使用mpicc ,[[INVALID],INVALID] ORTE_ERROR_LOG: A system-required executable either could not be found or was not executable by this user in file ess_singleton_module.c at line 231
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
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。
如果报错说“Aborting because C++ compiler does not work.”,就安装下编译器:
安装后smpd无法运行,进程中没有smpd.exe。注册过程也完成了。运行自带的测试程序cpi.exe,提示 :Error: No smpd passphrase specified through the registry or .smpd file, exiting. 这个是由于的用户是普通用户,权限不够 解决方式: 1、开始--所有程序--附件---找到cmd.exe文件,右键点击 ----> 以管理员身份运行 2、进入MPICH2的安装目录,以我的为例 cd /d C:\Program Files (x86)\MPICH2\bin 3、输入命令smpd -install -phrase behappy, behappy是安装时设置的passphrase
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。
WRFChem 是一个区域大气化学传输模式,实现了化学模块和 WRF 气象动力的在线耦合,充分考虑了污染物的平流输送、湍流扩散、干湿沉降 、辐射传输等大气物理过程,以及较为详细的多相化学过程,被广泛应用于区域环境污染研究。
http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.44.0/
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。
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
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。
在使用MPI框架中,需要多机进行通信进行并行计算;现在配置多个主机进行运行mpi程序,并进行通信;涉及到ssh无密码和nfs文件系统配置;
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。
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)
CP2K安装的方法有很多(我们曾分享过CP2K 5.1版本的安装及简单介绍),笔者最近尝试在课题组新买的服务器上从源码编译安装CP2K,过程中遇到了各种问题。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)。
最近需要针对对WRF应用做一些性能优化;下面简单记录WRF model 的安装过程:
一个新时代 起源 分布式机器学习是随着“大数据”概念兴起的。在有大数据之前,有很多研究工作为了让机器学习算法更快,而利多多个处理器。这类工作通常称为“并行计算”或者“并行机器学习”,其核心目标是把计算任务拆解成多个小的任务,分配到多个处理器上做计算。分布式计算或者分布式机器学习除了要把计算任务分布到多个处理器上,更重要的是把数据(包括训练数据以及中间结果)分布开来。因为在大数据时代,一台机器的硬盘往往装不下全部数据,或者即使装下了,也会受限于机器的I/O通道的带宽,以至于访问速度很慢。为了更大的存储容量、吞
cf-plot 是面向气候研究者的数据可视化工具,可以绘制常见的等值线、矢量和折线图等,比如投影地图、多子图图形、Hovmuller图、轨迹图。cf-plot 也可以直接处理WRF模式结果,可以非常方便的进行可视化。
这种安装运行方法比前面(点击打开链接)的方法简单,这种方法用官方预装好的repast HPC2.0,可以省去自己安装MPI于boost的工作。
从上面可以看出我们可以安装 python3,python34,python36。那么我以安装python36为例子,下面是安装python36和其对应pip的脚本:
右击项目->属性,进行配置: VC++目录->包含目录,添加:“D:\Program Files (x86)\MPI1\Include;” (替换为你的安装目录)
Amber是一套分子动力学模拟程序,我们今天来说下如何使用云服务器安装部署这套程序。
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。
EHH(Extended Haplotype Homozygosity)、iHS(Integrated Haplotype Score) 和 XP-EHH(Cross Population Extended Haplotype Homozogysity)是常用的基于 haplotype 分析基因组受选择情况的方法。其中,EHH 和 iHS 是检测一个群体中的选择信号,而 XP-EHH 是在两个群体中进行比较。
这份文件包含了Slurm管理员的信息,专门针对包含1024个节点以上的集群。目前由Slurm管理的大型系统包括天河二号(位于中国国防科技大学,拥有16000个计算节点和310万个内核)和Sequoia(位于劳伦斯-利弗莫尔国家实验室的IBM Bluegene/Q,拥有98304个计算节点和160万个内核)。Slurm在更大数量级的系统上的运行已经通过仿真验证。在这种规模下获得最佳性能确实需要一些调整,本文件应该有助于让你有一个好的开始。对Slurm的工作知识应该被认为是本资料的先决条件。
如果你已经安装过Docker,请略过此步骤。 这里推荐使用官方文档进行安装Docker。 https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/centos/ 同时我们也提供一个本土化的安装方法。 这里只做演示,个别系统的安装方式可能会不一样,仅供参考。
由于业务需要,外地机房的3台Linux服务器需要各增加一块物理网卡,之前没有做过对物理服务器增添网卡的操作,算是一次经验的弥补。
本篇文章主要为大家分享一下Linux系统中如何用 iptables 实现从一个网络接口到另一个接口的IP转发(数据包转发),有需要的小伙伴可以参考一下。
Mininet作为一个轻量级的SDN仿真工具,在其系统实现架构中充分利用了Linux命名空间内核技术,其中Linux Network Namespace机制更是Mininet软件架构的基石,对网络资源
之前介绍过SecureCRT连接linux,当然,它还支持连接AIX,HP-UX等等。我这里使用的是ssh2的方式连接linux,它比telnet更安全,关于telnet、ssh1、ssh2的比较,请参考:
在Linux下网卡接口逻辑名被称为eth0,eth1,eth2,.....,ethN,所有网卡接口的配置文件都存储在/etc/sysconfig/network-scripts/下,文件名是以ifcfg-eth0,ifcfg-eth1,ifcfg-eth2,....,ifcfg-ethN形式来命名的。一个网卡接口对应一个配置文件。如果我们要给某个网卡接口配置两个IP地址,我们该怎么办呢?
