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  • MPI Operator

    简介MPI-Operator 是 Kubeflow 社区开发,用于支持以 Horovod 为代表的数据并行分布式训练在 Kubernetes 集群上部署运行的组件。ccr.ccs.tencentyun.comkubeflow-oteammpi-operator image.tagMPI-Operator 镜像的版本"latest" namespace.create是否为 MPI-Operator创建独立的命名空间true namespace.name部署 MPI-Operator 的命名空间"mpi-operator" 最佳实践请参见 运行弹性训练任务。
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  • 使用MPI_Bcast进行MPI通信?

    我试图使用MPI_Bcast从根节点向所有其他节点广播消息。然而,每当我运行这个程序时,它总是会在开始时挂起。有人知道它有什么问题吗?#include #include int main(int argc, char** argv) { int rank; int buf; MPI_Status status; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); if(rank == 0) { buf = 777; MPI_Bcast(&buf, 1, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); } else { MPI_Recv(&buf, 1, MPI_INT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, &status); printf(rank%d receiving received %dn, rank, buf); } MPI_Finalize(); return 0;}
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  • MPI on Kubernetes

    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 MPImpi-operator 是 Kubeflow 社区贡献的另一个关于深度机器学习的一个 Operator,关于 mpi-operator 的 proposal,可以参考 mpi-operator-proposal目前社区在 mpi-operator 主要用于 allreduce-style 的分布式训练,因为 mpi-operator 本质上就是给用户管理好多个进程之间的关系,所以天然支持的框架很多,包括 Horovod而 mpi-operator 的基本架构是通过 Mpijob 的这种自定义资源对象来描述分布式机器学习的训练任务,同时实现了 Mpijob 的 Controller 来控制,其中分为 Launcher社区开源的 mpi-operator,开箱即用,但是在生产集群的应用,在某些方面,面对一些固定场景和业务的时候会有一定的限制。
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  • MPI_Send()和MPI_Ssend()之间的区别?

    我知道MPI_Send()是一个阻塞调用,它会一直等到修改应用程序缓冲区以供重用时安全。为了使发送呼叫同步(应该与接收者握手),我们需要使用MPI_Ssend()。我想知道两者的区别。与我一起,MPI_Send()调用的代码运行良好,但无限期地等待MPI_Ssend()。可能的原因是什么?最重要的是,我非常确定数据在使用时在接收过程中被接收到MPI_Send(),所以这个推断不会有利于在使用时等待握手MPI_Ssend()。或者我可以得出一个结论:MPI_Send()你可以将数据发送到自我过程但不能使用MPI_Ssend()?
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  • 初识并发编程 MPI

    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。安装环境MPICH 是开源的消息传递接口(MPI)标准的实现。(&argc, &argv); 初始化 MPI 执行环境 MPI_Comm_size (MPI_COMM_WORLD, &numprocs); 获取有多少个进程属于 MPI_COMM_WORLD&argv); MPI_Comm_rank (MPI_COMM_WORLD, &myid); if (myid == 0) MPI_Send(data, 100, MPI_INT, 1, 0, MPI_COMM_WORLD); else if (myid == 1) MPI_Recv(data, 100, MPI_INT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE); MPI_Finalize阻塞等待为 MPI_Wait,可以等待全部(MPI_Waitall)、等待一些(MPI_Waitsome,MPI_Waitany)nt MPI_Test( MPI_Request *request, int
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  • MPI编程入门详解

    MPI简介说到并行计算,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。MPI基本函数MPI调用借口的总数虽然庞大, 但根据实际编写MPI的经验, 常用的MPI调用的个数确什么有限。 下面是6个最基本的MPI函数。 1.  MPI_Init(…); 2. MPI_Comm_size(…); 3.  MPI_Comm_rank(…); 4.  MPI_Send(…); 5.  MPI_Recv(…); 6. ; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &myid); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &numprocs
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  • 最大消息长度MPI_Type_Vectory和MPI_Get

