mpi

某厂面试归来，发现自己落伍了！>>> 点到点通信要求send和recv能够匹配，也即一个send对应于一个recv。 阻塞通信中，消息发送有四种模式： 1).标准模式，MPI_Send 2).缓存（Buffer）模式，MPI_Bsend 3).就绪（Ready）模式，MPI_Rsend 4).同步（Synchonous）模式，MPI_Ssend 1. 标准通信模式 中，理论上send会阻塞直到目标进程recv执行接收数据后send才会返回。但是这种模式下MPI环境基本上会对发送进程send的数据进行缓冲，这时即使接收进程没有进行recv发送进程的send也会立即返回。如果发送数据超过MPI提供的缓冲区大小，那么send就会阻塞到缓冲区这里。 int MPI_Send(void *buf , int count , MPI_Datatype datatype , int dest , int tag , MPI_Comm comm); int MPI_Recv(void *buf , int count , MPI_Datatype datatype , int source , int tag ,MPI_Comm comm , MPI_Status *status); send和recv是非对称的。recv会因为没有接收到目标进程的消息而阻塞，不过可以指定接收进程接收通用信封

某厂面试归来，发现自己落伍了！>>> 下载Code::Blocks & MPICH2 config Code::Blocks like below: Search Directories (Compiler): C:\Program Files\MPICH2\include Search Directories (Linker): C:\Program Files\MPICH2\lib Linker settings: mpi.lib 遇到的问题 con't find mpi.lib（Linker settings），方法：将mpi.lib改为绝对路径C:\Program Files\MPICH2\lib\mpi.lib 运行后的错误提示： undefined reference to ‘MPI_Comm_rank’、‘MPI_Comm_size’、‘MPI_Send’、‘MPI_Recv’、‘MPI_Finalize’ 以下来自【 http://svn.code.sf.net/p/codeblocks/code/trunk/COMPILERS 】： 安装编译器以在Code :: Blocks中使用所需的步骤的描述。 下载GNU GCC编译器和GDB调试器 ----------------------------------------------- 转到“ http://www

MPI环境配置（二） 在云服务器上搭建MPI分布式集群环境，采用NFS统一数据，这一次配置时遇到了几个问题，记录一下 详细MPI集群环境配置 NFS环境搭建 ，注意，NFS不需要ssh免密登录，不相关 本次遇到的问题 1、免密登录，需要能免密登录本机 有两台机器，node1和node2 那么不仅需要node1能够免密登录node2 和 node2能够免密登录node1， 还需要node1能够免密登录node1 和 node2能够免密登录node2 2、这一次使用的用户名都是wj，但是依然出现了错误： Host key verification failed 一直以为是 hosts 文件配置出错或者是 ssh 免密登录没有配置好，最后发现是在执行程序时，使用的命令有问题 错误命令： sudo mpiexec -n 4 -f /home/wj/nfs/mpi_config_file ./cpi 正确命令： mpiexec -n 4 -f /home/wj/nfs/mpi_config_file ./cpi 区别就是，使用 sudo 后，执行程序的用户变为 root ，而在配置免密登录时，配置的是用户 wj 的免密登录 正确执行命令为： nfs 服务端配置在 wj 机器上，如上，能较快得到运算结果 但是在 nfs 客户端机器 ecs-sn3-medium-2-linux

MPI学习笔记 利用MPI可以加速排序算法。 调用c++标准库的sort对1e7的数据进行排序，大约需要2.2秒的时间。 使用MPI将程序并行化，可以大大加快速度。 方法一 将主线程待排序的数组分为两部分，送到两个子线程排序，排完之后再送到主线程，将它们合并起来。 代码如下： # include <iostream> # include <mpi.h> # include <algorithm> using namespace std ; const int MAX_size = 1e7 ; int main ( int argc , char * * argv ) { int numprocs , myid , source ; MPI_Status status ; MPI_Init ( & argc , & argv ) ; MPI_Comm_rank ( MPI_COMM_WORLD , & myid ) ; MPI_Comm_size ( MPI_COMM_WORLD , & numprocs ) ; int siz = MAX_size / 2 ; if ( myid == 0 ) { int * nums = new int [ MAX_size + 3 ] ; for ( int i = 0 ; i < MAX_size ; i ++ ) { nums [ i ]

https://software.intel.com/en-us/mpi-developer-reference-windows-main-thread-pinning Main Thread Pinning Use this feature to pin a particular MPI thread to a corresponding CPU within a node and avoid undesired thread migration. This feature is available on operating systems that provide the necessary kernel interfaces. Processor Identification The following schemes are used to identify logical processors in a system: System-defined logical enumeration Topological enumeration based on three-level hierarchical identification through triplets (package/socket, core, thread) The number of a logical