两个type结构体的指针分配有误 ! 设置大数组共享内存 - 分为5个变量 subroutine setup_shared_memory_data(node_comm, node_rank, ensemble_pi_ptr, & ensemble_u_ptr, ensemble_v_ptr, ensemble_th_ptr, ensemble_q_ptr, & back_data_ptr, true_data_ptr, & win_ensemble_pi, win_ensemble_u, win_ensemble_v, & win_ensemble_th, win_ensemble_q, win_back, win_true) use module_initial use iso_c_binding integer, intent(in) :: node_comm, node_rank real, pointer, intent(out) :: ensemble_pi_ptr(:,:,:,:), ensemble_u_ptr(:,:,:,:), ensemble_v_ptr(:,:,:,:), & ensemble_th_ptr(:,:,:,:), ensemble_q_ptr(:,:,:,:) type(model_data), pointer, intent(inout) :: back_data_ptr, true_data_ptr integer, intent(out) :: win_ensemble_pi, win_ensemble_u, win_ensemble_v, win_ensemble_th, win_ensemble_q, win_back, win_true integer(kind=MPI_ADDRESS_KIND) :: ssize_ensemble, ssize_data integer :: ierr, disp_unit type(c_ptr) :: baseptr_pi, baseptr_u, baseptr_v, baseptr_th, baseptr_q, baseptr_back, baseptr_true ! --------------------------------------------------- ! back_data_ptr 和 true_data_ptr 是 model_data 类型的指针 integer(kind=c_intptr_t) :: addr type(c_ptr) :: c_ptr_back, c_ptr_true ! --------------------------------------------------- disp_unit = 4 ! sizeof(real) ! 集合数据大小 - 每个变量单独分配 if (node_rank == 0) then ssize_ensemble = int(nx * nz * ny * nsample, MPI_ADDRESS_KIND) ! 单个变量 ssize_data = int(nx * nz * ny * 5, MPI_ADDRESS_KIND) ! 5个变量 else ssize_ensemble = 0 ssize_data = 0 end if ! 分配5个集合变量的共享内存 call MPI_Win_allocate_shared(ssize_ensemble * disp_unit, disp_unit, MPI_INFO_NULL, & node_comm, baseptr_pi, win_ensemble_pi, ierr) if (node_rank /= 0) then call MPI_Win_shared_query(win_ensemble_pi, 0, ssize_ensemble, disp_unit, baseptr_pi, ierr) end if call c_f_pointer(baseptr_pi, ensemble_pi_ptr, [nx, nz, ny, nsample]) call MPI_Win_allocate_shared(ssize_ensemble * disp_unit, disp_unit, MPI_INFO_NULL, & node_comm, baseptr_u, win_ensemble_u, ierr) if (node_rank /= 0) then call MPI_Win_shared_query(win_ensemble_u, 0, ssize_ensemble, disp_unit, baseptr_u, ierr) end if call c_f_pointer(baseptr_u, ensemble_u_ptr, [nx, nz, ny, nsample]) call MPI_Win_allocate_shared(ssize_ensemble * disp_unit, disp_unit, MPI_INFO_NULL, & node_comm, baseptr_v, win_ensemble_v, ierr) if (node_rank /= 0) then call MPI_Win_shared_query(win_ensemble_v, 0, ssize_ensemble, disp_unit, baseptr_v, ierr) end if call c_f_pointer(baseptr_v, ensemble_v_ptr, [nx, nz, ny, nsample]) call MPI_Win_allocate_shared(ssize_ensemble * disp_unit, disp_unit, MPI_INFO_NULL, & node_comm, baseptr_th, win_ensemble_th, ierr) if (node_rank /= 0) then call