    for (i = 0; i < k; i++) { MPI_Gather(&Q_vector, m, MPI_DOUBLE, &Q, 1, vector_m, 0, MPI_COMM_WORLD);}构造如下的派生数据类型: MPI_Type_vector(m, 1, n, MPI_DOUBLE, &vector_m_type);MPI_Type_create_resized(vector_m_type_按过程收集报告526358225968 82433,77309411328浅谈通信器MPI_通讯_世界 MPI_错误_在_状态:状态mpi中的错误代码_错误_都是_致命(此通信器中的进程现在将中止,并且可能会中止); MPI_Type_commit(&vector_m); for (i = 0; i < k; i++) { MPI_Scatter(&Q, 1, vector_m, &Q_vector, m, MPI_DOUBLE, 0, MPI_COMM_WORLD); } for (i = 0; i < k; i++) { MPI_Gather(&Q_vector, m, MPI_DOUBLE, &Q, 1, vector_m
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  • MPI_Allgather和MPI_Alltoall函数之间的区别?

    MPI中的MPI_Allgather和MPI_Alltoall函数之间的主要区别是什么? 我的意思是,有些人可以给我MPI_Allgather会有所帮助的例子,MPI_Alltoall不会吗?
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  • MPI入门 (Part 33)

    Message Passing Interface (MPI) is a standardized and portable message-passing standard designed by aThere are several well-tested and efficient implementations of MPI, many of which are open-source orsoftware industry, and encouraged development of portable and scalable large-scale parallel applications.MPI入门 (Part 13) MPI入门 (Part 23) ??
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  • 使用MPI障碍导致致命错误?

    所以,问题是,当我使用下面列出的未注释的MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD)代码时,我得到一个错误。(&argc, &argv); int rank, ranksize; MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD(arr, N, MPI_INT, root, MPI_COMM_WORLD); } int* arr = new int; MPI_Bcast(arr, N, MPI_INT, root, MPI_COMM_WORLD); MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD); transform_row(arr, rank * 100); int* transformed = new int; MPI_Gather(arr, N, MPI_INT, transformed, N, MPI_INT, root, MPI_COMM_WORLD); if (rank == root) { for (int i = 0;
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  • 大规模运行MPI应用

    四、运行MPI应用基本流程创建CVM自定义镜像 要求自定义镜像可运行于支持Linux操作系统的硬件平台。安装Linux MPI开发和运行相关的安装包、库和工具。禁止SSH远程主机的公钥检查。上传Linux MPI主任务和子任务应用程序包(“main exec”和“sub exec”)。上传Linux MPI应用输入数据。如图1第④步所示,利用计算环境存储映射重定向MPI子任务标准输出和标准错误到“data”目录。创建多个MPI应用作业(如图1“Job A”、“Job B”和“Job C”所示) 利用任务存储映射,如图1第⑥步所示,下载MPI主任务应用程序压缩包“main exec”。随机选择一台计算节点运行Linux MPI主任务。
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  • 遇到mpi worker exited on signal 9

    运行一个 mpi-operator 的 demo(这个 demo 还是我提交的…),看到如下错误。An MPI communication peer process has unexpectedly disconnected.., a crash orotherwise exiting without calling MPI_FINALIZE first).Although this local MPI process will likely now behave unpredictably(it may even hang or crash), theLocal host: mpi-sleep-worker-0 Local PID: 99 Peer host: mpi-sleep-worker-1---------------------------
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  • 重构MPI代码以从另一个MPI代码调用?

    我有两个程序Main和Aux,每个程序使用MPI进行并行处理。我将Main作为主代码并将Aux修改为Main调用的子程序。当两个代码启动MPI进程然后每个代码都有自己的并行结构时会出现问题,导致代码崩溃。 有关如何开始修复此问题的任何建议?
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  • 基于MPI的并行遗传算法