该文介绍了如何利用Linux路由功能实现内网环境跨网段进行通讯的需求,总结了整体配置部署步骤,并分析了异常问题及解决方案,同时介绍了Linux路由部署项目在技术社区中的重要性。
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最近项目遇到了一个非常神奇的问题,细节不过多描述了,问题大概跟下图中的拓扑类似,就是路由器将数据包发给了服务器的eth1口,但是服务器的路由是从eth2出去,导致了此服务器不响应外部任何的业务请求。
H2是一个采用java语言编写的嵌入式数据库引擎,只是一个类库(即只有一个 jar 文件),可以直接嵌入到应用项目中,不受平台的限制
今天继续带着大家揭秘Seeed公司这台可以插入4个Jetson NANO/NX模组的系统。
VLAN是网络栈的一个附加功能,且位于下两层。首先来学习Linux中网络栈下两层的实现,再去看如何把VLAN这个功能附加上去。下两层涉及到具体的硬件设备,日趋完善的Linux内核已经做到了很好的代码隔离,对网络设备驱动也是如此,如下图所示:
wget http://www.libssh2.org/download/libssh2-1.4.2.tar.gz$ wget http://pecl.php.net/get/ssh2-0.12.tgz 2.安装libssh2
这两条编码哲学可以算是历代猴子们的智慧结晶,核心目标只有一个,最大化的减少代码规模,明确核心逻辑,而这样的好处是多多的(编码效率高,Debug也快)
FFMpeg在官方网站中提供了已经编译好的可执行文件,用FFmpeg的人很多,因为FFmpeg是开源的,并且可以自己DIY,而且很强大,所以,FFmpeg还有一个优势就是开源。而在使用Linux时,无论是用ubuntu或者redhat,如果使用系统提供的源安装ffmpeg时会发现,版本相对比较老旧,例如apt-get install ffmpeg后或者yum install ffmpeg后会发现,版本很老,有些新的功能不一定支持,例如一些新的封装格式,或者通信协议。所以会编译FFmpeg这个技能就至关重要了,甚至让自己DIY起来更加顺利。 2.1 FFmpeg Windows平台编译 FFmpeg在Windows平台中编译时使用的cygwin来进行编译,首先需要安装cygwin环境,然后才可以编译,如果不希望使用cygwin而使用Visual Studio的话,则需要消耗很多时间去支持到Visual Studio平台,与其话费时间去做这些事,还不如直接使用cygwin进行支持。 由于cygwin的平台使用方式为模拟Linux的环境,所以编译FFmpeg在cygwin平台下,也同样简单,同样方便。
在日常的音视频开发中,我们经常使用FFmpeg,因为它确实好用呀,囊括了各种功能!但是有个很严重的问题,如果是编译在Android和IOS上使用,会造成APP的包很大。可以看我编译的FFmpeg在Android上的应用程式。
之前文章已记录如何使用Kyuubi整合Spark与Flink计算引擎及KyuubiUI的使用方法,感兴趣的朋友请自行阅读。本文属于姊妹篇,继续记录WebUI在企业生产环境的场景下,如何开启WebUI的Basic LDAP安全认证,该特性也是1.9.1版本引入。欢迎关注微信公众号:大数据从业者!
h2 |—bin | |—h2-1.1.116.jar //H2数据库的jar包(驱动也在里面) | |—h2.bat //Windows控制台启动脚本 | |—h2.sh //Linux控制台启动脚本 | |—h2w.bat //Windows控制台启动脚本(不带黑屏窗口) |—docs //H2数据库的帮助文档(内有H2数据库的使用手册) |—service //通过wrapper包装成服务。 |—src //H2数据库的源代码 |—build.bat //windows构建脚本 |—build.sh //linux构建脚本
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