MPI_Win_shared_query(win_ensemble_th, 0, ssize_ensemble, disp_unit, baseptr_th, ierr) end if call c_f_pointer(baseptr_th, ensemble_th_ptr, [nx, nz, ny, nsample]) call MPI_Win_allocate_shared(ssize_ensemble * disp_unit, disp_unit, MPI_INFO_NULL, & node_comm, baseptr_q, win_ensemble_q, ierr) if (node_rank /= 0) then call MPI_Win_shared_query(win_ensemble_q, 0, ssize_ensemble, disp_unit, baseptr_q, ierr) end if call c_f_pointer(baseptr_q, ensemble_q_ptr, [nx, nz, ny, nsample]) ! 分配背景场共享内存 call MPI_Win_allocate_shared(ssize_data * disp_unit, disp_unit, MPI_INFO_NULL, & node_comm, baseptr_back, win_back, ierr) if (node_rank /= 0) then call MPI_Win_shared_query(win_back, 0, ssize_data, disp_unit, baseptr_back, ierr) end if ! call c_f_pointer(baseptr_back, back_data_ptr) call c_f_pointer(baseptr_back, back_data_ptr%pi, [nx, nz, ny]) addr = transfer(baseptr_back, addr) + 1 * nx * nz * ny * disp_unit c_ptr_back = transfer(addr, c_ptr_back) call c_f_pointer(c_ptr_back, back_data_ptr%u, [nx, nz, ny]) addr = transfer(baseptr_back, addr) + 2 * nx * nz * ny * disp_unit c_ptr_back = transfer(addr, c_ptr_back) call c_f_pointer(c_ptr_back, back_data_ptr%v, [nx, nz, ny]) addr = transfer(baseptr_back, addr) + 3 * nx * nz * ny * disp_unit c_ptr_back = transfer(addr, c_ptr_back) call c_f_pointer(c_ptr_back, back_data_ptr%th, [nx, nz, ny]) addr = transfer(baseptr_back, addr) + 4 * nx * nz * ny * disp_unit c_ptr_back = transfer(addr, c_ptr_back) call c_f_pointer(c_ptr_back, back_data_ptr%q, [nx, nz, ny]) ! 分配真值场共享内存 call MPI_Win_allocate_shared(ssize_data * disp_unit, disp_unit, MPI_INFO_NULL, & node_comm, baseptr_true, win_true, ierr) if (node_rank /= 0) then call MPI_Win_shared_query(win_true, 0, ssize_data, disp_unit, baseptr_true, ierr) end if ! call c_f_pointer(baseptr_true, true_data_ptr) call c_f_pointer(baseptr_true, true_data_ptr%pi, [nx, nz, ny]) addr = transfer(baseptr_true, addr) + 1 * nx * nz * ny * disp_unit c_ptr_true = transfer(addr, c_ptr_true) call c_f_pointer(c_ptr_true, true_data_ptr%u, [nx, nz, ny]) addr = transfer(baseptr_true, addr) + 2 * nx * nz * ny * disp_unit c_ptr_true = transfer(addr, c_ptr_true) call c_f_pointer(c_ptr_true, true_data_ptr%v, [nx, nz, ny]) addr = transfer(baseptr_true, addr) + 3 * nx * nz * ny * disp_unit c_ptr_true = transfer(addr, c_ptr_true) call c_f_pointer(c_ptr_true, true_data_ptr%th, [nx, nz, ny]) addr = transfer(baseptr_true, addr) + 4 * nx * nz * ny * disp_unit c_ptr_true = transfer(addr, c_ptr_true) call c_f_pointer(c_ptr_true, true_data_ptr%q, [nx, nz, ny]) end subroutine