使用MPI_Reduce函數可以對來自不同處理器組的不同值進行獨立求和。以下是使用MPI_Reduce進行求和的步驟：

1. 導入MPI庫：

#include <mpi.h>

2. 初始化MPI：

MPI_Init(NULL, NULL);

3. 獲取當前進程的rank和進程總數：

int rank, size;
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

4. 定義每個進程的本地值：

int local_value = ...; // 每個進程的本地值

5. 定義全局值的變量并初始化為0：

int global_value = 0; // 全局值的變量

6. 使用MPI_Reduce函數對所有進程的本地值進行求和：

MPI_Reduce(&local_value, &global_value, 1, MPI_INT, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);

這里的參數解釋如下：

• &local_value：指向本地值的指針。

• &global_value：指向全局值的指針。

• 1：本地值的數量。

• MPI_INT：本地值的數據類型。

• MPI_SUM：指定求和操作。

• 0：接收結果的進程的rank。

• MPI_COMM_WORLD：通信子。

7. 在接收結果的進程中打印全局值：

if (rank == 0) {
printf("The sum of all values is %d\n", global_value);
}

8. 終止MPI：

MPI_Finalize();

完整的示例代碼如下所示：

#include <mpi.h>
#include <stdio.h>
int main(int argc, char** argv) {
MPI_Init(NULL, NULL);
int rank, size;
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
int local_value = rank + 1; // 每個進程的本地值
int global_value = 0; // 全局值的變量
MPI_Reduce(&local_value, &global_value, 1, MPI_INT, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);
if (rank == 0) {
printf("The sum of all values is %d\n", global_value);
}
MPI_Finalize();
return 0;
}

該代碼將每個進程的rank加1作為本地值，并使用MPI_Reduce函數對所有進程的本地值進行求和。最后，打印出全局值（所有本地值的求和）的結果。