我正在尝试同时使用MPI和opemMP制作并行版本的“HarmonicProgressionSum”问题。但是输出在每个过程中都是不同的。谁能帮我解决这个问题？并行程序:(MPI和OpenMP)#include#include#include#include#include#include#include#defined10//NumbersofDigits(Example:5=>0,xxxxx)#definen1000//ValueofN(Example:5=>1/1+1/2+1/3+1/4+1/5)usingnamespacestd;doublet_ini,t_fim,t_tot;
经过大量谷歌搜索，我不知道是什么导致了这个问题。在这里:我在我的代码中有一个对MPI_Allgather的简单调用，我对它进行了双重、三次和四次检查以确保正确(发送/接收缓冲区大小合适；调用中的发送/接收大小正确)，但是对于“大量”进程导致死锁或MPI_ERR_TRUNCATE。用于Allgather的通信器使用MPI_Comm_split从MPI_COMM_WORLD中分离出来。对于我当前的测试，等级0分配给一个通信器，其余等级分配给第二个通信器。对于6个或更少的总等级，Allgather工作得很好。如果我使用7个等级，我会得到一个MPI_ERR_TRUNCATE。8个行列，僵局。我
快速提问。对于我的代码的MPI实现，我在这两个方面都有很大的不同。我知道MPI_Wtime是每个处理器经过的实时时间，而clock()给出了预期时间的粗略概念。有人想添加一些断言吗？ 最佳答案 clock函数完全没用。它测量cpu时间，而不是实时/墙上时间，而且它有以下严重问题:在大多数实现中，分辨率都非常差，例如1/100秒。CLOCKS_PER_SECOND不是分辨率，只是比例。使用CLOCKS_PER_SECOND的典型值(例如，Unix标准要求它为100万)，clock将在32-分钟内溢出位系统。溢出后返回-1。大多数历史实
有几种方法可以实现多线程。std::thread最终由C++11标准引入，但可以有效地使用boost::thread。每种技术都有特定的语法和内容，但大致用于CPU并行编程。但它们有不同的作用。我知道，例如，MPI和OpenMP用于不同的内存模型。我还知道，技术的选择实际上并不是唯一的，因此可以使用另一种技术(同样是MPI和OpenMP)。为什么它们用于不同的效果但仍然使用相同的源(CPU)？如果我基于这些技术中的每一种技术编译具有并行性的C++程序，会有什么区别(从操作系统和硬件的角度来看)？例如，OpenMP或std::thread使用POSIX线程吗？如果是这样，C++11的线程
我有一个巨大的矩阵，我将它分成一些子矩阵，然后对其进行一些计算。在这些计算之后，我必须将该矩阵写入单个文件以进行后期处理。是否可以将结果写入单个文本文件，我该怎么做？例如，我们有一个在y方向上划分的nxny矩阵(每个进程都有一个nxrank矩阵)，我们想将nx*ny矩阵写入单个文本文件。 最佳答案 所以将大量数据写成文本并不是一个好主意。它真的非常非常慢，它会生成不必要的大文件，而且处理起来很痛苦。大量数据应该写成二进制，只有人类的摘要数据写成文本。让计算机要处理的东西对计算机来说很容易，只有你真正要坐下来阅读的东西对你来说很容易处
我在使用基本的comm和groupMPI2方法方面有相当多的经验，并且使用MPI进行了相当多的令人尴尬的并行模拟工作。到目前为止，我已经将我的代码结构化为具有一个调度节点和一堆工作节点。调度节点有一个将与模拟器一起运行的参数文件列表。它使用参数文件为每个工作节点播种。工作节点运行它们的模拟，然后请求调度节点提供的另一个参数文件。一旦运行了所有参数文件，调度节点将关闭每个工作节点，然后再自行关闭。参数文件通常命名为“Par_N.txt”，其中N是标识整数(例如-N=1-1000)。所以我在想，如果我可以创建一个计数器，并且可以让这个计数器在我的所有节点之间同步，我就可以消除对调度节点的需
我知道它的经验法则:大数据、非迭代、容错=>MapReduce;速度、小数据、迭代、非Mapper-Reducer类型=>MPI(HadoopMapReducevsMPI(vsSparkvsMahoutvsMesos)-Whentouseoneovertheother?)。我想知道的是我应该使用什么基准测试方法来证明MapReduce适用于大数据、非迭代、容错的情况。我应该使用什么基准测试方法来证明MPI在速度、小数据和迭代情况下表现出色。非常感谢您提供的任何帮助 最佳答案 你可以看看BigDataBench.它具有一系列不同的工作
有没有使用(或可以被)MPI(消息传递接口(interface))的数据挖掘库？我正在寻找类似于ApacheMahout但可以轻松集成到MPI环境中的东西。我想使用MPI的原因是配置(与Hadoop相比)很容易。还是在数据挖掘场景中使用MPI没有意义？ 最佳答案 MPI(这是一个概念，而不是软件本身!)没有理由比Hadoop/Mahout更容易安装。事实上，后两者目前一团糟，特别是因为它们的Java库困惑。ApacheBigtop试图使它们更易于安装，一旦您掌握了一些基础知识，就可以了。但是:如果您的数据很小(即它可以在单个节点上处
我是并行计算的新手，刚开始在AmazonAWS上试用MPI和Hadoop+MapReduce。但我对何时使用一个而不是另一个感到困惑。例如，我看到的一个常见的经验法则建议可以概括为...大数据、非迭代、容错=>MapReduce速度、小数据、迭代、非Mapper-Reducer类型=>MPI但是，我还看到了MPI(MR-MPI)上的MapReduce实现，它不提供容错，但是seemstobe在某些基准测试中比Hadoop上的MapReduce更高效，并且似乎使用核外内存处理大数据。相反，新一代HadoopYarn及其分布式文件系统(HDFS)上也有MPI实现(MPICH2-YARN)。
我正在尝试实施某种形式的持续通话。不知何故，以下代码一直在悬挂-我猜想我一定已经引入了僵局，但不能真正缠绕我的头...MPI_Requestr[4];[...]MPI_Send_init(&Arr[1][1],1,MPI_DOUBLE,1,A,MPI_COMM_WORLD,&r[0]);MPI_Recv_init(&Arr[1][0],1,MPI_DOUBLE,0,A,MPI_COMM_WORLD,&r[1]);MPI_Send_init(&Arr[2][1],1,MPI_DOUBLE,0,B,MPI_COMM_WORLD,&r[2]);MPI_Recv_init(&Arr[2][0],1,M