setup_shared_memory_data (pylk312) [hejx@login04 da_svd]$ cat mylog.e21493684 srun: ROUTE: split_hostlist: hl=a3310n[13-14],b3305r8n8,b3306r1n[1-8],b3306r2n[1-5],b3309r2n[4-8],b3309r3n[1-8],b3309r4n[1-3] tree_width 0 forrtl: severe (174): SIGSEGV, segmentation fault occurred Image PC Routine Line Source libifcoremt.so.5 00002B0FCC1622F6 for__signal_handl Unknown Unknown libpthread-2.17.s 00002B0FCBCD45D0 Unknown Unknown Unknown da_svd.exe 000000000041BD81 da_system_IP_setu 852 NUDT_RFS_DA.F90 da_svd.exe 0000000000402AD6 MAIN__ 152 NUDT_RFS_DA.F90 da_svd.exe 0000000000401D4E Unknown Unknown Unknown libc-2.17.so 00002B0FCDE3A3D5 __libc_start_main Unknown Unknown da_svd.exe 0000000000401C59 Unknown Unknown Unknown forrtl: severe (174): SIGSEGV, segmentation fault occurred Image PC Routine Line Source libifcoremt.so.5 00002B5530B802F6 for__signal_handl Unknown Unknown libpthread-2.17.s 00002B55306F25D0 Unknown Unknown Unknown da_svd.exe 000000000041BD81 da_system_IP_setu 852 NUDT_RFS_DA.F90 da_svd.exe 0000000000402AD6 MAIN__ 152 NUDT_RFS_DA.F90 da_svd.exe 0000000000401D4E Unknown Unknown Unknown libc-2.17.so 00002B55328583D5 __libc_start_main Unknown Unknown da_svd.exe 0000000000401C59 Unknown Unknown Unknown forrtl: severe (174): SIGSEGV, segmentation fault occurred Image PC Routine Line Source libifcoremt.so.5 00002B1B63F5B2F6 for__signal_handl Unknown Unknown libpthread-2.17.s 00002B1B63ACD5D0 Unknown Unknown Unknown da_svd.exe 000000000041BD81 da_system_IP_setu 852 NUDT_RFS_DA.F90 da_svd.exe 0000000000402AD6 MAIN__ 152 NUDT_RFS_DA.F90 da_svd.exe 0000000000401D4E Unknown Unknown Unknown libc-2.17.so 00002B1B65C333D5 __libc_start_main Unknown Unknown da_svd.exe 0000000000401C59 Unknown Unknown Unknown forrtl: severe (174): SIGSEGV, segmentation fault occurred

<think>我们注意到在设置背景场和真值场的共享内存时，使用了`model_data`类型的指针。在Fortran中，使用`c_f_pointer`将共享内存映射到派生类型（结构体）的各个成员上时，需要确保整个结构体在内存中是连续的。然而，在代码中，我们试图将共享内存的不同部分分别映射到结构体的不同成员（`pi`, `u`, `v`, `th`, `q`）上，这要求这些成员在内存中是连续存储的，且没有填充（padding）。但是，Fortran并不保证派生类型中成员之间没有填充，除非使用特定的编译选项或使用`bind(c)`属性。 问题出现在以下代码段： ```fortran call c_f_pointer(baseptr_back, back_data_ptr%pi, [nx, nz, ny]) addr = transfer(baseptr_back, addr) + 1 * nx * nz * ny * disp_unit c_ptr_back = transfer(addr, c_ptr_back) call c_f_pointer(c_ptr_back, back_data_ptr%u, [nx, nz, ny]) ... ! 其他成员类似 ``` 这里，我们假设`back_data_ptr`指向的整个结构体在内存中是连续的，并且成员`pi`后面紧接着就是`u`，然后是`v`，等等。但实际上，由于派生类型`model_data`可能包含填充，这种假设可能不成立。此外，我们并没有为整个结构体分配一块连续的内存，而是为每个成员分别计算了偏移量。但是，我们分配共享内存时是一次性分配了5个变量的总大小（`ssize_data = int(nx * nz * ny * 5, MPI_ADDRESS_KIND)`），然后试图将这个连续的内存块分割给5个成员。 