我开始使用MPI进行一些模拟，并希望使用Python/scipy进行编程。科学site列出了许多mpi库，但我希望从任何使用过这些库的人那里得到关于质量、易用性等方面的反馈。 最佳答案 我听说过关于mpi4py的好消息(但我自己从未使用过)。这是一位研究了所有备选方案的同事的建议。他提到完整性是一个优势。 关于python-使用哪个pythonmpi库？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com
我正在尝试在同一图中绘制图像(使用matplotlib.imshow)和散点图。尝试这样做时，图像看起来比散点图小。小示例代码如下所示:importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimage=np.random.randint(100,200,(200,200))x=np.arange(0,10,0.1)y=np.sin(x)fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2)ax1.imshow(image)ax2.scatter(x,y)plt.show()其中给出了下图:如何让两个子盆具有相同的高度？(和我想的宽度)我试过使用g
#include#include#includeintmain(intargc,char*argv[]){inti,done=0,n;doublePI25DT=3.141592653589793238462643;doublepi,tmp,h,sum,x;intnumprocs,rank;MPI_Statusstatus;MPI_Init(&argc,&argv);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank);if(numprocs1\n",numprocs);else{while
我正在尝试通过python使用OpenMPI访问共享库，但由于某种原因，我收到以下错误消息:[Geo00433:01196]mca:base:component_find:unabletoopen/usr/li/openmpi/lib/openmpi/mca_paffinity_hwloc:perhapsamissingsymbol,orcompiledforadifferentversionofOpenMPI?(ignored)[Geo00433:01196]mca:base:component_find:unabletoopen/usr/lib/openmpi/lib/openmp
我正在编写一个已经使用MPI的Fortan代码。现在，我面临一种情况，一组数据增长得非常大，但每个进程都相同，所以我希望每个节点只将它存储在内存中一次，并且一个节点上的所有进程都访问相同的数据。为每个进程存储一次会超出可用RAM。是否有可能使用openMP实现类似的目标？每个节点的数据共享是我唯一想要的，不需要其他每个节点的并行化，因为这已经通过MPI完成。 最佳答案 如果仅用于共享数据block，则无需实现混合MPI+OpenMP代码。你实际上要做的是:1)将世界通信器分成跨越同一主机/节点的组。如果你的MPI库实现了MPI-3.
很明显，它的论点是:intMPI_Type_create_subarray(intndims,intarray_of_sizes[],intarray_of_subsizes[],intarray_of_starts[],intorder,MPI_Datatypeoldtype,MPI_Datatype*newtype);但是，我无法理解此方法如何接收我们要拆分的原始数组以及它返回新子数组的位置(因为此方法应返回一个整数)。换句话说，我只是想看看这个方法在C++中的简单实现，我在网上找不到。 最佳答案 MPI_Type_create
我正在使用MPI调用来使用c++在多个进程上运行一个过程。我的Main函数中的前几行如下所示:intmain(intargc,char*argv[]){intcomm_sz;intmy_rank;MPI_Init(&argc,&argv);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&comm_sz);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&my_rank);x=atoi(argv[4]);y=atoi(argv[5]);现在当我使用执行和运行我的程序时mpiexec-n1program1010我希望为x和y分配值10和10，因为它们是传递的第4和第5
我的unix/windowsC++应用程序已经使用MPI进行了并行化:作业被拆分到N个cpus中，每个block并行执行，非常高效，非常好的速度扩展，作业做得很好。但有些数据在每个流程中重复出现，并且由于技术原因，这些数据不能轻易地通过MPI进行拆分(...)。例如:5Gb静态数据，为每个进程加载完全相同的数据可以在MPI中分布的4Gb数据，使用的CPU越多，每个CPU的RAM越小。在4CPU作业中，这意味着至少需要20Gb的RAM负载，大部分内存都“浪费”了，这太糟糕了。我正在考虑使用共享内存来减少整体负载，“静态”block每台计算机只会加载一次。所以，主要问题是:是否有任何标准的
我要解决的问题如下:我在大型二维矩阵中计算的C++串行代码。为了优化这个过程，我希望分割这个大的2D矩阵并使用MPI在4个节点(比如)上运行。节点之间发生的唯一通信是在每个时间步结束时共享边值。每个节点与其邻居共享边数组数据A[i][j]。基于对MPI的阅读，我有以下方案要实现。if(myrank==0){for(i=0tox)for(y=0toy){C++CODEIMPLEMENTATION....MPI_SEND(A[x][0],A[x][1],A[x][2],Destination=1.....)MPI_RECEIVE(B[0][0],B[0][1]......Sender=1.
我在这个helpfulanswer中发现了当在y轴上使用对数刻度时，plt.scatter()和plt.plot()的行为不同。使用plot，我可以在使用plt.show()之前的任何时间更改为日志，但必须预先设置日志，之前使用了scatter方法。这只是matplotlib中的历史和不可逆转的工件，还是属于“意外行为”类别？importmatplotlib.pyplotaspltX=[0.997,2.643,0.354,0.075,1.0,0.03,2.39,0.364,0.221,0.437]Y=[15.487507,2.320735,0.085742,0.303032,1.0,0
