OpenMPI:我想读取根节点上的文件并将该文件的内容发送到所有其他节点。我发现MPI_Bcast可以做到这一点:intMPI_Bcast(void*buffer,intcount,MPI_Datatypedatatype,introot,MPI_Commcomm)我找到的所有示例都有已知的count值，但在我的例子中，count值主要在根上已知。其他examples假设MPI_Bcast的相同调用在其他节点上检索数据。我添加了这个:typedefshortDescriptor[128];MPI_DatatypedescriptorType;MPI_Type_contiguous(si
我感兴趣的是OpenMPI中是否有命令或技术来进行原子调用以写入stdout(或者就此而言，任何流)。我注意到，在MPI程序的执行过程中，写入cout(或其他流)的调用可能会变得困惑，因为每个proc都可能在到达特定代码段时写入。报告结果时，一行可以被多个proc写入，混淆了问题。所以2个不同的过程可能会做这样的事情://Proc10-resultscalculatedsomewhereabove//result1=10//result2=11cout和://Proc20-resultscalculatedsomewhereabove//result1=20//result2=21co
我正在尝试对格子玻尔兹曼建模的CUDA代码进行MPI，但在使用MPI_Send和MPI_Recv函数时遇到了令人沮丧的问题。我已经验证我有CUDA感知MPI和一些简单的设备缓冲区到设备缓冲区MPI发送/接收代码，所以我可以在GPU设备内存之间发送和接收数组，而无需通过CPU/主机。我的代码是针对3D晶格的，它在各个节点之间沿z方向划分，节点之间有光晕，以确保流体可以在这些划分之间流动。光环位于GPU上。下面的代码是一个简化和编译给出了与我的主要代码相同的错误。在这里，Rank0节点上的GPUHalo是MPI_Send()到rank1节点，它是MPI_Recv()。我的问题目前看起来很简
我知道全局变量不好，应该尽量避免。然而，当用MPI编写并行程序时，一些变量只初始化一次，并且永远不会改变(这个任务的数量，任务的总数等)。将这些变量作为全局变量仍然被认为是不好的做法吗？因为你几乎总是需要访问这些变量，所以在main中为它们创建一个类，并将指向它的指针传递给程序中99%的函数似乎很愚蠢。到目前为止，我的方法是将它们隐藏在命名空间mpi_glob中(对于C++，我想我不会费心将它们放在C中的结构中以模拟命名空间)。我想这个问题也适用于其他仅设置一次的变量，例如单位系统等。 最佳答案 全局变量“不好”的原因是它们在单独的
来自OpenMPI文档:C++语法RequestComm::Irecv(void*buf,intcount,constDatatype&datatype,intsource,inttag)const所以我想我会做类似的事情:MPI::Requestreq;req=MPI_Irecv(&ballChallenges[i],2,MPI_INT,i,TAG_AT_BALL,MPI_COMM_WORLD);但它提示:error:toofewargumentstofunction‘intMPI_Irecv(void*,int,MPI_Datatype,int,int,MPI_Comm,ompi_
我已尽力按照ZMQterminationwhitepaper中的说明进行操作，但到目前为止我失败得很惨。我有一个父类，它生成一个监听器线程(使用win32-pthreads)。根据白皮书，终止时，我应该设置_stopped标志，删除上下文，这反过来会调用zmq_term()并释放阻塞接收()。相反，我得到的是:调用delete_zmqContext会使应用程序崩溃(可能是段错误)用zmq_term(_zmqContext)替换delete不会释放阻塞recv()我正在添加部分代码示例，该示例很长，因为我不确定哪部分可能很重要。AsyncZmqListener.hpp:classAsyn
我有邻接矩阵和以下代码:if(is_broadcast_message){MPI_Send(&broadcast_message,1,MPI_INT,j,3,MPI_COMM_WORLD);MPI_Send(&message,20,MPI_CHAR,j,3,MPI_COMM_WORLD);}broadcast_message=128(随机数只是为了知道我何时收到，这是一条广播消息)消息定义为char[20]。elseif(ihavetosendonlytoanode){MPI_Send(&destination,1,MPI_INT,next_hop[destination],3,MPI
我正在运行linux(Debian)，我想将headermpi.h包含到我的项目中。mpi.h位于/usr/include/mpi下，运行mpiCC和mpirun显示它已安装.我找不到明确的教程。 最佳答案 您应该将include_directories(/usr/include/mpi/)添加到您的CMakeLists.txt并且只包含header:#include 关于c++-在Clion中包含mpi.h，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
有谁知道从MPI中读取/写入文件到我的hdfs的好方法吗？我已经进行了大量的挖掘工作，试图弄清楚这一点，只需要一个大致的方向即可。 最佳答案 MPI标准中有一整章是关于MPII/O的。我将从那里开始阅读。MPI实现有这个实现，通常使用ROMIO。您也可以看看那个。 关于hadoop-MPI读写HDFS，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/23943803/
我目前正致力于在MR-MPI(MPI上的MapReduce)上实现机器学习算法。我也在尝试了解其他MapReduce框架，尤其是Hadoop，所以以下是我的基本问题(我是MapReduce框架的新手，如果我的问题没有意义，我深表歉意)。问题:由于MapReduce可以在并行文件系统(GPFS)、HDFS、MPI等许多事物之上实现，等等。映射步骤之后是整理操作，然后是缩减操作。对于整理操作，我们需要跨节点进行一些数据移动。在这方面，我想知道HDFS、GPFS和MPI中的数据移动机制(节点之间)有什么区别。如果你能给我一些很好的解释，我很感激，并且可以给我一些很好的引用，这样我就可以深入了