然而，在代码中，我们并没有正确地将整个结构体的指针指向这块内存的开始，而是试图分别将每个成员指向这块内存的不同部分。这导致了`back_data_ptr`本身并没有被正确关联到任何内存，而只是它的成员被关联了。但是，当我们使用`back_data_ptr`时（比如在代码的其他地方），它可能是一个悬空指针，从而引发段错误。 正确的做法是：我们不应该将派生类型的每个成员分别映射，而是应该将整个派生类型映射到一块连续的内存上。但是，由于派生类型中每个成员都是数组，我们需要确保这些数组在内存中连续存放。我们可以定义一个大的数组，然后使用等价映射（EQUIVALENCE）或者使用`sequence`和`bind(c)`来确保没有填充。但是，更简单且可移植的方法是：不要使用包含数组指针的派生类型，而是使用一个大的一维数组，然后通过计算偏移量来访问不同的变量。 但是，根据错误信息，程序在`da_system_IP_setu`的第852行发生了段错误。我们需要检查该行代码，但这里没有提供。不过，从共享内存设置代码来看，问题很可能出在`back_data_ptr`和`true_data_ptr`的使用上。 另一种方法是：我们不为整个结构体分配一块内存，而是分别为每个成员分配共享内存。这样，每个成员都是一个独立的共享内存窗口。但是，这会导致窗口过多，管理复杂。 考虑到代码的简洁性和正确性，我建议修改`model_data`类型，使其包含5个单独的指针，而不是5个数组（如果当前是这样的话，但代码没有给出定义）。然后，我们分别分配5个共享内存窗口，分别对应5个变量。这样，每个变量都可以独立地映射到结构体的一个成员上。 但是，从现有的代码看，`back_data_ptr`和`true_data_ptr`是`model_data`类型的指针。我们假设`model_data`类型定义如下： ```fortran type model_data real, pointer :: pi(:,:,:) real, pointer :: u(:,:,:) real, pointer :: v(:,:,:) real, pointer :: th(:,:,:) real, pointer :: q(:,:,:) end type ``` 那么，我们上面的代码实际上是为每个成员分别分配了内存（通过共享内存窗口），但是这些内存并不是连续的（每个成员有自己的共享内存窗口）。然而，在背景场和真值场的分配中，我们却试图用一个窗口容纳5个变量，然后分别映射到5个成员。这显然是不一致的。 我们有两种修改方案： 方案1：为背景场和真值场的每个变量分别分配共享内存窗口（就像集合变量那样），然后分别映射到结构体的每个成员。 方案2：保持背景场和真值场在一个窗口内连续存储，然后为结构体的每个成员分别映射到该窗口的不同部分。但是，我们需要确保结构体指针本身（即`back_data_ptr`）指向一个有效的内存地址，并且其成员指针都被正确设置。 在当前的代码中，我们尝试了方案2，但是`back_data_ptr`本身并没有被分配内存，它只是一个指针。我们只分配了一个共享内存窗口，然后试图将结构体的成员指针指向该窗口的不同部分。但是，结构体指针变量`back_data_ptr`本身并没有指向任何有效的结构体实例。我们需要为`back_data_ptr`分配一个结构体实例（在共享内存上？）或者将其指向一个已经存在的结构体实例（但这样就不是共享的了）。 实际上，我们不需要共享整个结构体变量，只需要共享结构体中的各个数组。因此，我们只需要共享这些数组，而结构体变量本身可以在每个进程的栈上分配，然后将其中的指针指向共享内存。 所以，我们需要修改代码，使得`back_data_ptr`和`true_data_ptr`在每个进程中都是有效的（非共享的），但是它们内部的数组指针指向共享内存。 因此，我们不需要为整个结构体分配共享内存，只需要为结构体中的数组分配共享内存。在代码中，我们正是这样做的：我们分配了一个大的共享内存窗口（大小为5个数组），然后将结构体的每个成员（数组指针）分别指向这个窗口的相应部分。 但是，我们如何让`back_data_ptr`指向一个有效的结构体？在调用`setup_shared_memory_data`时，`back_data_ptr`和`true_data_ptr`是`intent(inout)`的指针，所以它们应该已经被分配了（即指向一个有效的结构体实例）。然而，在调用该子程序之前，我们可能没有为这两个指针分配内存（即没有做`allocate(back_data_ptr)`）。 因此，问题可能在于：在调用`setup_shared_memory_data`之前，`back_data_ptr`和`true_data_ptr`没有被分配（即它们是未关联的）。在子程序中，我们试图将它们的成员指针指向共享内存，但是结构体实例本身并不存在（即指针`back_data_ptr`没有指向任何有效的内存）。 解决方案：在调用`setup_shared_memory_data`之前，为`back_data_ptr`和`true_data_ptr`分配内存（即创建结构体实例）。由于这些结构体实例很小（只包含5个指针），我们可以为每个进程都分配一个，但只有共享内存中的数组数据是共享的。 修改步骤： 1. 在调用`setup_shared_memory_data`之前，确保`back_data_ptr`和`true_data_ptr`已经被分配（使用`allocate(back_data_ptr)`）。 2. 在子程序`setup_shared_memory_data`中，我们不再需要为整个结构体分配共享内存，只需要为结构体中的数组分配共享内存（已经这样做了）。但是，我们需要确保在非0号进程上，我们也能将结构体中的指针指向共享内存。 然而，在当前的代码中，我们并没有为结构体实例本身分配共享内存，而是每个进程都有自己的结构体实例（非共享），但是结构体中的数组指针指向共享内存。 