用mpi編寫并行程式時，任務分解是很重要的一部分，如何把t個任務（t塊資料，t行矩陣等）分給p個程序，實作負載均衡，是需要好好考量的問題。分解任務時需要解決兩個問題：
1.給出一個程序p，如何得知要處理的任務是哪些
2.給出一個任務t，如何得知它是由哪個程序處理的
（這裡的p和t都是從0開始計數。）
一個好的任務配置設定，應該能夠保證這兩種計算都能高效完成。下面讨論三種配置設定方式。這裡隻讨論t>p的情況，t<=p時的分解方式是顯而易見的。
一，交叉分解
對于程序p，它所處裡的任務号為t=p+kp，其中k要保證p+kp<=t。
對于任務t，處理它的程序為p=t%p
二，按塊分解
按塊分解的方法是給每個程序p配置設定連續的任務，每個程序配置設定到連續的┌t/p┐或者└t/p
┘個任務。有兩種分法。
方法一：
令r=t%p，給前r個程序配置設定┌t/p┐個任務，後p-r個程序配置設定個└t/p
┘任務。
則對于程序p，它所處裡的第一個任務号為p└t/p
┘+min(p, r)，它處理的最後一個任務号為下一個程序處理的第一個任務的前一個，也即是(p+1)└t/p
┘+min(p+1, r)-1
對于任務t，處理它的程序為p=max(└t/(└
t/p┘+1)┘,└(t-r)/└ t/p┘┘)，看起來的确有點麻煩，計算起來也比較費勁，是以就引出了另一種按塊劃分的方法。
方法二：
這種劃分方法并不是把較大的塊分給前面的程序，而是将這些塊“随機”的分給程序。
則對于程序p，它所處裡的第一個任務号為└pt/p┘，它處理的最後一個任務号為下一個程序處理的第一個任務的前一個，也即是└(p+1)t/p┘-1
對于任務t，處理它的程序為p=└(p(t+1)-1)/t┘
對于t=14，p=4的情況，下圖可以看出兩種分塊方式的差别：
參考書籍：《mpi與openmp并行程式設計（c語言版）》