怎么检查检查 MPI 的库路径是否已经添加到 LD_LIBRARY_PATH 或者 PATH 环境变量中

您可以使用以下命令检查 MPI 的库路径是否已经添加到 LD_LIBRARY_PATH 环境变量中：

echo $LD_LIBRARY_PATH |grep -q /path/to/mpi/lib && echo "MPI library path is already added to LD_LIBRARY_PATH" || echo "MPI library path is not added to LD_LIBRARY_PATH"

或者可以使用以下命令检查 MPI 的库路径是否已经添加到 PATH 环境变量中：

echo $PATH |grep -q /path/to/mpi/bin && echo "MPI binary path is already added to PATH" || echo "MPI binary path is not added to PATH"

请将 /path/to/mpi/lib 和 /path/to/mpi/bin 分别替换为 MPI 的实际库路径和二进制路径。如果输出提示“MPI library path/binary path is already added to LD_LIBRARY_PATH/PATH”则说明已经添加，否则需要手动添加。

相关问题

ImportError: DLL load failed while importing MPI: 找不到指定的模块。报上述问题时，如何检查环境变量和路径配置？

对于报错信息"ImportError: DLL load failed while importing MPI: 找不到指定的模块"，可以按照以下步骤检查环境变量和路径配置：

1.确认你已经安装了 MPI(Microsoft Message Passing Interface)，可以在 Command Prompt 中使用 mpiexec 命令检查。

2.检查 MPI 的安装目录是否已经添加到 PATH 环境变量中，可以输入echo %PATH%命令查看。

3.检查 MPI 的库路径是否已经添加到 LD_LIBRARY_PATH 或者 PATH 环境变量中。

4.如果使用的是 Anaconda 等虚拟环境，需要确认环境变量和路径配置是否与全局一致。

如果还不能解决问题，建议查看具体报错信息，更准确地定位错误原因。

这个脚本有错误吗#!/bin/bash #JSUB -J MD-pingtai #JSUB -n 8 #JSUB -m gpu06 #JSUB -q gpu #JSUB -gpgpu 1 #JSUB -o output.%J #JSUB -e err.%J #############################################集群调取CPU信息####################################### source /hpcfile/jhinno/unischeduler/conf/jobstarter/unisched source /hpcfile/jhinno/unischeduler/conf/profile.unischeduler ##如果使用mpi进行集群需要在mpirun命令之使用下面两个变量############################################ # $JH_NCPU: 8 # $JH_HOSTFILE: list of computer hostfiles ################################################################################################### #######加载需要的软件环境（如果使用cuda，则必须指定运行在gpu队列）################################# module load cuda/11.0 module load intel/2016 #module load fftw333 module load openmpi/3.0.2 module load python/3.6.6/3.6.6 source /share/software/intel/compilers_and_libraries_2016.2.181/linux/mkl/bin/mklvars.sh intel64 #source /hpcfile/users/92023008/fftw_env.sh #################加载执行程序amber################################################################# export AMBERHOME=/hpcfile/software/amber22 test -f /hpcfile/software/amber22/amber.sh && source /hpcfile/software/amber22/amber.sh export CUDA_HOME=/hpcfile/software/cuda/cuda-11.0 export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64 python 1.py

这个脚本没有明显的语法错误，但是存在一些问题：

1. 该脚本中的注释符号应该使用“#”，而不是“#######”。
2. 脚本中的模块加载顺序可能存在问题，应该先加载mpi和cuda等计算资源相关的模块，再加载需要的软件环境。
3. 在加载软件环境时，应该使用对应软件的环境变量名，如“AMBERHOME”，而不是“$AMBER_HOME”。
4. 在加载Intel MKL库时，应该指定相应的架构类型，如“intel64”。
5. 在设置CUDA_HOME和LD_LIBRARY_PATH时，应该使用“=”符号而不是“$”符号。

改进后的脚本如下：

#!/bin/bash

#JSUB -J MD-pingtai
#JSUB -n 8
#JSUB -m gpu06
#JSUB -q gpu
#JSUB -gpgpu 1
#JSUB -o output.%J
#JSUB -e err.%J

#############################################集群调取CPU信息#######################################
source /hpcfile/jhinno/unischeduler/conf/jobstarter/unisched
source /hpcfile/jhinno/unischeduler/conf/profile.unischeduler

#########################################加载计算资源相关的模块###################################
module load cuda/11.0
module load openmpi/3.0.2

####################加载需要的软件环境（注意环境变量的名称）###################################
export AMBERHOME=/hpcfile/software/amber22
test -f /hpcfile/software/amber22/amber.sh && source /hpcfile/software/amber22/amber.sh
module load intel/2016
source /share/software/intel/compilers_and_libraries_2016.2.181/linux/mkl/bin/mklvars.sh intel64
module load python/3.6.6/3.6.6

export CUDA_HOME=/hpcfile/software/cuda/cuda-11.0
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

#############################################执行Python脚本#######################################
python 1.py

注：该脚本仅供参考，具体的软件环境、模块加载顺序等可能需要根据实际情况进行调整。