使用mpi4py广播python对象
是一种在并行计算中传递数据的方法。MPI（Message Passing Interface）是一种用于并行计算的通信协议，mpi4py是Python语言的一个MPI库，可以在Python程序中使用MPI进行并行计算。
广播（Broadcast）是一种将数据从一个进程发送到所有其他进程的操作。在mpi4py中，可以使用bcast()函数来实现广播操作。该函数接受两个参数：要广播的对象和广播的根进程。
广播的过程是这样的：根进程将自己的对象发送给其他进程，其他进程接收根进程发送的对象。这样，所有进程都拥有了相同的对象。
使用mpi4py广播Python对象的优势是可以在并行计算中高效地共享数据。通过广播，可以避免在每个进程中复制相同的数据，节省了内存和计算资源。
广播Python对象的应用场景包括但不限于以下情况：
- 在分布式机器学习中，将模型参数广播给所有工作节点，以便进行并行训练。
- 在并行图像处理中，将图像数据广播给所有处理节点，以便同时处理不同部分的图像。
- 在并行优化算法中，将优化参数广播给所有计算节点，以便并行地搜索最优解。
腾讯云提供了一系列与并行计算相关的产品和服务，其中包括：
- 腾讯云弹性容器实例（Elastic Container Instance，ECI）：提供了一种轻量级、弹性、易用的容器化解决方案，可用于部署并行计算任务。 链接：https://cloud.tencent.com/product/eci
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：提供了大数据处理和分析的解决方案，支持并行计算和数据广播。 链接：https://cloud.tencent.com/product/emr
- 腾讯云函数计算（Serverless Cloud Function，SCF）：提供了一种按需运行代码的方式，可用于处理并行计算任务。 链接：https://cloud.tencent.com/product/scf
通过使用这些腾讯云产品，可以在云计算环境中高效地进行并行计算，并且享受腾讯云提供的稳定性和可靠性。
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1回答
我想使用mpi4py来并行化一个优化问题。为了最小化我的函数，我使用了来自scipy的最小化例程
from scipy.optimize import minimize
def f(x, data) :
#returns f(x)
x = minimize(f, x0, args=(data))
现在，如果我想使用mpi4py并行化我的函数。最小化算法的实现是顺序的，只能在一个进程上运行，所以只有我的函数是并行的，这不是问题，因为函数调用是最耗时的步骤。但是我不知道如何使用并行和连续的部分来实现这个问题。
这是我的尝试：
from scipy.optimize import mini
浏览 3提问于2016-05-11得票数 5
1回答
我有一个输入制表符分隔的文本文件：
0 .4
1 .9
2 .2
3 .12
4 .55
5 .98
我在简单的Python中将其分析为：
lines = open("songs.tsv").readlines()
def extract_hotness(line):
return float(line.split()[1])
songs_hotness =map(extract_hotness, lines)
max_hotness = max(songs_hotness)
如何使用mpi4py并行执行相同的操作？我开始使用scat
浏览 1提问于2015-07-22得票数 1
1回答
使用mpi4py，我运行了一个python程序，它并行地启动多个fortran进程，从SLURM脚本开始使用(例如)：
mpirun -n 4 python myprog.py
但是已经注意到，myprog.py运行的时间越长，所要求的任务数量就越多。运行myprog.py (以下代码仅显示程序的mpi部分)：
comm = MPI.COMM_WORLD
size = comm.Get_size()
rank = comm.Get_rank()
data = None
if rank == 0:
data = params
recvbuf = np.empty(4, dtype=
浏览 1提问于2018-08-29得票数 1
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1回答
我有一个名为manager.py的Python脚本，它使用来自mpi4py模块的MPI.COMM_WORLD.Spawn函数启动了一些用C++编写的MPI.COMM_WORLD.Spawn。我可以使用返回的通信器访问Python脚本中的工作人员，后者只包含工作人员。
有没有一种方法可以将Python脚本中的数据插入工作者通信器？类似于Scatter，但是数据是从通信器外部开始的。稍后，我需要一个像Gather这样的反之亦然的函数来从通信器中获取数据。
浏览 14提问于2022-01-27得票数 0
1回答
dask和并行hdf5写入
、、、、
在我的代码中，我使用mpi (mpi4py/h5py)在hdf5文件上并行保存多个处理过的图像(numpy数组)。为此，需要使用driver=mpio选项打开文件。
import h5py
from mpi4py import MPI
file_hdl=h5py.File(file_lath,'r+',driver='mpio', comm=MPI.COMM_WORLD)
我想从mpi中移开，使用dask进行并行化。在dask中可以使用并行hdf5吗？我还需要依赖mpi吗？如果是这样的话，是否有更好的方法来存储数据？谢谢
浏览 28提问于2016-12-28得票数 4
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我试图基于mpi4py创建一个库，但我想在串行python代码中使用它。
