mpi4py recv 数据上限？
mpi4py recv data cap?
我正在开发一个与一群人交流密集的程序。我不是特别擅长调试分布式程序，但我强烈怀疑我一次向一个进程发送了太多消息。我在 mpi4py 中重新实现了 actor 模型。每个进程都有 "mailbox" 个作业，当他们完成邮箱后，他们决定进入 CHECK_FOR_UPDATES 模式，在该模式下他们查看是否可以接收任何新消息。
我和一群学生一直在研究的程序有问题。当负载变得太大时它就会开始崩溃，但是我们无法找出问题出在哪里，因为我们都不太擅长调试东西。
我问过我学校的一些人，他有没有什么想法，并建议我们在重新实现演员系统时，我们应该考虑使用 Akka。一位今年的学生说，可能还有一个问题，一个演员可能会被消息淹没并崩溃。 I asked about it here. 流模型似乎不是我们想要的（更多细节见我的评论），从那以后我回顾了 mpi4py 程序，因为我以前没有考虑过这个问题。
在普通的 C 或 Fortran 实现中，似乎有一个 count parameter for MPI_Recv。我注意到 comm.recv 没有 count 参数，并怀疑当一个进程进入 CHECK_FOR_UPDATES 模式时，它只会消耗来自各种来源的大量消息并死亡。 （从技术上讲，我不确定，但我们怀疑可能是这种情况。）有没有办法限制 comm.recv 接受的数据量？
（注意：我想避免使用 comm.Recv 变体，因为它限制用户使用 numpy 数组。）
The recv() and irecv() methods may be passed a buffer object that can be repeatedly used to receive messages avoiding internal memory allocation. The buffer must be sufficiently large to accomodate the transmitted messages.
强调我的。因此，我必须使用 Send 和 Recv.
我正在开发一个与一群人交流密集的程序。我不是特别擅长调试分布式程序，但我强烈怀疑我一次向一个进程发送了太多消息。我在 mpi4py 中重新实现了 actor 模型。每个进程都有 "mailbox" 个作业，当他们完成邮箱后，他们决定进入 CHECK_FOR_UPDATES 模式，在该模式下他们查看是否可以接收任何新消息。
我和一群学生一直在研究的程序有问题。当负载变得太大时它就会开始崩溃，但是我们无法找出问题出在哪里，因为我们都不太擅长调试东西。
我问过我学校的一些人，他有没有什么想法，并建议我们在重新实现演员系统时，我们应该考虑使用 Akka。一位今年的学生说，可能还有一个问题，一个演员可能会被消息淹没并崩溃。 I asked about it here. 流模型似乎不是我们想要的（更多细节见我的评论），从那以后我回顾了 mpi4py 程序，因为我以前没有考虑过这个问题。
在普通的 C 或 Fortran 实现中，似乎有一个 count parameter for MPI_Recv。我注意到 comm.recv 没有 count 参数，并怀疑当一个进程进入 CHECK_FOR_UPDATES 模式时，它只会消耗来自各种来源的大量消息并死亡。 （从技术上讲，我不确定，但我们怀疑可能是这种情况。）有没有办法限制 comm.recv 接受的数据量？
（注意：我想避免使用 comm.Recv 变体，因为它限制用户使用 numpy 数组。）
The
recv()andirecv()methods may be passed a buffer object that can be repeatedly used to receive messages avoiding internal memory allocation. The buffer must be sufficiently large to accomodate the transmitted messages.
强调我的。因此，我必须使用 Send 和 Recv.