基于ABAQUS的有限元子程序开发与应用：MPl并行计算成果

2025-09-30 理论教育版权反馈

【摘要】：不同于基于线程的并行计算，MPI实现的并行是进程级的。基于MPI的用户子程序的并行计算，总是通过一些特定的函数来实现，先简单介绍一下这些函数：●MPI_Init：告知MPI系统进行所有必要的初始化设置。它写在启动MPI并行计算的最前面。以上只是表达了作为一个MPI并行计算的基本结构，并没有真正涉及进程之间的通信，为了更好地进行并行，必然需要在进程间通信。下面给出一个具体的基于MPI的并行计算的例子：

不同于基于线程的并行计算，MPI（Message-Passing-Interface，消息传递接口）实现的并行是进程级的。它采用分布式内存系统，通过通信（message）在进程之间进行消息传递，其可扩展性好。MPI的缺点是编程模型复杂、容易出错，所以在进行并行计算之前，最好先验证一个单线程运行的正确性。

基于MPI的用户子程序的并行计算，总是通过一些特定的函数来实现，先简单介绍一下这些函数：

●MPI_Init：告知MPI系统进行所有必要的初始化设置。它写在启动MPI并行计算的最前面。

●通信子（communicator）：ABA_COMM_WORLD表示一组可以互相发送消息的进程的集合。

●MPI_Comm_rank：用来获取正在调用进程的通信子中的进程号。

●MPI_Comm_size：用来得到通信子的进程数。

●MPI_Finalize：告知MPI系统MPI已经使用完毕。它总是放在做并行计算的功能块的最后，在此函数之后就不再出现任何有关MPI相关的东西了。(https://www.chuimin.cn)

注意：MPI_Init和MPI_Finalize函数不需要显式地调用，它们会被ABAQUS进行调用。

以上只是表达了作为一个MPI并行计算的基本结构，并没有真正涉及进程之间的通信，为了更好地进行并行，必然需要在进程间通信。下面介绍在两个进程间通信的函数，即MPI_Send和MPI_Recv，分别用于消息的发送和接收。

（1）MPI_Send：阻塞型消息发送。

（2）MPI_Recv：阻塞型消息接收。

与其他MPI程序一样，用户子程序必须包含头文件mpi.h（用于C＋＋程序中）或mpif.h（用于Fortran程序中），才能正常使用MPI函数。下面给出一个具体的基于MPI的并行计算的例子：