MPI 文章目录MPI**$1 概述****$2 MPI基本函数**$2.1 `MPI_Init(int* argc, char** argv[])`$2.2 `MPI_Finalize(void)`$2.3 `MPI_Comm_size(MPI_Comm comm, int* size )`$2.4 `MPI_Comm_rank (MPI_Comm comm, int* rank)`$2.5 `
转载
2023-10-23 08:00:55
95阅读
先来一张图，这是在网上最多的一张Celery的图了，确实描述的非常好Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。消息中间件Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，RabbitMQ, Redis, MongoDB (experimenta
MPI（一）基本框架头文件 mpi.h#include "mpi.h"初始化函数：MPI_Init( )MPI_Init(int *argc, char ***argv)完成MPI程序初始化工作，通过获取main函数的参数，让每一个MPI进程都能获取到main函数MPI_Init函数要在调用其他MPI函数之间调用 指示系统完成所用函数初始化工作（mpi库）通信域概念通信域提供了在进程之间传递消息的
1.OpenMPOpenMP是一种用于共享内存并行系统的多线程程序设计的库(Compiler Directive),特别适合于多核CPU上的并行程序开发设计。它支持的语言包括：C语言、C++、Fortran；不过，用以上这些语言进行程序开发时，并非需要特别关注的地方，因为现如今的大多数编译器已经支持了OpenMP，例如：Sun Compiler,GNU Compiler、Intel Compile
Python并行计算的优越性——提高计算效率的最佳选择对于许多计算机科学家和数据科学家来说，提高计算效率一直是最热门的话题之一。并行计算是一种技术，可以用来加速计算过程，使其更加高效、快速。在众多的编程语言中，Python是最受欢迎的之一。在Python中，有着一些非常优秀的并行计算库，可以帮助程序员们更加容易地实现并行计算，提高计算效率。下面我们一起来探讨一下Python的并行计算库。什么是并行
转载
2023-08-21 11:00:55
209阅读
python的multiprocessing包是标准库提供的多进程并行计算包，提供了和threading（多线程）相似的API函数，但是相比于threading，将任务分配到不同的CPU，避免了GIL（Global Interpreter Lock）的限制。下面我们对multiprocessing中的Pool和Process类做介绍。Pool采用Pool进程池对任务并行处理更加方便，我们可以指定并
转载
2023-07-11 19:20:11
279阅读
正如我们在上一节提到的，R 是被设计成单线程的，但它仍然可以使用多线程并行计算，即运行多个 R 会话进行计算。该技术是由一个随 R 一起发布的并行库来支持的。假设我们需要做一次模拟：生成一个遵循特定随机过程的随机路径，看看在任何一点是否有值超出了起点的一个固定邻域。以下代码是一种实现：set.see
原创
2019-02-11 14:35:00
271阅读
基于都志辉老师《MPI并行程序设计模式》第14章内容。前面接触到的MPI发送的数据类型都是连续型的数据。非连续类型的数据，MPI也可以发送，但是需要预先处理，大概有两类方法：（1）用户自定义新的数据类型，又称派生类型（类似定义结构体类型，但是比结构体复杂，需要考虑<类型，偏移量>两方面的内容）（2）数据的打包和解包（将不连续的数据给压缩打包到连续的区域，然后再发送；接受到打包数据后，先
Windows系统下搭建MPI环境
MPI的全称是Message Passing Interface即标准消息传递界面，可以用于并行计算。MPI的具体实现一般采用MPICH。下面介绍如何在Windows XP系统下VC6中搭建MPI环境来编写MPI程序。
一.准备工作
1.1 安装MPI
转载
2016-09-28 14:04:00
293阅读
2评论
Windows系统下搭建MPI环境MPI的全称是Message Passing Interface即标准消息传递界面，可以用于并行计算。MPI的具体实现一般采用MPICH。下面介绍如何在Windows X...
