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。

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