之前的文章中介绍了天河二号的架构，我们大致了解到了天河二号是一个由很多计算节点组成的具有强大运算能力的超级计算机。
近期由于一些原因接触到了并行计算，对于这个陌生的领域我最先接触到的是MPI框架。MPI（Message Passing Interface），可以理解为是一种独立于语言的信息传递标准。目前它有两种具体的实现OpenMPI和MPICH，也就是说如果我们要使用MPI标准进行并行计算，就需要安装OpenMPI或MPICH库。本文以MPICH为例，在ubantu中安装MPI的环境，并对vscode进行配置。
在上一篇文章中我们大致了解到了MPI的基本概念以及其运行原理，并且学习了一些简单的MPI通信函数以及例子。在本篇中我们将会以实现遗传算法为例子，讲解一些更深入的MPI概念以及函数并投入使用。
说到并行计算，我们有一个不可绕开的话题——MPI编程。MPI是一个跨语言的通讯协议，用于编写并行计算机。支持点对点和广播。MPI是一个信息传递应用程序接口，包括协议和和语义说明，他们指明其如何在各种实现中发挥其特性。MPI的目标是高性能，大规模性，和可移植性。MPI在今天仍为高性能计算的主要模型。与OpenMP并行程序不同，MPI是一种基于信息传递的并行编程技术。消息传递接口是一种编程接口标准，而不是一种具体的编程语言。简而言之，MPI标准定义了一组具有可移植性的编程接口。
如果发送的字节数等于接收的字节数，通信将成功。例如，可以发送一个包含两个int的数组，并接收一个long或者一个double。
在之前的博客中我们介绍过concurrent等python多进程任务的方案，而之所以我们又在考虑MPI等方案来实现python并行计算的原因，其实是将python的计算任务与并行计算的任务调度分层实现。在concurrent和multiprocessing等方案中，我们的python计算任务和调度任务是一体化的，而且还有一个比较大的限制是没办法跨节点操作的，这对于任务与环境的定制化程度要求是比较高的。而MPI的方案在设计初期就考虑到了多节点之间通信的问题，而这种分层式的任务调度解决方案其实在架构上看也更加的合理。做计算的人只要考虑单个进程下的任务如何执行就可以了，至于任务如何并行如何调度，那就是上层的MPI该做的事情了。
IB（InfiniBand）和 RDMA（Remote Direct Memory Access）是一种高性能网络技术，通常用于加速数据传输。它们不是基于传统的 TCP/IP 协议栈，而是使用自己的协议栈，以实现低延迟、高带宽的数据传输。
https://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/5827059.html
HCA方案将所有的信道分为两部分：一部分信道固定配置给某些小区，即部分信道隔离；另一部分信道则保留在中心存储区中，为系统中的所有用户所共享，即部分信道共享。HCA是FCA和DCA的折中，故成为混合分配。（关于FCA和DCA参见相应词条）
学习参考地址:https://www.jianshu.com/p/2fd31665e816
MPI是一个跨语言的通讯协议，用于并发编程。MPI标准定义了一组具有可移植性的编程接口。
0x00 前言 本篇是MPI的入门教程，主要是为了简单地了解MPI的设计和基本用法，方便和现在的Hadoop、Spark做对比，并尝试理解它们之间在设计上有什么区别。 身处Hadoop、Spark这些优秀的分布式开发框架蓬勃发展的今天，老的分布式编程模型是否没有必要学习？这个很难回答，但是我更倾向于花一个下午的时候来学习和了解它。 关于并发和并行编程系列的文章请参考文章集合 文章结构 举个最简单的例子，通过这个例子让大家对MPI有一个基本的理解。 解释一些和MPI相关的概念。 列举一些MPI的常用函数
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/159986.html原文链接：https://javaforall.cn
同步是在操作系统层面上，阻塞是在套接字上 Reactor是同步 Proactor是异步？
nccl-test 工具是 nvidia 开源的一项用于测试 NCCL 集合通信的工具。可以用于检测集合通信是否正常、压测集合通信速率。官方开源地址：https://github.com/NVIDIA/nccl-tests
MPI通讯是西门子专门为300/400PLC研发的通讯协议，主要运用在300/400CPU程序的上传/下载，监控/调试，和小数据量的CPU与CPU之间的通讯。
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。
具体来讲，本文首先介绍了分布式计算的基本概念，以及分布式计算如何用于深度学习。然后，列举了配置处理分布式应用的环境的标准需求（硬件和软件）。最后，为了提供亲身实践的经验，本文从理论角度和实现的角度演示了一个用于训练深度学习模型的分布式算法（同步随机梯度下降，synchronous SGD）。