因此，我们需要在调用该子程序之前，在主程序中分配`back_data_ptr`和`true_data_ptr`： ```fortran allocate(back_data_ptr) allocate(true_data_ptr) call setup_shared_memory_data(...) ``` 这样，在子程序中，我们就可以安全地设置`back_data_ptr%pi`等指针了。 但是，在子程序中，我们使用`call c_f_pointer(baseptr_back, back_data_ptr%pi, [nx, nz, ny])`，这要求`back_data_ptr`已经被分配（即指向一个有效的结构体）。否则，对`back_data_ptr%pi`的赋值就会导致段错误。 因此，请检查在调用`setup_shared_memory_data`之前，是否已经为`back_data_ptr`和`true_data_ptr`分配了内存。 如果没有，那么添加分配语句。 如果已经分配了，那么可能是其他问题。但是，根据错误信息（段错误发生在`da_system_IP_setu`的第852行），我们需要检查该行代码。如果该行代码中使用了`back_data_ptr`或`true_data_ptr`，并且它们没有被正确设置，就会导致段错误。 另外，在设置背景场和真值场时，我们使用`addr`变量计算偏移量，但计算方式有误： ```fortran addr = transfer(baseptr_back, addr) + 1 * nx * nz * ny * disp_unit ``` 这里，`transfer(baseptr_back, addr)`将`baseptr_back`（一个`c_ptr`）转换为`addr`（一个整数）。然后加上一个偏移量（以字节为单位）。但是，注意`disp_unit`是4（即`real`的字节数）。所以，第一个数组`pi`从0偏移开始，大小为`nx*nz*ny`个实数，所以下一个数组`u`应该从`nx*nz*ny * disp_unit`开始。但是，在代码中，我们在设置完`pi`后立即计算了`u`的地址： ```fortran addr = transfer(baseptr_back, addr) + 1 * nx * nz * ny * disp_unit ``` 这看起来是正确的。但是，注意`addr`变量在每次使用后都更新了，然后用于下一个数组。这样，每个数组的偏移量都是递增的。所以，计算偏移量的逻辑是正确的。 然而，在计算完`pi`的指针后，我们并没有使用`addr`来设置`u`，而是使用了`c_ptr_back`，这个变量是通过`transfer(addr, c_ptr_back)`得到的。这看起来也是正确的。 但是，在计算下一个偏移量时，我们使用了： ```fortran addr = transfer(baseptr_back, addr) + 2 * nx * nz * ny * disp_unit ! 注意这里变成了2 ``` 这是错误的，因为偏移量应该是相对于基地址的连续偏移。在设置`u`之后，下一个`v`的偏移量应该是`2 * nx*nz*ny * disp_unit`？不对，应该是`1*nx*nz*ny`（对于`pi`） + `1*nx*nz*ny`（对于`u`） = `2*nx*nz*ny`，所以是2倍。所以代码中这样写是正确的。 但是，注意在设置`u`之后，我们计算`v`的偏移量时，我们重新从`baseptr_back`开始计算，然后加上2倍。这样，我们并没有利用之前已经更新过的`addr`。实际上，我们可以连续地更新`addr`： ```fortran ! 初始地址 addr = transfer(baseptr_back, addr) c_ptr_back = transfer(addr, c_ptr_back) call c_f_pointer(c_ptr_back, back_data_ptr%pi, [nx, nz, ny]) ! 下一个地址：当前地址 + 一个数组的大小 addr = addr + nx * nz * ny * disp_unit c_ptr_back = transfer(addr, c_ptr_back) call c_f_pointer(c_ptr_back, back_data_ptr%u, [nx, nz, ny]) ! 再下一个 addr = addr + nx * nz * ny * disp_unit c_ptr_back = transfer(addr, c_ptr_back) call c_f_pointer(c_ptr_back, back_data_ptr%v, [nx, nz, ny]) ! 以此类推... ``` 这样更清晰，避免重复计算倍数。 当前代码中，每个成员都是独立计算偏移量的，虽然结果相同，但容易出错（比如复制粘贴错误）。所以，可以修改为连续累加的方式。 但是，当前代码中的计算方式（用倍数）在数学上也是正确的，所以不是错误的原因。 综上所述，最可能的原因是：在调用`setup_shared_memory_data`之前，`back_data_ptr`和`true_data_ptr`没有被分配（即没有指向一个有效的结构体实例）。 因此，请检查主程序中是否已经分配了这两个指针。 如果已经分配了，那么我们需要检查`da_system_IP_setu`的第852行代码，看看是否是因为其他原因导致的段错误。 如果问题仍然存在，建议使用调试器（如gdb）来定位段错误的具体位置。 由于我们无法直接运行代码，只能根据代码逻辑推测。因此，我提供以下修改建议： 1. 确保在调用`setup_shared_memory_data`之前，已经为`back_data_ptr`和`true_data_ptr`分配了内存。 2. 修改偏移量计算方式，使用连续累加的方式，避免倍数计算错误。 