嗯 我赞同的你的看法 : ) 如果以一台机器跑的话 似乎multi-thread的方式比较简单有效率 目前在考虑试试看学 openMP(Shared Memory Multiprocessing) 因为如果只跑一台机器的话openMP会比MPI的方式快 但如果有更多机器的话(不过现在没有) MPI又会比较好 pthread我不清楚 也不知道对fortran的支援性如何 （或许我应该把程式改写成C? 但在这种科学计算上fortran比较快一些） 但似乎又多了一个选择了 : D 谢谢 还有一个原因是因为我不是学资讯出生的 所以我倾向官方网站有大量examples的方式 :P ※ 引述《yllan (蓝永伦)》之铭言： : ※ 引述《astroodie (宇宙)》之铭言： : : 有, i,j,k 可以想像成 三维空间的x,y,z : : 而t 是时间 : : 空间中每个格子(u(i,j,k))的流体要怎麽流 : : 必须要知道旁边的格子（u(i+-1,j+-1,k+-1)）的状态 : : 而下一个时间点（t=t+dt） 必须知道现在现在（t=t）的状态 : : 所以拆开的话 还是要在交界处沟通（不过只用沟通最边边的状态） : : 而时间会切隔成数万份或更多 所以手动merge是不可行的 : : 我目前知道的方法是mpi : : （不过还在学怎麽设定环境和使用） : : 但也如你所说得 我才一台机器 用mpi是杀鸡用牛刀啊 : : anyway, 还是很谢谢你 : ) : 照你的例子来看，如果只用知道四周上下左右前後共 26 个格子的话， : 平行化的潜力很大！用 MPI 好像不错，不过如果时间切得很细，一直要 : 沟通边界也蛮伤的。（特别是空间很大的时候） : 在这种 case 底下我建议开 multi-thread 来跑，对空间分割，每个 : thread 负责一半空间，这样直接对同一份资料操作就不用一直沟通来 : 沟通去。只要注意每个 iteration 结束後都要停下来确认另一个 iteration : 也结束才能再继续。（这点 MPI 也一样吧！） : (我念书的时候曾经念过，pthread 是 userland library，OS 没办法 : 把他分到两个 CPU 上。不过刚刚在 OSX 测了一下 pthread 是没问题的) : 不过我只会 C 语言的语法，Fortran 不知道怎麽用 pthread... 召唤 mj! --

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