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
我的团队最近从2015年英特尔编译器(并行工作室)升级到2018年版本，我们遇到了一个链接器问题，让每个人都焦头烂额。我有以下类(为简洁起见进行了适度编辑)，用于处理子进程的包装以及与它们对话的相关文件描述符:classSubprocWrapper{public:staticconstintPASSTHRU_FD=0;staticconstintMAKE_PIPE=-1;typedefstd::mapEnvMapType;staticEnvMapTypegetMyEnv();SubprocWrapper(intstdin_fd_req,intstdout_fd_req,intstder
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
我需要实现一个前缀和算法，并且需要它尽可能快。例如:[3,1,7,0,4,1,6,3]应该给:[3,4,11,11,15,16,22,25]有没有办法使用SSESIMDCPU指令来做到这一点？我的第一个想法是递归地对每一对进行并行求和，直到所有总和都被计算如下!//inparalleldofor(inti=0;i为了让算法更清晰一点，z并不是最终的输出，而是用来计算输出的。int[]w=computePrefixSum(z);for(inti=1;i>1];} 最佳答案 我所知道的最快的并行前缀求和算法是并行运行两次总和，并在第二次
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.
我正在考虑更改一些当前需要16字节对齐数组并使用_mm_load_ps来放松对齐约束并使用_mm_loadu_ps的代码高性能代码。关于SSE指令的内存对齐对性能的影响有很多神话，所以我做了一个小的测试用例应该是一个内存带宽绑定(bind)循环。使用对齐或未对齐的负载内在函数，它通过一个大数组运行100次迭代，将元素与SSE内在函数相加。源代码在这儿。https://gist.github.com/rmcgibbo/7689820在配备SandyBridgeCorei5的64位MacbookPro上的结果如下。较低的数字表示更快的性能。当我阅读结果时，我发现在未对齐的内存上使用_mm_
我正在尝试使用pipinstallmpi4py安装mpi4py，但出现以下错误:error:Cannotfind'mpi.h'header.Checkyourconfiguration!!!在我之前的同一份错误报告中，clang:error:linkercommandfailedwithexitcode1(use-vtoseeinvocation)问题可能是什么？谢谢! 最佳答案 正如错误所说，缺少库。我通过安装libopenmpi-dev包解决了它sudoapt-getinstalllibopenmpi-dev然后使用pip安装m
最近，当我使用多处理模块和mpi4py作为通信工具测量并行应用程序的性能时，我观察到了一种奇怪的效果。该应用程序对数据集执行进化算法。大多数操作都是按顺序完成的，但评估除外。在应用了所有进化算子之后，所有个体都需要接收新的适应度值，这是在评估期间完成的。基本上它只是对浮点数(python的)列表执行的数学计算。在评估之前，数据集被mpi的scatter或python的Pool.map分散，然后是并行评估，然后数据通过mpi的收集或再次通过Pool.map机制返回。我的基准测试平台是一个运行Ubuntu11.10的虚拟机(virtualbox)，在Corei7(4/8核)上运行OpenM
问题描述我从thisanswer调整了代码一点点(见下文)。然而，当在Linux上运行这个脚本时(所以命令行:pythonscript_name.py)它会为所有的作业打印jobsrunning:x但之后似乎就卡住了.但是，当我使用spawn方法(mp.set_start_method('spawn'))时，它运行良好并立即开始打印counter变量的值(请参阅监听器方法)。问题为什么它只在生成进程时起作用？如何调整代码以使其与fork一起使用？(因为它可能更快)代码importioimportcsvimportmultiprocessingasmpNEWLINE='\n'deffil
