openmpi

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    この投稿は前の投稿binding threads to certain MPI processesに関連しています。ここでは、MPIランクに異なる 個のOpenMPスレッドを割り当てる方法を尋ねられました。 $ mpiexec <global parameters> -n n1 <local parameters> executable_1 <args1> : -n n

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    MPI_Get_address(&member, &offset[0]);がoffset[0] = 0;に置き換えられた場合、コードは以下のように出力されます。私の知る限りでは、MPI_BOTTOMの絶対メモリアドレスが必要であり、そのためにMPI_Get_address()が使用されています。構造体MemberはMPI_Get_address()に問題ありませんが、構造体Familyは機能しませ

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    と2つのMPI_Recvsの2つのバッファを使用した場合、2つの異なるバッファがあり、各バッファからそれぞれのバッファを受け取った場合は、MPI_Sendの内容をどのバッファに渡すかを指定できますか? if(rank == MASTER) { for(kk=1; kk < size; kk++) { MPI_Recv(printbuf, numcols, MPI_DOUBLE

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    のために私は私の環境は、OpenMPIの上のクラスのプロジェクトのために設定を取得しようとしていると、ここでの指示に従ってています - http://lsi.ugr.es/~jmantas/pdp/ayuda/datos/instalaciones/Install_OpenMPI_en.pdf 私はUbuntuの16を持っており、それは私がlibopenmpi-DBGをインストールしようとすると、

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    私はMPIが初めてのので、私のシステムの性能を推論するためにMPI(および特にOpenMPI)がどのように機能するのかを理解しようとしています。 私は物事を少し良く理解するのに役立つオンライン資料を探してみましたが、運があまりありませんでした。私はここに来ると思った。 私は3ノード(1マスター、2クライアント)があり、MPI_Gatherを発行すると、ルートプロセスが受信データを順次または同時に処

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    mpirun -n 2 ./outを実行すると、次のコードで派生したMPIデータ型の拡張を取得できません。どうして? エラーメッセージ: *** An error occurred in MPI_Type_get_extent *** reported by process [969080833,1] *** on communicator MPI_COMM_WORLD *** MPI_ER

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    6コアのIntel Xeonマシンでnumpy.linalgとopenmpi/mpi4pyを使用して、多数の完全に独立した行列計算を対角化しようとしています。 N個のプロセスで実行すると、各行列計算はN回かかるように見えるため、計算の合計時間は非並列バージョンと同じ(実際には少し遅くなります)。 など。 import numpy as np import numpy.linalg as la

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    if(my_rank==0) { sprintf(str,"<?xml version=\"1.0\" ?>\n"); MPI_File_iwrite(fp,str,strlen(str), MPI_CHAR,&request); a=a+strlen(str); sprintf(str,"<!DOCTYPE Xdmf SYSTEM \"X

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    piの計算に次のコードを並列化しようとしています。 私のアプローチは、forを並列化するためにscatterを使い、reduceを使って合計値を計算し、最後にpiを表示することです。 私のコードは次のよう #include <stdio.h> #include <mpi.h> long num_steps = 100000; double step = 1.0/100000.0; in

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    私はUbuntu 16.04でHDF5が必要なパッケージをコンパイルしようとしていました。 HDF5をコンパイルするとき、私はこの問題が発生した: ImportError: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libhdf5_openmpi.so.10: undefined symbol: ompi_mpi_info_null が、これは私がOpenMPIのを持っていないことを