如果发送的字节数等于接收的字节数，通信将成功。例如，可以发送一个包含两个int的数组，并接收一个long或者一个double。
MPI是一个跨语言的通讯协议，用于并发编程。MPI标准定义了一组具有可移植性的编程接口。
之前的文章中介绍了天河二号的架构，我们大致了解到了天河二号是一个由很多计算节点组成的具有强大运算能力的超级计算机。
https://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/5827059.html
0x00 前言 本篇是MPI的入门教程，主要是为了简单地了解MPI的设计和基本用法，方便和现在的Hadoop、Spark做对比，并尝试理解它们之间在设计上有什么区别。 身处Hadoop、Spark这些优秀的分布式开发框架蓬勃发展的今天，老的分布式编程模型是否没有必要学习？这个很难回答，但是我更倾向于花一个下午的时候来学习和了解它。 关于并发和并行编程系列的文章请参考文章集合 文章结构 举个最简单的例子，通过这个例子让大家对MPI有一个基本的理解。 解释一些和MPI相关的概念。 列举一些MPI的常用函数
学习参考地址:https://www.jianshu.com/p/2fd31665e816
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说到并行计算，我们有一个不可绕开的话题——MPI编程。MPI是一个跨语言的通讯协议，用于编写并行计算机。支持点对点和广播。MPI是一个信息传递应用程序接口，包括协议和和语义说明，他们指明其如何在各种实现中发挥其特性。MPI的目标是高性能，大规模性，和可移植性。MPI在今天仍为高性能计算的主要模型。与OpenMP并行程序不同，MPI是一种基于信息传递的并行编程技术。消息传递接口是一种编程接口标准，而不是一种具体的编程语言。简而言之，MPI标准定义了一组具有可移植性的编程接口。
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈— 前言 在高性能计算的项目中我们通常都会使用效率更高的编译型的语言例如C、C++、Fort
#include <mpi.h> #define WORKTAG 1 #define DIETAG 2 /* Local functions */ static void master(void); static void slave(void); static unit_of_work_t get_next_work_item(void); static void process_results(unit_result_t result); static unit_result_t do_wor
如果报错说“Aborting because C++ compiler does not work.”，就安装下编译器：
RPC指远程过程调用（Remote Procedure Call），通俗一些理解就是两台服务器A、B，一个应用部署在A服务器上，想要调用B服务器上应用提供的函数/方法，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据。（远程过程调用是相对于本地过程调用来说的）
在上一篇文章中我们大致了解到了MPI的基本概念以及其运行原理，并且学习了一些简单的MPI通信函数以及例子。在本篇中我们将会以实现遗传算法为例子，讲解一些更深入的MPI概念以及函数并投入使用。
在之前的博客中我们介绍过concurrent等python多进程任务的方案，而之所以我们又在考虑MPI等方案来实现python并行计算的原因，其实是将python的计算任务与并行计算的任务调度分层实现。在concurrent和multiprocessing等方案中，我们的python计算任务和调度任务是一体化的，而且还有一个比较大的限制是没办法跨节点操作的，这对于任务与环境的定制化程度要求是比较高的。而MPI的方案在设计初期就考虑到了多节点之间通信的问题，而这种分层式的任务调度解决方案其实在架构上看也更加的合理。做计算的人只要考虑单个进程下的任务如何执行就可以了，至于任务如何并行如何调度，那就是上层的MPI该做的事情了。
from mpi4py import MPI comm = MPI.COMM_WORLD rank = comm.Get_rank() print("hello world from process ", rank)
近期由于一些原因接触到了并行计算，对于这个陌生的领域我最先接触到的是MPI框架。MPI（Message Passing Interface），可以理解为是一种独立于语言的信息传递标准。目前它有两种具体的实现OpenMPI和MPICH，也就是说如果我们要使用MPI标准进行并行计算，就需要安装OpenMPI或MPICH库。本文以MPICH为例，在ubantu中安装MPI的环境，并对vscode进行配置。
MPI 提供了三种不同的通信方法，MPI 进程可以使用这些方法相互通信。下面讨论了这些通信方法：
通过MPI获取本机rank(可理解为进程)数量localrank，用于rank绑定GPU；
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多
电脑第一次插入MPI转USB电缆时电脑会自动安装MPI电缆的驱动（部分电脑MPI系统可能会安装失败，请更换USB接口后尝试，尝试多次后如果安装驱动仍然失败，说明你所使用的电脑系统存在问题，请重新安装电脑系统后尝试，部分同学会在MPI转USB电缆驱动安装失败后到网络上下载MPI线的驱动程序手动进行安装，这样是没有用的，因为现在使用的MPI数据线驱动都是自动安装的，手动安装的驱动程序是无法识别的）
https://blog.csdn.net/liu_feng_zi_/article/details/94286438
在高性能计算中，经常会用到MPI或者MPI-IO，那MPI和MPI-IO到底是什么呢？
C:\boost_1_60_0\tools\build\src\tools\mpi.jam，利用文本文件打开mpi.jam文件。做如下修改：
最新的caffe2 已经移到pytorch中去了，直接下载其中的代码然后按照官方教程就可以了。