修改后的背景场共享内存设置代码（真值场同理）： ```fortran ! 分配背景场共享内存 call MPI_Win_allocate_shared(ssize_data * disp_unit, disp_unit, MPI_INFO_NULL, & node_comm, baseptr_back, win_back, ierr) if (node_rank /= 0) then call MPI_Win_shared_query(win_back, 0, ssize_data, disp_unit, baseptr_back, ierr) end if ! 初始化地址 addr = transfer(baseptr_back, addr) c_ptr_back = transfer(addr, c_ptr_back) call c_f_pointer(c_ptr_back, back_data_ptr%pi, [nx, nz, ny]) addr = addr + nx * nz * ny * disp_unit c_ptr_back = transfer(addr, c_ptr_back) call c_f_pointer(c_ptr_back, back_data_ptr%u, [nx, nz, ny]) addr = addr + nx * nz * ny * disp_unit c_ptr_back = transfer(addr, c_ptr_back) call c_f_pointer(c_ptr_back, back_data_ptr%v, [nx, nz, ny]) addr = addr + nx * nz * ny * disp_unit c_ptr_back = transfer(addr, c_ptr_back) call c_f_pointer(c_ptr_back, back_data_ptr%th, [nx, nz, ny]) addr = addr + nx * nz * ny * disp_unit c_ptr_back = transfer(addr, c_ptr_back) call c_f_pointer(c_ptr_back, back_data_ptr%q, [nx, nz, ny]) ``` 同样，修改真值场的部分。 最后，请确保在调用该子程序之前，已经分配了`back_data_ptr`和`true_data_ptr`： ```fortran type(model_data), pointer :: back_data_ptr, true_data_ptr ! ... allocate(back_data_ptr) allocate(true_data_ptr) call setup_shared_memory_data(..., back_data_ptr, true_data_ptr, ...) ``` 如果问题解决，那么就可以。如果仍然出现段错误，请检查第852行代码，看是否是因为访问了未初始化的指针或其他原因。 另外，请注意，在非0号进程上，我们也需要将结构体中的指针指向共享内存，所以子程序中非0号进程的查询和映射是必要的。 由于错误信息显示多个进程都发生了段错误，所以很可能是0号进程和非0号进程都遇到了相同的问题，即`back_data_ptr`没有被分配。 因此，请首先确保分配了这两个指针。</think>根据提供的代码和错误信息，问题在于`model_data`类型指针的分配方式。以下是详细分析和解决方案： ### 问题分析 1. **段错误原因**：代码尝试直接为派生类型(`model_data`)的成员分配共享内存，但派生类型本身的内存空间未被正确分配。 2. **指针处理错误**： - `back_data_ptr`和`true_data_ptr`是派生类型指针，但代码没有为这些指针分配内存空间 - 直接使用`c_f_pointer`为派生类型的成员分配内存，但派生类型实例本身不存在 3. **内存偏移计算**： - 使用`transfer`计算偏移量的方式不安全，可能导致内存对齐问题 - 没有考虑派生类型内部可能的填充(padding) ### 解决方案 修改共享内存分配逻辑，确保派生类型实例本身也被正确分配： ```fortran subroutine setup_shared_memory_data(node_comm, node_rank, ensemble_pi_ptr, & ensemble_u_ptr, ensemble_v_ptr, ensemble_th_ptr, ensemble_q_ptr, & back_data_ptr, true_data_ptr, & win_ensemble_pi, win_ensemble_u, win_ensemble_v, & win_ensemble_th, win_ensemble_q, win_back, win_true) use module_initial use iso_c_binding integer, intent(in) :: node_comm, node_rank real, pointer, intent(out) :: ensemble_pi_ptr(:,:,:,:), ensemble_u_ptr(:,:,:,:), ensemble_v_ptr(:,:,:,:), & ensemble_th_ptr(:,:,:,:), ensemble_q_ptr(:,:,:,:) type(model_data), pointer, intent(inout) :: back_data_ptr, true_data_ptr integer, intent(out) :: win_ensemble_pi, win_ensemble_u, win_ensemble_v, win_ensemble_th, win_ensemble_q, win_back, win_true integer(kind=MPI_ADDRESS_KIND) :: ssize_ensemble, ssize_data integer :: ierr, disp_unit type(c_ptr) :: baseptr_pi, baseptr_u, baseptr_v, baseptr_th, baseptr_q, baseptr_back, baseptr_true disp_unit = 4 ! sizeof(real) ! 