首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

MPI4Py: OpenMPI如何跨进程更新字典?

MPI4Py是一个用于在Python中实现消息传递接口(MPI)的库。它允许开发人员在并行计算中进行进程间通信和协调。在MPI4Py中,可以使用OpenMPI来实现跨进程更新字典。

要跨进程更新字典,可以使用MPI的消息传递机制。以下是一个示例代码,展示了如何使用MPI4Py和OpenMPI来实现跨进程更新字典:

代码语言:txt
复制
from mpi4py import MPI

comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()

# 定义一个要更新的字典
my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

# 将字典发送给其他进程
if rank == 0:
    for i in range(1, comm.Get_size()):
        comm.send(my_dict, dest=i, tag=0)
else:
    # 接收字典
    received_dict = comm.recv(source=0, tag=0)
    
    # 在接收到的字典中更新值
    received_dict['key1'] = 'new_value1'
    
    # 将更新后的字典发送回进程0
    comm.send(received_dict, dest=0, tag=1)

# 进程0接收更新后的字典
if rank == 0:
    for i in range(1, comm.Get_size()):
        updated_dict = comm.recv(source=i, tag=1)
        my_dict.update(updated_dict)

# 打印最终更新后的字典
print("Final dictionary:", my_dict)

在这个示例中,进程0首先将字典发送给其他进程。然后,每个进程接收到字典后,可以在其中更新特定的键值对。最后,每个进程将更新后的字典发送回进程0。进程0接收到所有更新后的字典后,使用update()方法将它们合并到原始字典中。

这个示例展示了如何使用MPI4Py和OpenMPI来实现跨进程更新字典。MPI4Py提供了丰富的功能和方法,可以用于在并行计算中进行进程间通信和数据交换。对于更复杂的应用场景,可以进一步探索MPI4Py的文档和示例代码。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务,例如云服务器、云数据库、云存储等。您可以访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于腾讯云的产品和服务信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Block-1.5的编译和安装

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。...笔者之前在公众号上将该程序的安装拆分为几篇短文 Boost.MPI的编译 安装基于openmpimpi4py Block-1.5的编译和安装 不便统筹阅读,加上以前的教程有些细微的格式问题,有必要整理和汇总一下安装步骤...编译mpi4py(可选) 若读者只想要DMRG-CASCI和DMRG-CASSCF计算、而不需要DMRG-NEVPT2计算,则用不到mpi4py,可跳过此段落。...依赖于openmpi,上文介绍过笔者电脑上装的openmpi位于/opt/openmpi-1.10.3,读者请按照自己机器实际情况修改路径。...mpi4py在其目录下可以被自动识别,不需要再添加环境变量。测试是 否安装成功,启动python from mpi4py import MPI 若无报错则安装成功。

3.8K20

python并行计算之mpi4py的安装与基本使用

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。...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。...mpi4py的安装 这里推荐使用conda直接安装,如果采用pip安装的话,可能会有些环境依赖的问题出现: $ conda install mpi4py Collecting package metadata...比如如下案例我们使用Get_rank()方法就可以获取到mpi所传递下来的rank id,这样进程就知道了自己所处的进程编号,我们写好每个编号下所需要执行的任务即可: from mpi4py import...当然,进程之间的通信不仅仅可以传递整数型的变量,还可以传递其他类型,比如字典或者一个numpy的数组: from mpi4py import MPI import numpy as np comm =

2.8K10
  • Python多进程并行编程实践-mpi4py的使用

    它是一种标准而不是特定的实现,具体的可以有很多不同的实现,例如MPICH、OpenMPI等。 它是一种消息传递编程模型,顾名思义,它就是专门服务于进程间通信的。...MPI与mpi4py mpi4py是一个构建在MPI之上的Python库,主要使用Cython编写。mpi4py使得Python的数据结构可以方便的在多进程中传递。...这些在mpi4py中都有相应的Python版本的接口来让我们更灵活的处理进程间通信。...mpi4py并行编程实践 这里我就上篇中的二重循环绘制map的例子来使用mpi4py进行并行加速处理。 我打算同时启动10个进程来将每个0轴需要计算和绘制的数据发送到不同的进程进行并行计算。...总结 本文简单介绍了mpi4py的接口在python中进行多进程编程的方法,MPI的接口非常庞大,相应的mpi4py也非常庞大,mpi4py还有实现了相应的SWIG和F2PY的封装文件和类型映射,能够帮助我们将

