分区是一个类似生活游戏的程序，用于负载平衡的并行计算

考虑在m*n矩阵上进行类似生命游戏的计算，O(m*n)来开发每个循环。
我将使用Pthread和MPI将这个程序修改为并行版本。最简单的方法是静态分区，即将m行拆分为t个任务，每个任务处理一个m/t * n矩阵。(t表示线程数或进程数)
然而，这个解决方案不能很好地实现负载平衡。一个任务可能什么都不处理，而另一个任务则必须计算一个几乎满了的矩阵。
为了使这个计算更加负载均衡，我的第一个想法是:

1. 维护一个m*1数组来存储每行有多少个元素。
2. 扫描测试用例后，为每个任务分配i*n矩阵。矩阵中的元素应该等于其他任务。同时存储每个任务中的元素数量。(这里需要一个t*1数组)
3. 每个循环结束后，重新分配每个任务绑定的矩阵。这需要O(t*m)。

这将减少重新分配时间从O(m*n)到O(t*m)。我的第一个问题是，我能让这个重新分配更快吗?
其次，当计算矩阵"边缘"上的一个元素时，任务必须与附近的任务进行通信，这在MPI中可能会花费相当长的时间。为了减少这个，我想我可以把原点矩阵分成几个矩形，更四方的，而不是细长的。但是我不知道怎么做，有没有算法名称的关键字供我搜索?
谢谢你。