思想： （1） 对于一个nxm的数组，使用N个work进行处理. (2) 先按行对数组进行升序和降序排序【由左至右】，一般奇数序列work升序，偶数序号的work进行降序 （3）再按列对数组进行
使用mpicc ，[[INVALID],INVALID] ORTE_ERROR_LOG: A system-required executable either could not be found or was not executable by this user in file ess_singleton_module.c at line 231
由于CASCI/CASSCF计算量随活性空间呈指数增长，超过(16,16)的计算在高配机器上几乎不可能。近似求解大活性空间的方法通常有DMRG, selected CI等等。Block-1.5是做DMRG计算的经典程序，由Sandeep Sharma和Garnet Chan开发，虽然早在5年前就不更新了，但其计算速度仍高于很多同类程序。Block-1.5一般结合PySCF使用，可以进行DMRG-CASCI，DMRG-CASSCF和DMRG-SC-NEVPT2等计算。笔者之前在公众号上将该程序的安装拆分为几篇短文
有的时候MPI需要使用多节点，那么测试哪些进程在哪些机器上就比较重要，如下可以简单测试一下。
MPI(Message Passing Interface) 是一种可以支持点对点和广播的通信协议，具体实现的库有很多，使用比较流行的包括 Open Mpi, Intel MPI 等等，关于这些 MPI 库的介绍和使用，本文就不多赘述了，各位可以看看官方文档。
MPI程序编译时的Cmake cmake_minim_required(VERSION 2.7) project(ITK_MPI) find_package(MPI REQUIRED) include_directories(${MPI_INCLUDE_PATH}) add_executable(hello hello.cpp) target_link_libraries(hello ${MPI_LIBRARIES}) if(MPI_COMPILE_FLAGS) set_target_prope
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。
我们得到新的x1,x2,x3，于是我们可以继续将新的值代入方程，又得到新的x1,x2,x3，如此循环下去，X将会越来越接近准确值。
运行一个 mpi-operator 的 demo（这个 demo 还是我提交的…），看到如下错误。
Python在处理大的数据集的时候总是速度感人。代码一旦开始运行，剩下的时间只好满心愧疚地刷手机。
1. 在安装依赖库的时候，遇到: @gxjun-Latitude-E5440:~$ sudo apt-get install libatlas-base-dev 正在读取软件包列表... 完成 正在分析软件包的依赖关系树 正在读取状态信息... 完成 libatlas-base-dev 已经是最新的版本了。 升级了 0 个软件包，新安装了 0 个软件包，要卸载 0 个软件包，有 419 个软件包未被升级。 有 4 个软件包没有被完全安装或卸载。 解压缩后会消耗掉 0 B 的额外
HCA方案将所有的信道分为两部分：一部分信道固定配置给某些小区，即部分信道隔离；另一部分信道则保留在中心存储区中，为系统中的所有用户所共享，即部分信道共享。HCA是FCA和DCA的折中，故成为混合分配。（关于FCA和DCA参见相应词条）
关于分布式通信，PyTorch 提供的几个概念是：进程组，后端，初始化，Store。
在使用MPI框架中，需要多机进行通信进行并行计算；现在配置多个主机进行运行mpi程序，并进行通信；涉及到ssh无密码和nfs文件系统配置；
从毕业加入Google开始做分布式机器学习，到后来转战腾讯广告业务，至今已经七年了。我想说说我见到的故事和我自己的实践经历。这段经历给我的感觉是：虽然在验证一个新的并行算法的正确性的时候，我们可以利用现有框架，尽量快速实现，但是任何一个有价值的机器学习思路，都值得拥有自己独特的架构。所以重点在有一个分布式操作系统，方便大家开发自己需要的架构（框架），来支持相应的算法。如果你关注大数据，听完我说的故事，应该会有感触。 大数据和分布式机器学习 特点 说故事之前，先提纲挈领的描述一下我们要解决的问题的特点。我见过
在现代科学和工程中，数值计算工程师会遇到大量复杂的数学计算问题。这些问题突出的共性表现在高维数、计算规模大、多时空尺度、强非线性等方面。批量处理Batch拥有一套完整的并行计算框架，适配常见的并行模型（MPI应用）。利用海量弹性的云资源，有力地支撑高性能科学计算应用软件和算法。
IB（InfiniBand）和 RDMA（Remote Direct Memory Access）是一种高性能网络技术，通常用于加速数据传输。它们不是基于传统的 TCP/IP 协议栈，而是使用自己的协议栈，以实现低延迟、高带宽的数据传输。
http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.44.0/
德国当地时间6月20日，与英特尔宣布第二代至强Phi芯片“Knights Landing”(以下称KNL)正式上市同步，浪潮在刚刚举行的第31届国际超算大会(ISC2016)上，全球首发基于最新KNL
具体来讲，本文首先介绍了分布式计算的基本概念，以及分布式计算如何用于深度学习。然后，列举了配置处理分布式应用的环境的标准需求（硬件和软件）。最后，为了提供亲身实践的经验，本文从理论角度和实现的角度演示了一个用于训练深度学习模型的分布式算法（同步随机梯度下降，synchronous SGD）。
通过官方网站提供的下载地址：https://download.open-mpi.org/release/open-mpi/v3.1/openmpi-3.1.0.tar.gz，下载3.1版的openmpi，在命令行执行如下命令，会将openmpi-3.1.0.tar.gz文件下载到当前目录：
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