Установка и настройка MPI кластера

03.06.2008 12:33

Переведена первая часть статьи про настройку MPI из серии про создание высокопроизводительного кластера. Показано, как скомпилировать и установить MPI (Message Passing Interface, интерфейс передачи сообщений) в двух различных режимах (в первой части описывается использование ch_p4, а во второй части — ch_p4mpd).

исправить +/–

Главная ссылка к новости (http://www.ibm.com/developerwo...)

Автор новости: IBM dW

Лицензия: CC BY 3.0

Короткая ссылка: https://opennet.ru/16265-mpi

Ключевые слова: mpi, cluster, linux

При перепечатке указание ссылки на opennet.ru обязательно

Обсуждение (5)

RSS

1, rav_g (??), 16:02, 03/06/2008 [ответить]

+/–

>Чтобы скомпилировать MPI для устройства ch_p4, укажите аргумент --with->device=ch_p4. Справку по другим видам устройств можно получить командой ./>configure --help.

Кто-нибудь может дать определения устройства в mpich? Я имею в виду внятное, а не из своей головы. В документации http://www-unix.mcs.anl.gov/mpi/mpich1/docs.html такого не нашел :-(

PS: mpich уже давно не разрабатывается, коллектив разработчиков переключился на mpich2, есть еще альтернатива - OpenMPI, весьма неплохая вещь...

2, Аноним (2), 19:24, 03/06/2008 [ответить]	+/–
Сдаётся мне что в свете CUDA MPI умрёт. Ну или около того. После таких примеров https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=16228 (речь, в первую очередь, о стоимости решения) перспективы кластеров на CPU ИМХО весьма туманны.

3, Анонимус (?), 20:34, 03/06/2008 [^] [^^] [^^^] [ответить]	+/–
>Сдаётся мне что в свете CUDA MPI умрёт. Ну или около того. >После таких примеров https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=16228 (речь, в первую очередь, о стоимости решения) >перспективы кластеров на CPU ИМХО весьма туманны. CUDA применима в очень узком круге задач, так что не умрёт.

4, MiG (?), 21:00, 03/06/2008 [^] [^^] [^^^] [ответить]	+/–
Это только пока. Ещё пару лет назад ничего такого и в помине не было. Писали расчётные проги институты да энтузиасты, а теперь уже речь идёт о массовом применении. NVidia включает аппаратную поддержку физических расчётов, двойную точность... Уже сейчас нет проблем что-то посчитать на GPU. Скоро и общего применения дело дойдёт. Между прочим, если ядро ОС написать под GPU можно получить бонусы для интерактивности системы: ядер полно, одновременно может работать куча задач, планировщику - халява. :)

5, Аноним (2), 23:26, 03/06/2008 [ответить]	+/–
Снова возвращаются к спец процесорам... фмига где ты?!

Добавить комментарий

Текст: