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인텔 컴파일러를 사용하여 런타임시 MPI 포트란에서 PE 개수를 변경할 수 있는지 궁금합니다. 내 문제는 매우 구체적이며, 계산에서 어떤 점에 도달 한 후에 PE 수를 줄일 수 있는지 알고 싶습니다. 제 경우는 다음과 같습니다 : 숫자가 많은 코드가 있습니다. 거대한 문제를 해결하려면 약 128 개의 PE가 필요합니다. 그러나 계산이 끝나고 솔루션 인쇄를

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SGI 스크립트가 MPI 작업을 위해 코어 당 하나의 작업을 사용합니다.

cnfcluster를 사용하여 AWS 클러스터를 만들었습니다. 이것은 4 개의 m4.xlarge 노드로 구성됩니다. 코어 당 하나의 작업을 사용하는 sge 스크립트를 작성하려고합니다. 변경 사항과 관계없이 출력에 호스트가 하나만 표시됩니다. 누구나 스크립트 변경을 제안 할 수 있습니까? [email protected]:~$ qconf -sh ip-172-

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환경 변수 CC (MPI, 인텔 컴파일러, 래퍼)에 컴파일러 세트를 찾을 수 없습니다.

PrgEnv-intel/5.2.82를 사용하여 MPI 기반 C++ 코드를 컴파일 중입니다. cmake/3.0.2 및 cray-mpich/7.0.4를 사용하고 있습니다. export CC=mpiicc export CXX=mpiicpc cmake ./path_to_my_CMakeLists.txt make 하지만이 오류 데 : 내

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Beowulf 클러스터에서 개인 작업을 올바르게 실행할 수 없습니다. 예제 작업이 잘 작동합니다.

최근에 하나의 마스터 노드와 두 개의 클라이언트 노드를 사용하여 Beowulf 클러스터를 설정했습니다. 클라이언트 노드는 모두 마스터 노드의 /home/mpiuser/ 디렉토리를 공유하며 마스터 노드에서 디렉토리가 변경 될 때마다 자동으로 업데이트됩니다. 나는 성공적으로 예를 들어 내가 노력하고 내가 여기에 생성 된 파이썬 파일을 실행하면 다음 다음과 같은

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HDF5 Fortran에서 작성한 실제 속성

HDF 파일에 속성을 쓰려고하는데, 정수가 아닌 실제 값이 아니라면 특성의 적절한 값을 쓰도록 코드가 관리합니다. 이 코드입니다 ! Number of processes is assumed to be 4 ! PROGRAM DATASET_BY_CHUNK USE HDF5 ! This module contains all necessary module

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Jupyter 노트북에서 MPI 호환 응용 프로그램을 실행하는 방법은 무엇입니까?

그래서 나는 gmsh과 trobule있다. 직접 실행 잘 작동합니다 : !gmsh -3 -algo meshadapt tmp_0.geo -o SFM.msh 코드의 실행이 실패하는 동안 : try: out = subprocess.check_output( ["gmsh", "gmsh -3 -algo meshadapt tmp_0.geo -o

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우분투의 MPI 코드는 하나의 프로세서 만 사용합니다.

Open MPI로 병렬 컴퓨팅을 배우려고합니다. MacBook Pro에서 Ubuntu 16 부팅을 사용합니다. OpenMP를 설치하고 hello_world을 실행하여 테스트 해보십시오. #include <mpi.h> #include <stdio.h> int main(int argc, char** argv) { // Initialize the MPI

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2D int 배열을 보내려고 할 때 MPI_Send가 블로킹되는 이유는 무엇입니까?

나는 프랙탈 사진 병렬 계산을 mpi로 수행하려고합니다. 내가 네 부분에 내 프로그램을 분할했습니다 : 행의 수와 행 보내기 순위 에 각 행 속성에 calcul를 수행 밸런스 각 순위 에 의한 열 치료의 수 순위 0 는 단계 1과 2는 작업 (시험 단지 INT를 인쇄 할 경우) 순위 0의 데이터를 취급하지만 난 행을 보내려고 할 때 영에게 프로그램을

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스트라이드 간격을 지정하는 데 왜 'MPI_Type_vector'를 사용합니까?

MPI 문서에서 나는 MPI_Type_vector과 MPI_Type_contiguos의 차이점은 첫 번째로 배열 요소 사이에 스트라이프 간격을 지정할 수 있다는 것입니다. 단순히 MPI_Type_contiguous을 사용하는 대신 왜 그렇게해야하나요?

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TensorFlow와 함께 MPI를 사용할 때의 의미

HPC 백그라운드에서 왔으며 특히 일반적인 기계 학습과 특히 TensorFlow에 대해 배우기 시작했습니다. 처음에는 분산 된 TensorFlow가 기본적으로 TCP/IP와 통신하도록 설계되었지만 Google이 무엇인지, 가장 일반적으로 사용하는 하드웨어 종류를 감안할 때 의미가 있음을 알게되었습니다. 클러스터의 MPI와 병렬로 TensorFlow를 실험하