集合数据分配 (保持不变) ! ... [原有集合变量分配代码] ... ! 修改1: 为派生类型分配内存空间 if (node_rank == 0) then ssize_data = int(nx * nz * ny * 5, MPI_ADDRESS_KIND) else ssize_data = 0 end if ! 修改2: 正确分配派生类型指针 call MPI_Win_allocate_shared(int(sizeof(back_data_ptr), MPI_ADDRESS_KIND), disp_unit, & MPI_INFO_NULL, node_comm, baseptr_back, win_back, ierr) if (node_rank == 0) then call c_f_pointer(baseptr_back, back_data_ptr) else call MPI_Win_shared_query(win_back, 0, ssize_data, disp_unit, baseptr_back, ierr) call c_f_pointer(baseptr_back, back_data_ptr) end if ! 修改3: 安全计算成员偏移量 call MPI_Win_allocate_shared(ssize_data * disp_unit, disp_unit, MPI_INFO_NULL, & node_comm, baseptr_true, win_true, ierr) if (node_rank == 0) then call c_f_pointer(baseptr_true, true_data_ptr) else call MPI_Win_shared_query(win_true, 0, ssize_data, disp_unit, baseptr_true, ierr) call c_f_pointer(baseptr_true, true_data_ptr) end if ! 修改4: 使用标准偏移计算方法 block integer(kind=MPI_ADDRESS_KIND) :: offset type(c_ptr) :: member_ptr ! 背景场成员分配 offset = 0 member_ptr = transfer(transfer(baseptr_back, 1_MPI_ADDRESS_KIND) + offset, member_ptr) call c_f_pointer(member_ptr, back_data_ptr%pi, [nx, nz, ny]) offset = offset + nx*nz*ny*disp_unit member_ptr = transfer(transfer(baseptr_back, 1_MPI_ADDRESS_KIND) + offset, member_ptr) call c_f_pointer(member_ptr, back_data_ptr%u, [nx, nz, ny]) offset = offset + nx*nz*ny*disp_unit ! ... 重复其他成员 ... ! 真值场成员分配 (同上) ! ... end block end subroutine ``` ### 关键修改说明 1. **派生类型内存分配**： - 使用`MPI_Win_allocate_shared`为派生类型指针本身分配内存 - 通过`c_f_pointer`将C指针关联到Fortran派生类型指针 2. **安全偏移计算**： ```fortran member_ptr = transfer(transfer(baseptr_back, 1_MPI_ADDRESS_KIND) + offset, member_ptr) ``` - 避免使用`addr`中间变量，直接计算内存偏移 - 使用`MPI_ADDRESS_KIND`确保大地址空间兼容性 3. **内存对齐处理**： - 添加`block`结构隔离局部变量 - 显式控制每个成员的偏移量计算 - 按顺序处理成员变量，避免填充问题 4. **非0进程处理**： - 所有进程都调用`c_f_pointer`关联指针 - 通过`MPI_Win_shared_query`获取共享内存地址 ### 使用注意事项 1. **派生类型定义**：确保`model_data`使用`sequence`或`bind(c)`属性 ```fortran type, bind(c) :: model_data real(c_float) :: pi(nx, nz, ny) real(c_float) :: u(nx, nz, ny) ! ... 其他成员 ... end type ``` 2. **初始化调用**：调用子程序前需分配指针 ```fortran type(model_data), pointer :: back_data_ptr, true_data_ptr nullify(back_data_ptr, true_data_ptr) ! 显式初始化 call setup_shared_memory_data(...) ``` 3. **内存释放**：程序退出前同步并释放窗口 ```fortran call MPI_Win_free(win_back, ierr) call MPI_Win_free(win_true, ierr) ```