mpirun命令
时间: 2023-06-28 08:09:39 浏览: 1438
mpirun命令是MPI(Message Passing Interface)的一个工具命令,用于在分布式计算环境下启动并行程序。它可以将一个程序的多个进程分配到不同的计算节点上,并通过MPI库中提供的函数进行进程间的通信和数据交换,实现并行计算。
mpirun命令的基本语法如下:
```
mpirun [options] <executable> [arguments]
```
其中,`<executable>` 表示可执行文件的路径,`[arguments]` 表示可执行文件所需的参数列表。
常用的mpirun命令选项包括:
- `-np <num>`:指定进程数。
- `-hostfile <filename>`:指定计算节点的主机名文件。
- `-machinefile <filename>`:指定计算节点的主机名文件。
- `-npernode <num>`:指定每个计算节点的进程数。
- `-bind-to-core`:绑定进程到CPU核心。
- `-bind-to-socket`:绑定进程到CPU插槽。
- `-bind-to-none`:不绑定进程到任何硬件资源。
- `-mca <key> <value>`:设置MPI环境变量。
例如,以下命令将使用2个进程,在2台计算节点上运行可执行文件 `myprogram`,并将 `input.txt` 文件作为参数传递给该程序:
```
mpirun -np 2 -hostfile hosts myprogram input.txt
```
相关问题
mpirun 计算时间
mpirun是一个用于在集群或并行计算环境中运行MPI(Message Passing Interface)程序的命令。MPI是一种用于编写并行程序的通信协议,它允许多个计算节点之间进行消息传递和同步。
mpirun的计算时间取决于许多因素,包括但不限于以下几点:
1. 程序本身的复杂度:计算时间会受到所运行的MPI程序本身的复杂度影响。计算量大和计算复杂的程序通常需要更长的时间来完成计算。
2. 集群或并行计算环境的规模:mpirun的计算时间也与集群或并行计算环境中可用计算节点数目有关。使用更多的计算节点可以显著提高计算性能,从而减少计算时间。
3. 并行算法的质量:如果所使用的并行算法效率较低,例如通信频繁或负载不平衡,那么mpirun的计算时间可能会相对较长。因此,在编写MPI程序时,需要选择高效的并行算法来降低计算时间。
4. 输入数据大小:输入数据的大小也会影响mpirun的计算时间。数据量较大时,计算时间可能会较长。
总之,mpirun的计算时间是一个综合考虑多个因素的结果。为了获得更好的计算性能,需要优化算法、并行化和减少通信开销。此外,使用更强大的计算集群和适当的输入数据大小也可以降低计算时间。
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。