Python并行编程入门：使用MPI和mpi4py

资源摘要信息:"标题和描述中提到的知识点涵盖了使用Python实现消息传递接口（MPI）的编程，特别是通过mpi4py库的应用，以及如何在多台计算机上通过SLURM进行分布式计算。以下是对这些概念的详细介绍： 1. MPI（消息传递接口）介绍： MPI是一种用于高性能并行计算的编程模型和通信协议。它允许开发者将程序分割成多个部分，这些部分可以在多个处理器上并行执行。MPI广泛应用于科学计算、工程模拟和数据分析等领域。尽管它源自Fortran，但现在支持多种编程语言，包括C、C++和Python等。 2. Python与mpi4py库： mpi4py是一个Python接口库，它提供了对MPI标准的访问，使得Python开发者可以方便地编写并行程序。mpi4py库抽象了底层的通信细节，使得用户可以专注于算法的实现而非通信机制的处理。 3. 使用SLURM进行分布式计算： SLURM（Simple Linux Utility for Resource Management）是一个开源、免费的高性能计算集群管理器。它负责分配计算任务到集群中的处理器，同时进行资源调度和任务监控。SLURM支持多种作业调度策略，并提供了一套工具来管理计算任务的生命周期。 4. 实例代码运行步骤解释： - git clone https://github.com/akkornel/mpi4py.git：这是一个使用Git版本控制系统的命令，用于从GitHub上下载mpi4py库的源代码到本地机器。 - sudo apt install python3-mpi4py：这是一条在Ubuntu系统中安装mpi4py库的命令。该命令利用了apt软件包管理器，安装了专门针对Python3的mpi4py软件包。 - echo 'btl_base_warn_component_unused = 0' > /etc/openmpi/openmpi-mca-params.conf：这是一个重定向命令，用于设置Open MPI的配置文件，以避免不必要的警告信息。 - exit：退出管理员模式。 - cd mpi4py：切换工作目录到下载的mpi4py库的目录。 - mpirun -n 20 python：使用mpirun命令启动20个并行进程来执行Python脚本。'-n 20'指定了要启动的进程数。 5. 在多台机器上运行相同代码： 描述中提到，MPI可以在多台机器上运行相同的代码，意味着可以实现跨多个计算节点的并行处理。这通常需要一个网络环境来实现节点间的通信，而SLURM正是这样一个可以协调多节点资源的管理器。 6. Fortran代码的历史关联： Fortran是历史上第一个广泛使用的高级编程语言，早期的高性能计算任务中经常使用Fortran进行编程。由于MPI的初始发展和应用与Fortran密切相关，所以描述中提到了灰胡子与琥珀色屏幕的怀旧形象来引起共鸣。 通过以上的知识点，开发者可以了解到如何使用mpi4py这个Python库来开发MPI并行程序，并利用SLURM这样的资源管理器来在多节点计算环境中执行分布式任务。"