高性能计算机作业含shell指令的MPI作业提交

对于含有shell指令的MPI作业，可以使用MPI的system调用来执行shell指令。下面是一个示例的作业提交脚本：

#!/bin/bash
#PBS -N my_mpi_job
#PBS -l nodes=4:ppn=20
#PBS -l walltime=01:00:00

# Load required modules
module load openmpi

# Change to working directory
cd $PBS_O_WORKDIR

# Run MPI job
mpirun -np 80 ./my_mpi_executable > output.txt

# Execute shell commands
system("echo 'Hello world!' >> output.txt")

在这个脚本中，我们使用了PBS作业调度系统，指定了作业名、节点数、核心数和运行时间。然后加载了openmpi模块，并切换到工作目录下。接着，使用mpirun来运行MPI可执行文件，并将输出重定向到output.txt文件中。最后，使用MPI的system调用来执行shell指令，将“Hello world!”写入output.txt文件中。

需要注意的是，MPI的system调用只能在MPI进程中执行，而不能在调用mpiexec或mpirun的进程中执行。如果想要执行shell指令，需要在MPI进程中调用system函数。

相关问题

高性能计算机发展和mpi

高性能计算机是指具有超级计算能力的计算机，它能够快速地处理大量数据和复杂的计算任务。MPI（Message Passing Interface）是一种并行计算的编程模型，它提供了一套标准的函数库，可以实现不同节点之间的数据通信和协调，从而更高效地利用计算机的资源。

随着科技的发展和计算机硬件的不断进步，高性能计算机的应用越来越广泛。MPI作为一种并行计算的编程模型，也越来越受到重视。MPI的出现使得并行计算变得更加容易，并且可以在不同的高性能计算机上进行移植。MPI在多核、多节点的集群计算中的应用非常广泛，可以有效地提高计算效率和处理速度。

总之，高性能计算机的发展和MPI的应用是相互促进的。随着高性能计算机的不断进步，MPI也将不断地发展和完善，为科学计算和工程应用提供更加高效、快速的计算方法。

高性能计算作业代码样例

这里给出一个简单的高性能计算作业代码样例，使用C语言和MPI库实现矩阵乘法：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>

#define MATRIX_SIZE 1000

int main(int argc, char** argv) {
    int my_rank, comm_size, i, j, k;
    double start_time, end_time;
    double *matrix_a, *matrix_b, *matrix_c; // 存储矩阵A、B、C的指针
    double local_sum, global_sum;

    // 初始化MPI
    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &my_rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &comm_size);

    // 所有进程分配内存
    matrix_a = (double*)malloc(sizeof(double) * MATRIX_SIZE * MATRIX_SIZE);
    matrix_b = (double*)malloc(sizeof(double) * MATRIX_SIZE * MATRIX_SIZE);
    matrix_c = (double*)malloc(sizeof(double) * MATRIX_SIZE * MATRIX_SIZE);

    // 进程0初始化矩阵A和B
    if (my_rank == 0) {
        for (i = 0; i < MATRIX_SIZE; i++) {
            for (j = 0; j < MATRIX_SIZE; j++) {
                matrix_a[i * MATRIX_SIZE + j] = i + j;
                matrix_b[i * MATRIX_SIZE + j] = i * j;
            }
        }
    }

    // 全局开始计时
    MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);
    start_time = MPI_Wtime();

    // 每个进程计算自己负责的部分
    for (i = my_rank; i < MATRIX_SIZE; i += comm_size) {
        for (j = 0; j < MATRIX_SIZE; j++) {
            local_sum = 0.0;
            for (k = 0; k < MATRIX_SIZE; k++) {
                local_sum += matrix_a[i * MATRIX_SIZE + k] * matrix_b[k * MATRIX_SIZE + j];
            }
            matrix_c[i * MATRIX_SIZE + j] = local_sum;
        }
    }

    // 将每个进程的结果合并到进程0
    for (i = 0; i < MATRIX_SIZE; i++) {
        MPI_Reduce(&matrix_c[i * MATRIX_SIZE], &global_sum, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);
        if (my_rank == 0) {
            matrix_c[i * MATRIX_SIZE] = global_sum;
        }
    }

    // 全局结束计时
    MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);
    end_time = MPI_Wtime();

    // 进程0输出结果和时间
    if (my_rank == 0) {
        printf("Matrix multiplication finished in %f seconds.\n", end_time - start_time);
        printf("The result matrix is:\n");
        for (i = 0; i < MATRIX_SIZE; i++) {
            for (j = 0; j < MATRIX_SIZE; j++) {
                printf("%f ", matrix_c[i * MATRIX_SIZE + j]);
            }
            printf("\n");
        }
    }

    // 释放内存并结束MPI
    free(matrix_a);
    free(matrix_b);
    free(matrix_c);
    MPI_Finalize();

    return 0;
}

这个样例实现了一个简单的矩阵乘法，并使用MPI库完成了并行化计算。其中，每个进程计算自己负责的部分，并将结果合并到进程0中，最后由进程0输出结果和计算时间。