超算提交cuda和mpi混合编程的脚本示例

CUDA是一种由NVIDIA公司开发的并行计算平台和编程模型，用于加速GPU计算；MPI（Message Passing Interface）则是用于分布式内存系统间通信的一种标准。在超算环境中，将这两种技术结合可以充分利用GPU的并行性能和集群的分布式资源。

一个简单的CUDA和MPI混合编程的脚本示例通常会在MPI主进程中分配工作给每个GPU设备，并通过CUDA进行并行计算。以下是一个简化的bash脚本结构：

#!/bin/bash

# MPI初始化
mpirun -np <num_processes> your_mpi_program.sh

# CUDA设备设置
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=<gpu_device_ids>

# 启动并行CUDA任务
for rank in `seq 0 $(( $(nproc) - 1 ))`
do
  if [[ $rank == 0 ]]; then
    # 在主进程上启动CUDA任务（如数据预处理）
    echo "Running CUDA task on GPU $rank"
    ./cuda_task_on_gpu_0.py
  else
    # 在其他进程上运行CUDA任务，比如在每个GPU上执行计算密集型任务
    mpirun -n 1 -gpu $rank -display-map ./cuda_task_on_gpu_${rank}.py
  fi
done

在这个例子中，`your_mpi_program.sh`是包含MPI通信部分的脚本，`cuda_task_on_gpu_0.py`是GPU主进程的任务，而`cuda_task_on_gpu_${rank}.py`是在每个GPU节点上独立运行的CUDA任务。

请注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要更复杂的错误处理、任务同步以及数据交换策略。同时，你需要确保你的环境已经安装了MPI和CUDA库，且对两者API有深入理解。