi_reads_(ndims) const int array_of_gsizes[],
     _mpi_reads_(ndims) const int array_of_distribs[],
     _mpi_reads_(ndims) const int array_of_dargs[],
     _mpi_reads_(ndims) const int array_of_psizes[],
     _In_ int order,
     _In_ MPI_Datatype oldtype,
     _Out_ MPI_Datatype* newtype
 );