MPI+Openmp的程序用什么命令来实现编译和运行啊?

yinbalu 2009-12-17 11:32:08

各位大虾：

MPI+Openmp的程序用什么命令来实现编译和运行啊?

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hhlpxt 2009-12-28

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在LINUX上要GCC 4.1并要安装MPI软件包，命令是：比如是CPI.c的原文件，那么如下：
编译：/usr/local/bin/mpicc -o CPI CPI.c -fopenmp
执行：/usr/local/bin/mpirun -np 4 CPI 8 //4表示4台机器，8表示线程

intel_iclifort 2009-12-26

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MPI 实际上是运行库, 一般需要使用和MPICH 1/2 兼容的发行包即可, 对编译器没有特别的要求

而OpenMP是对C/C++和Fortran语言的扩展, 需要编译器支持．请使用GCC 4.1以上版本(-fopenmp), 或者ＶＳ２００５以后的才支持．　Ｉｎｔｅｌ的编译器从９．０版本开始就支持了，

kaith11 2009-12-25

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没看懂意思？？

gxx2019 2009-12-22

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vs,2005,2008就可以了啊

james_hw 2009-12-18

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[Quote=引用 1 楼 z569362161 的回复:]
OpenMP采用共享存储，它只适应于SMP,DSM机器，不适合于集群。MPI虽适合于各种机器，但它的编程模型复杂：需要分析及划分应用程序问题，并将问题映射到分布式进程集合；
需要解决通信延迟大和负载不平衡两个主要问题；
调试MPI程序麻烦；
MPI程序可靠性差，一个进程出问题，整个程序将错误；
还是用MapReduce
[/Quote]
你强sf的能力越来越强了。。。

z569362161 2009-12-18

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OpenMP采用共享存储，它只适应于SMP,DSM机器，不适合于集群。MPI虽适合于各种机器，但它的编程模型复杂：需要分析及划分应用程序问题，并将问题映射到分布式进程集合；
需要解决通信延迟大和负载不平衡两个主要问题；
调试MPI程序麻烦；
MPI程序可靠性差，一个进程出问题，整个程序将错误；
还是用MapReduce

串行到并行：蒙特卡洛运算本教程介绍如何编写并行程序以使用带有MPI和OpenMP的蒙特卡洛方法来计算π。 ####编译和运行在开始之前，您将需要编辑提交脚本（submit.pbs和mpisubmit.pbs）和Makefile，并用正确的项目ID替换。完成后，您需要加载PGI编程环境 module load PrgEnv-pgi 要编译并提交串行版本，您需要运行： make serial 对于MPI_Reduce版本： make mpi 对于MPI发送/接收版本： make mpisr 对于OpenMP版本： make omp 对于混合OpenMP / MPI版本： make mpiomp 输出应类似于： Wed Sep 18 11:02:27 EDT 2013 Pi: 3.140800 Application 3587838 resources: utime ~0s,

具有并行计算的卷积神经网络的C ++库（openMP，CUDA，MPI）用法： g ++ -std = c ++ 11 -fopenmp lenet.cpp -o lenet ./lenet 这是模型的多线程版本（具有数据并行性），您可以使用以下方法更改线程数：导出OMP_NUM_THREADS = 4 要使用MPI版本的代码，您需要使用mpic ++进行编译： mpic ++ -std = c ++ 11 -fopenmp lenet.cpp -o lenet 您可以在多节点系统上运行它！创建自己的网络您可以通过派生Model类并使用addLayer（）方法按顺序添加所有图层来创建自己的深度神经网络类。您还可以通过扩展ActivationLayer来引入自己的激活层。您可以通过扩展LossFunction类来创建自定义Loss函数。工作正在进行中使用以下方法进

内容目录一．Linux常用编译器简介 1.1 GCC、Intel ，简单程序编译和执行 2.1程序的编译流程 2.2函数库的使用和生成 2.3程序的执行 2.4 module的使用 2.5 yhbatch和简单bash脚本三．并行程序的编译运行 3.1OpenMP和MPI程序设计介绍 3.2OpenMP和MPI程序的编译和运行四．Make工具介绍 4.1Make工具的作用 4.2 基本规则 4.3 Makefile

摘要:针对当前大量遗产代码无法重复利用的问题,设计一种新的编译工具将C的串行代码转换为基于MPI + OpenMP的混合并行编程代码,降低了并行编程的开发成本。首先,通过对JavaCC的优化,实现一种可以解析C语言的词法和语法分析器,进行源代码分析并生成抽象语法树;其次,根据语法树对源代码进行控制依赖性和数据依赖性分析,产生可并行化的语句块分区;再次,按照提出的并行代码生成方法得到目标代码;最后,基于Visual Studio2010 构建目标代码仿真验证环境。实验结果表明,该工具可以较为理想地实现串行代码自动并行化,与手工编写的代码. 在加速比上的误差为8. 2% ~18. 4%。

OMP2MPI 适用于 Linux 的自定义 Source-To-Source 编译器 + Mercurium 框架安装和配置。＃＃介绍所提供的工具是基于 BSC 的Source to Source compiles (S2S) [1]。 Mercurium 是一种源到源编译基础设施，旨在快速原型设计并支持 C 和 C++ 语言，主要用于 Nanos 环境以实现 OpenMP，但由于它具有很强的可扩展性，因此已用于实现其他编程模型或编译器转换。该框架用于实现我们的 S2S 转换阶段，为我们提供抽象语法树 (AST) 作为对符号表的轻松访问。这些信息通过我们的一组工具进行分析，以解析原始问题并将其转换为目标语言的最佳版本。 OMP2MPI [2]，从 OpenMP 自动生成 MPI 源代码。允许程序利用非共享内存架构，例如集群或基于片上网络（基于 NoC）的多处理器片上系统 (

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