下面是使用埃拉托斯特尼筛法进行MPI并行编程的示例代码，仅包含内部循环部分。请注意，这只是一个示例，具体的实现可能会根据您的需求而有所不同。

from mpi4py import MPI
import math

def sieve(n, rank, size):
    # 计算当前进程需要处理的范围
    start = int(rank * n / size) + 2
    end = int((rank + 1) * n / size) + 2

    # 创建一个布尔数组，初始化为True
    primes = [True] * (end - start)

    # 计算当前进程的起始素数和结束素数
    start_prime = 2
    end_prime = int(math.sqrt(end)) + 1

    # 使用埃拉托斯特尼筛法进行筛选
    for i in range(start_prime, end_prime):
        if primes[i - start]:
            for j in range(i * i, end, i):
                primes[j - start] = False

    # 收集各进程的筛选结果
    all_primes = comm.gather(primes, root=0)

    if rank == 0:
        # 在根进程合并结果
        primes = [True] * n
        for proc_primes in all_primes:
            for i, is_prime in enumerate(proc_primes):
                if is_prime:
                    primes[i + 2] = True

        # 打印所有素数
        for i, is_prime in enumerate(primes):
            if is_prime:
                print(i)

if __name__ == '__main__':
    # 初始化MPI环境
    comm = MPI.COMM_WORLD
    rank = comm.Get_rank()
    size = comm.Get_size()

    # 输入要筛选的数的上限
    n = int(input("Enter the upper limit: "))

    # 调用筛选函数
    sieve(n, rank, size)

此示例代码使用MPI并行编程实现了埃拉托斯特尼筛法。进程通过使用rank和size来确定它们应处理的范围。每个进程在其分配的范围内执行内部循环，将该范围内的非素数标记为False。最后，根进程收集所有进程的筛选结果，并在屏幕上打印出所有素数。

请注意，此示例仅包含内部循环的部分代码，以便更好地理解埃拉托斯特尼筛法在MPI并行编程中的应用。完整的代码将包括MPI的初始化和结束部分，以及其他必要的MPI函数调用。