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@xpqiu ，谢谢解答

simpleForm与icoFoam这些求解器在运行时如何通过MPE监测API的调用频次与时间呢？

相似问题：http://www.cfd-china.com/topic/734/采用什么工具可以评估mpi调用过程中每个api调用的频次还有api执行所花费的时间呢

@wwzhao MPE怎么监测simpleFoam或者icoFoam这些求解器的API调用呢？我看MPE手册上需要通过“mpecc -mpilog p1.c -o executable”这种手段编译源代码

@wwzhao :Thank you,thank you crying: :crying: :crying:

@wwzhao :happy: ，谢谢大神的解答。

具体点说，就是采用什么工具可以分析哪些MPI的API调用的比较频繁，哪些API执行过程中花费的时间比较多呢，求大神解答，不甚感激！

@wwzhao 如你解释的“ClockTime 是墙上时钟时间（wall-clock time），指物理世界中花费的时间”，这个应该是程序执行的所有时间，包括CPU的任务调度，中断响应，数据计算，数据IO等操作；

ExecutionTime 仅仅指计算的时间，如此说来后者应该比前者小

@wwzhao Thank you，你说的应该是对的，如问题中描述，我实际计算过程中，每次都是ClockTime 大于ExecutionTime，这又是为何呢，请解惑。

在采用mpirun执行并行计算的过程中，每次迭代都会打印迭代结果ExecutionTime = 239.5 s ClockTime = 302 s，这两个Time有什么区别与联系呢？

Collective communication字面意思是“集中通信”，在MPI中经常用到，它具体的表现形式有哪些呢？那位大牛能形象的介绍一下么？

@HydroJames 我暂时还查不到原因，测试过程中我还引入了其他差异，比如我进行过换硬盘的操作

更新，据我目前的测试结果来看，decomposePar的结果是一致的

@wwzhao @HydroJames 另外，我正在用28processor的情况进行decomposePar验证，比较两次分解后的结果，验证完我将验证结果反馈出来。

@wwzhao Thank you ，针对您的分析，我有如下疑问：
第1点：测试了多次，均出现这样的情况，即使是调度的问题，应该不至于每次都出现如此情况。
第2点：我采用5个节点，每个节点28个物理core，关闭了超线程，按照一个processor对应一个物理core，不会出现不同任务在同一节点运行的情况，也就不会出现抢占资源的情况。

Thank you，如果内存充足的话，会发生抢占么？对使用的几个节点进行观测，memory的使用不超过36%

如题，我在使用OpenFoam计算一组数据，在相同的配置下，前后两次采用decomposePar对原始数据进行分解，分解时x=35,y=2,z=2共140个processor，配置文件均相同，然后mpirun进行计算，结果最后第一次的执行的总时间明显比第二次短，这可能是什么问题呢？两次decomposePar的结果会不同么？