openmpi

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我想在6核英特尔至强机上使用numpy.linalg和openmpi/mpi4py对大量完全独立的矩阵计算进行对角化。当使用N个进程运行时，每个矩阵计算似乎需要延长N倍，因此计算的总时间与非并行版本相同（实际上比较慢）。 E.g.这里有一个简单的代码，仅仅对角化12个1000×1000的随机矩阵： import numpy as np import numpy.linalg as la im

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混合OpenMP/MPI与OpenMP单独运行时间较慢

我正在编写混合openMP/MPI代码段。我首先在8个线程上对openMP单独进行了标记。然后，我加入像下面 MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &numprocs); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); MPI_Get_processor_name(processor_nam

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Mpi_File_iwrite写入失败; aio_write（）错误：无效参数

if(my_rank==0) { sprintf(str,"<?xml version=\"1.0\" ?>\n"); MPI_File_iwrite(fp,str,strlen(str), MPI_CHAR,&request); a=a+strlen(str); sprintf(str,"<!DOCTYPE Xdmf SYSTEM \"X

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当尺寸变大时会出现矩阵计算错误

我正在运行一个代码，我简单地创建了2个矩阵：一个矩阵的尺寸为args x nsame，另一个矩阵的尺寸为nsame x bcols。结果是一个尺寸为x bcols的数组。这是相当简单的使用BLAS来实现，并出现下面的代码如期运行使用具有的openmpi下面的主从模式时：` #include <iostream> #include <stdio.h> #include <iostream> #

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HDF5的未定义符号ompi_mpi_info_null - Ubuntu 16.04

我试图在Ubuntu 16.04中编译需要HDF5的包。编译HDF5时遇到这个问题： ImportError: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libhdf5_openmpi.so.10: undefined symbol: ompi_mpi_info_null 这是说明我没有openMPI？很确定我有这个以及从突触检查...我已经安装了libopenmpi-dev和lib

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MPI_Recv中的不寻常案例！接收数组的最后三个元素是错误的？

更新版本我发现了导致问题的部分，这在之前解释如下。我也想和你分享这个情况。我意识到，我所做的只有一个荒谬的错误。但是，我想知道这个问题是如何发生的，即使我犯了一个很大的错误：我有一个结构定义如下; #define FP_TYPE double /* Struct : Nonzero */ struct nonzero{ int row_index; int col

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MPI内部缓冲区内存问题

我正在处理带有MPI并行化的Fortran代码，在该代码中，我的内存不足以进行密集运行。我很小心地分配几乎所有在模拟开始时所需的内存。子程序静态内存分配通常很小，但如果由于这些子程序而导致内存不足，则会在模拟的早期发生，因为内存分配不应该随着时间的推移而增长。我的问题是，远到仿真，我遇到了内存不足的错误，如： Insufficient memory to allocate Fortran RTL

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在Google云群集上安装OpenMPI

我希望在我的群集的所有节点上安装OpenMPI。到目前为止，我一直在每个节点上分别安装OpenMPI。也就是说，我有4个节点连接到每个节点并在其中安装OpenMPI，这非常耗时且杂乱。有没有办法安装它并在所有群集节点中共享它。或者任何其他较短的程序。任何有关这方面的知识是赞赏。

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MPMD MPI执行中的通信

此帖与以前发帖binding threads to certain MPI processes有关。在这里，有人问及MPI等级如何分配不同的OpenMP线程数量。一种可能性如下 $ mpiexec <global parameters> -n n1 <local parameters> executable_1 <args1> : -n n2 <local param

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你能指定在MPI中发送哪个缓冲区吗？

假设你做了两个MPI_Sends和两个MPI_Recvs，你可以指定哪个缓冲区的内容将会到达MPI_Send，如果你有两个不同的缓冲区可用，并且每个MPI_Recvs都从每个缓冲区接收？ if(rank == MASTER) { for(kk=1; kk < size; kk++) { MPI_Recv(printbuf, numcols, MPI_DOUBLE, kk, t