转载
2016-09-28 14:04:00
197阅读
2评论
python并行运算库 HiPlot is Facebook’s Python library to support visualization of high-dimensional data table, released this January. It is particularly well known for its sophisticated interactive paralle
20世纪60年代初期, 由于晶体管以及磁芯存储器的出现, 处理单元变得越来越小, 存储器也更加小巧和廉价。这些技术的发展促进了并行计算机的产生。到80年代蓬勃发展和百家争鸣，再到90年代体系结构框架趋于统一，并行计算机得到突破性的发展。现代计算机的发展历程可以分为2个时代：串行计算时代和并行计算时代。并行计算是在串行计算的基础上发展起来的。并行计算将一项大规模的计算任务交由一组相同的处
MPI 和 MPI4PY 的搭建上一篇文章已经介绍，这里面介绍一些基本用法。 mpi4py 的 helloworld mpiexec -n 5 python3 x.py 2. 点对点通信 因为 mpi4py 中点对点的 通信 send 语句 在数据量较小的时候是把发送数据拷贝到缓存区，是非堵塞的操作
原创
2022-05-17 22:05:16
846阅读
MultiRunner说明文档这是一个进程级别的python并行框架，可用于深度学习调参等任务，可通过 pip install MultiRunner 安装注意，本包的使用极度简洁，原代码完全无需改动，使用本包的时候，包含import语句在内，仅需加入四行代码。如果你遇到了以下问题之一，你可能需要这个包：你是一个机器学习调参侠，你在一台主机上安装了多个GPU，或者你有多台共享硬盘的主机(节点，aw
转载
2023-06-27 22:21:00
178阅读
目前个人计算机大都是多核的，但是在运行python程序的时候会发现实际上只有一个核心（CPU）在跑代码，另外几个核心都在偷懒呢，如下图 并行计算的目的是将所有的核心都运行起来以提高代码的执行速度，在python中由于存在全局解释器锁（GIL）如果使用默认的python多线程进行并行计算可能会发现代码的执行速度并不会加快，甚至会比使用但核心要慢！！！ 一些并行模块通过修改pyhton的
1.并行编程模式-消息传递： 具有通用功能的消息传递库有PICL、PVM、PARMACS、P4、MPI等；面向特定系统定制的消息传递库有MPL、NX、CMMD等。消息传递模型的主要缺点是：要求在编程过程中参与显式的数据划分和进程间同步，因此会需在解决数据依赖、预防死锁上话费较大精力。2.MPI消息传递通信的基本概念缓存区MPI环境定义了3种缓存区： 应用缓冲区指保存将要发送或接受的数据的地址空间
转载
2023-11-06 16:52:49
42阅读
目录模块介绍文章相近模块1、按并行分类（1）阻塞（非并行）（2）批次并行（3）异步2、按传参分类（1）单个任务，任务多参数（2）多个任务，任务单参数（3）多个任务，任务多参数3、按返回分类（1）返回任务返回值（2）返回list（3）返回ApplyResult（4）返回MapResult（5）返回迭代器或生成器（6）无直接返回值模块介绍文章《python 并行计算 multiprocessing、m
# Python for 并行计算入门指南
## 1.整体流程
为了实现Python for并行计算，我们需要执行以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库和模块 |
| 步骤2 | 创建一个并行计算的任务列表 |
| 步骤3 | 将任务列表分发给多个工作进程 |
| 步骤4 | 处理并行计算的结果 |
| 步骤5 | 合并结果并输出最终结果
原创
2023-08-18 03:12:06
142阅读
CUDA全局内存的合并访问（个人理解）每个warp去访问全局内存，会有400-600个时钟周期的内存延迟，这个代价很昂贵，所以为了减少访问全局内存的指令次数，我们将满足字节大小和对齐要求的warp合并起来访问全局内存，从而减少对全局内存的访问次数，提高GPU性能。关于warp指令基础知识1）什么是warp?一个线程warp包括32条线程（我的电脑是1个warp包括32条线程）。它位于多处理器中。2
在这篇文章中，我们并没有介绍非常多的MPI的应用，其实在普通的并行或者分布式任务中，掌握了各个进程的任务处理过程以及进程间的通信方
原创
2022-05-05 14:04:23
605阅读