$ python serial_source.py
但是在serial_source.py内部存在一些名为parallel_bar的函数。
from foo import parallel_bar
# Can I to make this with mpi4py like a common python source code?
result = parallel_bar(num_proc = 5)
这个问题的动机在于找到正确的方法来使用mpi4py来优化python中的程序，这些程序不一定是完全并行运行的。
浏览 4提问于2014-09-01得票数 4
3回答
我必须实现一个MPI程序。有一些全局变量(4个浮点数数组和其他6个单浮点变量)首先由主进程从文件读取数据进行初始化。然后我调用MPI_Init，当排序为0的进程等待结果时，其他进程(排序为1、2、3、4)处理数组，等等。问题是这些数组似乎不再被初始化，所有的都被设置为0。我尝试在main函数中移动全局变量，但结果是相同的。当调用MPI_Init()时，所有进程都是由fork创建的，对吗？所以每个人都有一个父亲的内存副本，那么为什么他们看不到初始化的数组呢？
浏览 1提问于2013-12-12得票数 5
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我试图在mpi4py python脚本: hello.py上运行16个实例。我存储在这类的s.txt 16命令中：
python /lustre/4_mpi4py/hello.py > 01.out
我是通过aprun命令在Cray集群中提交的，如下所示：
aprun -n 32 sh -c 'parallel -j 8 :::: s.txt'
我的目的是在time.The脚本中的每个节点运行8个这样的python作业，运行时间超过3个小时，并且没有创建任何*.out文件。从PBS调度器输出文件中，我得到了以下内容：
Python version 2.7.3 loaded
浏览 5提问于2017-04-20得票数 1
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我正在编写一个机器学习工具包，以并行运行不同设置的算法(每个进程运行一个设置的算法)。我想要么使用mpi4py，要么使用python的内置多处理？
我正在考虑一些利弊。
使用方便：
- mpi4py: It seems more concepts to learn and a bit more tricks to make it work well
- multiprocessing: quite easy and clean API
速度：
- mpi4py: people say it is more low level, so I am expect it c
浏览 2提问于2018-06-10得票数 10
1回答
我创建了一个python程序来计算pi。然后，我决定用mpi4py编写它，以运行多个进程。该程序可以工作，但它返回的pi值与最初的python版本不同。当我更多地研究这个问题时，我发现当我用更多的处理器运行它时，它会返回一个不太准确的值。为什么MPI版本会用更多的处理器来改变结果？另外，使用广播而不是发送大量单独的信息更有意义吗？如果广播更有效，我将如何实施它？
MPI版本：
#!/apps/moose/miniconda/bin/python
from mpi4py import MPI
comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()
size =
浏览 1提问于2017-07-13得票数 3
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关于面向消息的中间件，我指的是诸如这样的技术。
显然，AMQP与MPI不同，但我认为以主从方式操作的分布式内存计算可以使用AMQP进行琐碎的实现，让AMQP在奴隶完成任务时处理公平的工作分配，而不是在主服务器中显式地管理工作队列。
AMQP的另一个好处是(如果有数千台机器协同工作)，一台机器的死亡不会阻碍MPI_Bcast的计算进程，因为AMQP可以使用扇出而不是MPI_Bcast，这将是对整个计算过程的非阻塞。
在分布式计算中，是否有使用AMQP进行任务协调的例子？
更新： 提供了一种非常好的容错分布式计算方法。
浏览 4提问于2010-10-01得票数 4
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3回答
我正在使用多处理池在Python中运行并行模拟，它在具有多核的计算机上工作得很好。现在，我想使用几个节点在集群上执行该程序。我认为多处理不能应用于分布式内存。但mpi4py似乎是个不错的选择。那么，这些代码最简单的mpi4py等价性是什么：
from multiprocessing import Pool
pool = Pool(processes=16)
pool.map(functionName,parameters_list)
浏览 1提问于2014-07-10得票数 9
1回答
我正在为一个我想要并行化的项目使用mpi4py。下面是我的程序的非常基本的伪代码：
Load list of data from sqlite database
Based on COMM.Rank and Comm.Size, select chunk of data to process
Process data...