    3.5K70

    Winfrom 如何安全简单的线程更新控件

    C#中默认是要线程安全的,即在访问控件时需要首先判断是否线程,如果是线程的直接访问,在运行时会抛出异常。...本文转载:http://stackoverflow.com/questions/661561/how-to-update-the-gui-from-another-thread-in-c ---- 线程时使用静态扩展方法更新控件...在CodeProject上看一个线程更新的方法,备忘一下。 ...如果在应用中存在较多简单的线程操作,下面的方法可能比较实用: public static class ExtensionMethod { /// /// 有返回值的扩展方法...lblProcent.SafeInvoke(d => d.Text); 静态的扩展类方法使用泛型模板扩展像所有可继承 ISynchronizeInvoke 接口的控件,几乎适用于常见的所有控件呦 (来自 CodeProject 为所有类型的更新创建异步委托

    58210

    使用MPI for Python 并行化遗传算法

    使用mpi4py 由于实验室的集群都是MPI环境,我还是选择使用MPI接口来将代码并行化,这里我还是用了MPI接口的Python版本mpi4py来将代码并行化。...关于mpi4py的使用,我之前写过一篇博客专门做了介绍,可以参见《Python多进程并行编程实践-mpi4py的使用》 将mpi4py的接口进一步封装 为了能让mpi的接口在GAFT中更方便的调用,我决定将...封装通信子常用的接口 例如进程同步, 获取rank,进程数,判断是否为主进程等。 ?...用于限制程序在主进程执行的装饰器 有些函数例如日志输出,数据收集的函数,我只希望在主进程执行,为了方便,写了个装饰器来限制函数在主进程中执行: ?...带有MPI并行的遗传算法框架目前也已更新并上传至GitHub(https://github.com/PytLab/gaft) 欢迎围观

    2.2K60

    从零开始安装CP2K 8.1 (patched with PLUMED)

    根据这次安装的经验,在此笔者想和大家分享如何从零开始安装CP2K(支持PLUMED)。 在正式介绍软件的安装之前,请容许笔者啰嗦几句。...X, 10, 041034 (2020) )方法,也在最新版本的PLUMED(V2.7.1)中有实时更新。...github.com/cp2k/cp2k/releases/download/v8.1.0/cp2k-8.1.tar.bz2 笔者曾尝试安装CP2K 7.1.0,但遇到了一些奇怪的问题,所以直接跳转到更新版本的...如果你的服务器上最初没有安装并行工具,也可以使用--with-openmpi=install或者--with-mpich=install让toolchain自动安装(笔者机器事先安装了OpenMPI 4.0.3...psmp和popt 两者都支持MPI节点并行,其中psmp采用MPI+OpenMP混编。对于笔者的体系,单纯使用MPI的并行效率更高(export OMP_NUM_THREADS=1)。

    5K20

    【进阶篇】在不同的集群框架下完成分布式训练

    编写|PaddlePaddle 排版|wangp 本文将介绍如何使用PaddlePaddle在不同的集群框架下完成分布式训练。...可以看出,虽然异步SGD方式会提高参数更新并行度, 但是并不能保证参数同步更新,在任意时间某一台参数服务器上保存的参数可能比另一台要更新,与同步SGD相比,梯度会有噪声 1 环境准备 A.准备您的计算集群...train.txt-00001 train.txt-00002 test.txt test.txt-00000 test.txt-00001 test.txt-00002 在进行分布式训练时,每个trainer进程需要能够读取属于自己的一份数据...00001 `-- test.txt-00002 my_lib.py:会被train.py调用的一些用户定义的库函数,比如PIL库等 word_dict.pickle:在train.py中会使用到的字典数据文件...在使用分布式计算平台进行训练时,任务被调度在集群中时,分布式计算平台通常会通过API或者环境变量提供任务运行需要的参数,比如节点的ID、IP和任务节点个数等 6 在不同集群中运行 fabric集群 openmpi

    1.4K50

    深度学习分布式训练框架 horovod (19) --- kubeflow MPI-operator

    MPI 是基于进程的并行环境。进程拥有独立的虚拟地址空间和处理器调度,并且执行相互独立。MPI 设计为支持通过网络连接的机群系统,且通过消息传递来实现通信,消息传递是 MPI 的最基本特色。...因此,OpenMPI 能够从高性能社区中获得专业技术、工业技术和资源支持,来创建最好的 MPI 库。OpenMPI 提供给系统和软件供应商、程序开发者和研究人员很多便利。...-4.0.0.tar.gz && \ tar zxf openmpi-4.0.0.tar.gz && \ cd openmpi-4.0.0 && \ ....下面我们以两个典型的操作来介绍如何执行的: 2.5 创建 当用户创建了一个 MPIJob,其中包含一个 Launcher,2 个 Worker 这样的配置,进行多机训练时,当是如何进行的呢?...然而这种方式使得 launcher pod 中运行了两个进程。当这个 podLister 进程失效时,缺乏合适的机制将其重新拉起,会造成后续的弹性训练失效。

    2.3K20

    支持框架评测,这个是你想要的算法评测库吗?