    基于MPI的并行遗传算法求解港口船舶调度问题 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。上述模型基于MPI的实现 为了以MPI加速上述模型,我们首先需要分析模型的并行性。为了在MPI通信中传递自定义的数据,MPI并行库提供了多种多样的方式供我们选用。 我们可以定义一个新的类型,其由已知MPI类型构成。在进行数据传输的时候我们将outbuf看成一个由position个MPI_PACKED类型组成缓冲区进行发送,接受进程通过常规MPI通信函数接受到这一段内存之后,可以通过MPI_Unpack函数进行数据解包, n, MPI_INT, MPI_COMM_WORLD); 解包数据到fitnessMPI_Unpack(inbuf, insize, &position, var.fitness, 1, MPI_DOUBLE
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  • python-MPI安装命令

    在Ubuntu下安装MPI环境(python环境)Step1:安装python环境Step2:sudo apt-get install openmpi-binStep3:sudo apt-get installlibopenmpi-devStep4:sudo apt-get install python-mpi4py(第三步不要忽略)
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  • MPI-IO以交替模式写入文件

    我在编写将以特定模式写入的并行MPI I O程序时遇到问题。我能够有进程0写入整数0-9,进程1写入整数10-19,进程2写入整数20-29等。proc 0: proc 1: proc 2: proc 3: result: ) { MPI_Finalize(); int i, rank, size, offset; MPI_File fhw;MPI_Status status; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD(MPI_COMM_WORLD, datafile, MPI_MODE_CREATE|MPI_MODE_WRONLY, MPI_INFO_NULL, &fhw); printf((%d) Writing, (Nsize), MPI_INT, &status); MPI_File_close(&fhw); MPI_Finalize(); return 0;} 但是,我对如何产生以下结果感到困惑: starting
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  • python mpi4py(并行编程 23)

    mpi4py是构建在MPI之上的Python非官方库,使得Python的数据可以在进程之间进行传递。2.1 MPI基本概念rank:给予每个进程的id;可通过rank进行查询;根据rank,进程可以执行不同的任务;Communicator:包含进程的群组;mpi4py中基本的对象,通过它来调用方法;MPI_COMM_WORLD,包含所有的进程(mpi4py中是MPI.COMM_WORLD);2.2 数据模型所有的变量和数据结构都是进程的局部值;进程之间通过发送和接收消息来交换数据;?image2.3 使用mpi4pyfrom mpi4py import MPIcomm = MPI.COMM_WORLD #Communicator对象包含所有进程size = comm.Get_size()rank = comm.Get_rank()print rank = %d,size = %d%(rank,size)2.4 安装mpi4pyMPI Python环境搭建MPI Windows集群环境搭建
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  • 使用MPI for Python 并行化遗传算法

    blog:http:ipytlab.comgithub:https:github.comPytLab❈前言本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多进程并行加速使用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,我决定将同样,我针对不同核心数看看使用MPI在集群上加速的效果:?核心数与优化时间的关系:?核心数与加速比:?可见针对上述两个案例,MPI对遗传算法的加速还是比较理想的,程序可以扔到集群上飞起啦~~~总结本文主要总结了使用mpi4py对遗传算法进行并行化的方法和过程,并对加速效果进行了测试,可见MPI对于遗传算法框架
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  • MPI主节点和子节点master&slaver计算

    * MPI_Init(&argc, &argv); * Find out my identity in the default communicator * MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLDMPI_DOUBLE, * of type double real * MPI_ANY_SOURCE, * receive from any sender * MPI_ANY_TAG, * any type(&result, 1, MPI_DOUBLE, MPI_ANY_SOURCE, MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD, &status); } * Tell all the slavesresults; MPI_Status status; while (1) { * Receive a message from the master * MPI_Recv(&work, 1, MPI_INT, 0, MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD, &status); * Check the tag of the received message. * if (status.MPI_TAG
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  • MPI_ERR_RANK:具有群集的无效秩

    当我测试它时,它会给我以下错误: cluster:5379 * An error occurred in MPI_Send cluster:5379 on communicator MPI_COMM_WORLDcluster:5379 MPI_ERR_RANK: invalid rank cluster:5379 * MPI_ERRORS_ARE_FATAL: your MPI job will now abort#include #include #include #include mpi.h struct bucket {int count;int* value;}; int compareIntegers((); timer startMPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); process rank ,comm_world= communication of the processMPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &numProc); number of processmsgtag=1234;
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