MPI编程-----Parallel Rank

原理：

如图所示，假设每一个进程代表一个节点，在集群中，由于每台设备的性能不同，那么获取集群中每台设备的速度就显得尤为必要，了解每台设备的情况可以更加高效地进行任务分配。

现在，每个进程都拥有一个随机数，我们需要将其收集上来并进行排序，然后将对应的排名顺序分发给各个子进程，这样每个子进程都可以知道自己在整个系统中的排名。

代码如下：

#include <stdio.h>
#include "mpi.h"
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <time.h>
#define PI 3.1415926
typedef struct
{
    int rank;
    int val;
} DIC;
//定义 进程-随机数结构体
int main(int argc,char **argv)
{
    int size,rank,dest;
    MPI_Comm comm = MPI_COMM_WORLD;
    MPI_Status status;
    MPI_Init(&argc,&argv);
    MPI_Comm_size(comm,&size);
    MPI_Comm_rank(comm,&rank);
    //////////////////////////
    int sbuf, rank_buf[size],*rbuf;
    if(rank == 0)
    {
        rbuf = (int*)malloc(sizeof(int)*size);
    }
    srand(time(NULL)+rank);
    sbuf = rand() % 100;//生成随机数
    MPI_Gather(&sbuf,1,MPI_INT,rbuf,1,MPI_INT,0,comm);//收集每个进程的数据
    /////////////////////////
    int rank_buff[size],rcv_rank_buf[1];
    DIC dic[size];
    if(rank == 0)
    {
        for(int j = 0; j < size; j++)
        {
            dic[j].rank = j;
            dic[j].val = rbuf[j];
            printf("rank is %d , val is %d \n",j,rbuf[j]);
        }
    /////////////////////////////////////////

        int tmp;
        for(int m = 0; m < size - 1; m++)
            for(int n = 0; n < size - 1 - m; n++)
            {
                if(rbuf[n] > rbuf[n+1])
                {
                    tmp = rbuf[n];
                    rbuf[n] = rbuf[n+1];
                    rbuf[n+1] = tmp;
                }
            }
        //对收集上来的数据进行排序
        for(int x = 0; x < size; x++)
        {
            for(int y = 0; y < size; y++)
            {
                if(rbuf[x] == dic[y].val)
                {
                    rank_buff[(dic[y].rank)] = x;
                    dic[y].val = -1;
                    //printf("rank %d is %d\n",dic[y].rank,x);
                    break;
                }
            }
        }
    }

    //分发到各个子进程
    MPI_Scatter(rank_buff,1,MPI_INT,rcv_rank_buf,1,MPI_INT,0,comm);

    printf("Process %d rank %d\n",rank,rcv_rank_buf[0]);

    MPI_Finalize();
    return 0;
}

运行结果：

如图所示，开十个进程，上半部分为初始的数据，下半部分为每个进程的排名。