    因此,我们在 MMEngine 中的评测指标模块基础上,将原 OpenMMLab 各算法库的评测指标集成进来,开发了一个统一开放的框架算法评测库:MMEval。...//github.com/open-mmlab/mmeval 中文文档: https://mmeval.readthedocs.io/zh_CN/latest MMEval 简介 MMEval 是一个框架的机器学习算法评测库...因此,通常的做法是在分布式评测过程中,将每张卡得到的推理结果或者指标计算中间结果保存下来,在所有进程中进行 all-gather 操作,最后再计算整个评测数据集的指标结果。...MMEval 在分布式评测过程中所需的分布式通信需求,主要有以下两个: 将各个进程中保存的评测指标计算中间结果 all-gather 将 rank 0 进程计算得到的指标结果 broadcast 给所有进程...为了能够灵活的支持多种分布式通信库,MMEval 将上述分布式通信需求抽象定义了一个分布式通信接口 BaseDistBackend,其接口设计如下图所示: MMEval 中已经预置实现了一些分布式通信后端,如下表所示: MPI4Py

    74910

    关于MPI-IO,你该知道的

    Passing Interface),是开发者们在高性能计算程序中,用于在参与计算的不同CPU、或服务器节点之间进行消息传递的一组规范或接口,通过这组接口,能帮助开发工程师们在不同的计算平台上快速编写可平台移植的并行计算程序...基于MPI的规范和接口,业界有不同的MPI实现,如OpenMPI等。...在高性能计算的世界中,除了计算,还必须有数据读写的支撑,所以除了MPI,还需要有一组计算平台的、可移植的、并行数据读写接口,这就是MPI-IO设计的初衷:让IO能够像消息传递(MPI)那样,通过标准的接口实现并行的数据读写访问...文件系统管理着应用程序如何对硬件资源进行访问,同时,文件系统实现了POSIX API所需的功能。...上面介绍的类库和接口都使用共享文件系统的方式实现并行IO,允许多个进程写入同一逻辑文件。

    2K20

    深度学习分布式训练框架 horovod (3) --- Horovodrun背后做了什么

    因此,OpenMPI 能够从高性能社区中获得专业技术、工业技术和资源支持,来创建最好的 MPI 库。OpenMPI 提供给系统和软件供应商、程序开发者和研究人员很多便利。...具体使用之中,就有两个问题: 这个多台机器Open-MPI是如何发现并建立连接的呢? 多机多卡在训练过程中,传输环如何建立,这个也是决定了训练效率,那么Open-MPI如何去做呢?...大家就理解了如何在远端执行。...MPI:英文全称是Message Passing Interface,MPI是一个语言的通讯协议,用于编写并行计算机。支持点对点和广播。...openMPI:英文全称是open Message Passing Interface。openMPI是MPI的一种实现,一种库项目。

    3.5K20

    CFOUR程序的安装与运行

    目录: cd cfour 在官方网站的Installation中,有安装过程的介绍,点击examples,其中有各种平台的配置方式,我们用最常见的64位Linux系统、Intel编译器、MKL数学库和openmpi...libmkl_core.a -Wl,--end-group -qopenmp -lpthread" --prefix=/home/zhigang/software/cfour --enable-mpi=openmpi...控制并行核数需要手动设定如下两个环境变量: export CFOUR_NUM_CORES=6 export MKL_NUM_THREADS=2 前者表示使用6个MPI进程,后者表示在每个MPI进程中调用...原则上来说,如何分配好这两个数使程序的运行效率最高是需要对程序的源代码有所了解才行,需要知道哪部分程序使用了MPI并行,哪部分使用了MKL库函数。...对某些任务,可能程序中用MKL库函数的地方并不多,此时就基本靠MPI进程来并行。总之,这相当于是MPI和openmp的混合并行,如何使并行效率最高,可以适当地做些测试,积累经验。

    2K30

    【DeepSpeed 教程翻译】开始,安装细节和CIFAR-10 Tutorial

    无论如何,你都需要删除torch.distributed.init_process_group。...重要提示:所有进程都必须调用此方法,而不仅仅是rank 0的进程。这是因为每个进程都需要保存其主节点权重和调度器+优化器状态。如果仅为rank 0的进程调用此方法,它将挂起等待与其它进程同步。...资源配置 DeepSpeed 使用与 OpenMPI 和 Horovod 兼容的 hostfile 配置多节点计算资源。...要使用 mpirun + DeepSpeed 或 AzureML(使用 mpirun 作为启动器后端)启动你的训练作业,您只需要安装 mpi4py Python 包。...首先,我们将介绍如何运行原始的 CIFAR-10 模型。然后,我们将逐步启用此模型以在 DeepSpeed 中运行。

    3.1K20
    领券