use MPI.Gather to pass all of the results back to root
if root:
iterate through results and save to sqlite database
我想通过简单地让每个进程将自
浏览 2提问于2014-07-08得票数 2
1回答
我有两个略有不同但得到相同结果的MPI代码。
第一个来自一个开源包，中间有几个数据交换步骤：
int main ( int argc, char **argv )
{
int i,j,nx=600,nz=300,NP, MYID;
int idum[2];
float v[420][720];
for (i=0;i<420;i++){
for (j=0;j<720;j++){
if(i<161) { v[i][j] = 2800.0; }
else { v[i][j] = 5200.0; }
}
}
MPI_Init ( &argc, &a
浏览 0提问于2018-07-15得票数 0
我需要执行一个for循环，该循环作用于许多数据点，每个数据点都独立于任何其他数据点。
对于(1,10000000)范围内的x，some_procedure(x)
我需要通过利用数据并行性来让它运行得更快，但我必须使用MPI。
我正在使用mpi4py，但我对此完全陌生。从理论上讲，哪个选项在选项a和b之间工作得更快，以及为什么：
a.在foo.py中：
from mpi4py import MPI
sendbuf=[]
root=0
comm = MPI.COMM_WORLD
if comm.rank==0:
sendbuf= range(0,10000000)
v=comm.sca
浏览 0提问于2013-07-16得票数 1
2回答
我是使用Python的MPI新手，这里有一些问题。这是我的密码：
from mpi4py import MPI
comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()
if rank == 0:
a = 1
comm.bcast(a, root=0)
s = comm.reduce(a, op=MPI.SUM)
print 'From process 0, sum =', s
elif rank == 1:
b = 2
comm.bcast(b
浏览 5提问于2015-07-02得票数 5
回答已采纳
我正在尝试使用python中的MPI来并行化我的python代码，并且迫切需要一些帮助。我真的不知道从哪里开始，我只知道我需要并行处理哪一部分来让代码运行得更快。
代码是N- code绕太阳运行的模拟，我使用Runge Kutta近似来做这件事，并将每次的最终位置和速度保存到一个列表中，然后我使用matplotlib将这些值绘制成数据。我的下一步是加速这段代码，并将计算分散到多个内核中。
这里有人能帮上忙吗？真的需要一个解决方案，并乐于补偿你的时间。我知道我需要在代码的step_size = 3600 step_number = 36*24部分使用MPI，你可以在上面的代码行上看到我的尝试。
浏览 0提问于2021-02-24得票数 0
我有一个生成系统矩阵的Python脚本。这是连续发生的，在一个处理器上，在一个进程中，没有并行化。我也有一个解算码。代码使用MPI在许多处理器上运行。
目前，Python脚本创建矩阵，将其写入文件，通过subprocess.call(["mpirun ....."])调用求解器，求解器从文件中读取矩阵，进行求解，将其写回文件，最后Python脚本从文件中读取结果。
现在我正在寻找更有效的方法，避免文件的读写。一种方法是启动MPI进程并在后台运行它，然后通过Python和解决程序之间的某种进程间通信来传输数据和命令。
如何使用Python进行进程间通信？或者有更好的选择？
我想要
浏览 5提问于2017-05-16得票数 0
1回答
我有一个函数来计算适应度值，比如func()。在我的实现中，我使用MPI进行并行化。
MPI集群中有3台机器通过局域网连接。这些机器安装有NFS协议。内存不在这些机器之间共享。
主while循环运行500次。
在这个while循环中，我使用MPI并行化9个func()调用。这意味着，在main循环中调用9次func()，我并行化了三个节点中每个节点调用3个func()调用并将结果返回给主节点的方式。
这在while循环中继续了500次。(这意味着，在每个下一个循环中，同样有9个func()调用被并行化)
这种策略称为并行计算还是分布式计算？
考虑到定义，并行计算是并行中的多个任
浏览 2提问于2022-03-07得票数 0
回答已采纳
我是mpi4py的新手。我编写代码是为了由多个处理器处理一个大型的numpy数组data。由于我无法提供输入文件，所以我提到了data的形状。data的形状是3000015，它包含字符串类型的数据。
from mpi4py import MPI
import numpy as np
import datetime as dt
import math as math
comm = MPI.COMM_WORLD
numprocs = comm.size
rank = comm.Get_rank()
fname = "6.binetflow"
data = np.loadtxt(
浏览 4提问于2016-08-11得票数 1
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