远程过程调用（RPC）是分布式服务广泛使用的一种技术。 这种技术现在越来越多地用于高性能计算 (HPC) 的上下文中，它允许将例程的执行委托给远程节点，这些节点可以留出并专用于特定任务。 然而，现有的 RPC 框架采用基于套接字的网络接口（通常在 TCP/IP 之上），这不适合 HPC 系统，因为此 API 通常不能很好地映射到这些系统上使用的本机网络传输，从而导致网络性能较低。 此外，现有的 RPC 框架通常不支持处理大数据参数，例如在读取或写入调用中发现的参数。我们在本文中提出了一个异步 RPC 接口，专门设计用于 HPC 系统，允许参数和执行请求的异步传输和直接支持大数据参数。 该接口是通用的，允许传送任何函数调用。 此外，网络实现是抽象的，允许轻松移植到未来的系统并有效使用现有的本地传输机制
RPC指远程过程调用（Remote Procedure Call），通俗一些理解就是两台服务器A、B，一个应用部署在A服务器上，想要调用B服务器上应用提供的函数/方法，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据。（远程过程调用是相对于本地过程调用来说的）
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈— 前言 在高性能计算的项目中我们通常都会使用效率更高的编译型的语言例如C、C++、Fort
torch.distributed 支持三个后端，每个后端具有不同的功能。下表显示哪些功能可用于CPU/CUDA张量。仅当用于构建PyTorch的实现支持时，MPI才支持CUDA。
进行深度学习的训练向来不被认为是CPU的强项，但是以CPU研发见长的英特尔并不甘心屈服于这个定位，在过去的几年里，英特尔及其合作伙伴一直在探索用CPU来进行快速有效的深度学习开发的方法。代号KNL的Xeon Phi至强芯片是英特尔的努力尝试之一，同时在深度学习算法的改进上，英特尔也做了一些努力。 近日，在美国旧金山举行的IDF16大会上，与英特尔联合宣布启动了KNL试用体验计划的浪潮集团副总裁、技术总监胡雷钧做了基于英特尔至强融合处理器KNL和FPGA上的深度学习的试用体验报告。报告介绍了高性能计算和深度学
单边通讯：只需要在一个PLC上进行通讯“程序”的编程，另一个PLC不要要进行通讯程序的编程
之前，MapReduce 是 Master/Slave 结构，也就是集群中一个 Job Tracker 多个 Task Tracker 。 Job Tracker 负责资源管理和作业调度，Task Tracker 负责定期向 Job Tracker 报告节点的状态（节点死活，资源使用情况、任务执行情况）以及接收 Job Tracker 的命令来执行。不知你是否发现，问题就出现在这一个 Job Tracker 上，它挂掉，整个集群都完蛋。而且它由于负责了所有节点的RPC 请求，压力可想而知，也因此成为了节点规模扩大的瓶颈。最后一点便是集群仅支持 MapReduce，不支持其他计算框架。如果想使用 Spark 呢？对不起，再搭建一个集群，想使用 HBase 只能再搭建一个集群。这样的一堆集群既不好管理，又使得资源利用率极低（一段时间内这个集群忙，那个集群闲），同时跨集群的数据转移更是问题。于是乎，YARN 诞生了。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1.硬件 📷 Hi3516支持内置AudioCodec/外置音频解码芯片； 由于这里硬件上外接FM1288,故走的是外置,通过I2S接入, 通过MIC单端/差分输入音频. 由于之前一直调试内置Codec，这里任然保留内置相关代码; 2.重要概念 2.1. I2S相关概念 （1）LRCLK (帧时钟，也称为WS) 当LRCLK为低电平时表示传输左声道,高电平时表示传输右声道, LRCLK的频率 = 采样频率 （2）SCLK(串行时钟) ,也叫BCLK(位时钟)；
本文以 PyTorch 官方文档 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_tuto.html 为基础，对如何编写分布式进行了介绍，并且加上了自己的理解。
选自Uber 作者：Alex Sergeev、Mike Del Balso 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 Horovod 是 Uber 开源的又一个深度学习工具，它的发展吸取了 Facebook「一小时训练 ImageNet 论文」与百度 Ring Allreduce 的优点，可为用户实现分布式训练提供帮助。本文将简要介绍这一框架的特性。 近年来，深度学习引领了图像处理、语音识别和预测等方面的巨大进步。在 Uber，我们将深度学习应用到了公司业务中，从自动驾驶搜索路线到防御欺诈，深度学习让我们的数据科
https://blog.csdn.net/liu_feng_zi_/article/details/94286438
C:\boost_1_60_0\tools\build\src\tools\mpi.jam，利用文本文件打开mpi.jam文件。做如下修改：
MPI(Message Passing Interface) 是一种可以支持点对点和广播的通信协议，具体实现的库有很多，使用比较流行的包括 Open Mpi, Intel MPI 等等，关于这些 MPI 库的介绍和使用，本文就不多赘述了，各位可以看看官方文档。
在计算机科学中，程序运行效率是一个重要的考量因素。针对需要处理大量数据或复杂计算任务的程序，使用并行计算技术可以大幅度加速程序的运行速度。C++作为一种高性能的编程语言，提供了多种并行计算的工具和技术，可以帮助开发人员充分利用计算资源，提高程序的性能。
即进程组。默认情况下，只有一个组，一个 job 即为一个组，也即一个 world。
从毕业加入Google开始做分布式机器学习，到后来转战腾讯广告业务，至今已经七年了。我想说说我见到的故事和我自己的实践经历。这段经历给我的感觉是：虽然在验证一个新的并行算法的正确性的时候，我们可以利用现有框架，尽量快速实现，但是任何一个有价值的机器学习思路，都值得拥有自己独特的架构。所以重点在有一个分布式操作系统，方便大家开发自己需要的架构（框架），来支持相应的算法。如果你关注大数据，听完我说的故事，应该会有感触。 大数据和分布式机器学习 特点 说故事之前，先提纲挈领的描述一下我们要解决的问题的特点。我见过
当前这个数据时代，各领域各业务场景时时刻刻都有大量的数据产生，如何理解大数据，对这些数据进行有效的处理成为很多企业和研究机构所面临的问题。本文将从大数据的基础特性开始，进而解释分而治之的处理思想，最后介绍一些流行的大数据技术和组件，读者能够通过本文了解大数据的概念、处理方法和流行技术。
1 背景 图像连通域标记算法是从一幅栅格图像（通常为二值图像）中，将互相邻接（4邻接或8邻接）的具有非背景值的像素集合提取出来，为不同的连通域填入数字标记，并且统计连通域的数目。通过对栅格图像中进行连
有的时候MPI需要使用多节点，那么测试哪些进程在哪些机器上就比较重要，如下可以简单测试一下。
在OSPF网络中，当一个接口没有发送或接收任何数据包时，该接口将进入被动状态。这样的接口称为"OSPF被动接口"。OSPF被动接口在一段时间内没有活动时，会停止发送周期性的Hello消息。Hello消息是OSPF中用于发现邻居并维护邻居关系的重要消息。
在现代科学和工程中，数值计算工程师会遇到大量复杂的数学计算问题。这些问题突出的共性表现在高维数、计算规模大、多时空尺度、强非线性等方面。批量处理Batch拥有一套完整的并行计算框架，适配常见的并行模型（MPI应用）。利用海量弹性的云资源，有力地支撑高性能科学计算应用软件和算法。
最新的caffe2 已经移到pytorch中去了，直接下载其中的代码然后按照官方教程就可以了。
Horovod 是一款基于 AllReduce 的分布式训练框架。凭借其对 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架的支持，以及通信优化等特点，Horovod 被广泛应用于数据并行的训练中。
OpenFabrics Interfaces (OFI) 是一个新的应用程序接口系列，它向中间件和应用程序公开通信服务。 Libfabric 是 OFI 的第一个成员，是在 OpenFabrics 联盟的支持下，由行业、学术界和国家实验室合作伙伴组成的广泛联盟在过去两年中设计的。 libfabric 在 verbs 接口的目标和目标的基础上进行构建和扩展，专门设计用于满足高性能应用程序的性能和可扩展性要求，例如消息传递接口 (MPI) 库、对称分层内存访问 (SHMEM) 库、分区全局地址 Space (PGAS) 编程模型、数据库管理系统 (DBMS) 以及在紧密耦合的网络环境中运行的企业应用程序。 libfabric 的一个关键方面是它被设计为独立于底层网络协议以及网络设备的实现。 本文简要讨论了创建新 API 的动机，描述了驱动其设计的新颖需求收集过程，并总结了 API 的高级架构和设计
from mpi4py import MPI comm = MPI.COMM_WORLD rank = comm.Get_rank() print("hello world from process ", rank)
由于CASCI/CASSCF计算量随活性空间呈指数增长，超过(16,16)的计算在高配机器上几乎不可能。近似求解大活性空间的方法通常有DMRG, selected CI等等。Block-1.5是做DMRG计算的经典程序，由Sandeep Sharma和Garnet Chan开发，虽然早在5年前就不更新了，但其计算速度仍高于很多同类程序。Block-1.5一般结合PySCF使用，可以进行DMRG-CASCI，DMRG-CASSCF和DMRG-SC-NEVPT2等计算。笔者之前在公众号上将该程序的安装拆分为几篇短文
说明：下面内容仅针对Linux环境（boost官网为：http://www.boost.org/，可从这里下载它的源代码包，这里要求下载.tar.gz包，而非.7z、.zip或bz2包）。
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