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MPI学习笔记（二）：矩阵相乘的两种实现方法
mpi矩阵乘法（C=αAB+βC） 最近领导让把之前安装的软件lapack、blas里的dgemm运算提取出来独立作为一套程序，然后把这段程序改为并行的，并测试一下进程规模扩展到128时的并行效率。 我发现这个是dgemm.f文件，里面主要是对C=αAB+βC的实现，因此在此总结一下MPI的海思 Hi3531D 视频流获取代码流程
代码大概流程 main.c |venc/sample_venc.c ->SAMPLE_VENC_DUALPP_CLASSIC |venc/sample_venc.c ->SAMPLE_COMM_VENC_StartGetStream |common/sample_comm_venc.c ->SAMPLE_COMM_VENC_GetVencStreamProc |common/sampFortran并行循环体MPI库
Fortran并行循环 机器系统为ubuntu18.04LTS，fortran编译器为intel的oneAPI，并行策略为fortran90+MPI库，并行3个CPU 以下三个hello world程序选择3种不同的循环策略 每个CPU都遍历三次循环 三个CPU分担三次循环，即每个CPU遍历一次循环 使用subroutine+全局变量实现更加复杂的多次循环MPI可靠性设计
导入库函数 import subprocess import numpy as np import os 同步每个节点暂停状态 n = 100 array=np.load('zong.npy') flag= array[-1][0:2] flag1 = int(flag[0]) flag2 = int(flag[1]) def bijiao(): maxflag=-100 maxnode=-1 for line in open("cpu_基于mbedtls开源库国密算法的使用
基础知识 （1）公钥：在代码编程中，公钥是使用64个字节来存储的。 （2）私钥：在代码编程中，公钥是使用32个字节来存储的。 对应的代码具体实现 （1）mbedtls sm2环境 在 mbedtls 中 sm2 环境是用结构体 sm2_context 结构体来表示的，具体结构体如下所示： typedef struct { mbedtls_ecp_group兴达易控MPI转光纤模块
兴达易控MPI转光纤模块 概述： XD-OLM-A系列产品是兴达易控（北京）科技有限公司专门为PPI /MPI/DP现场总线远距离数据通讯而设计的工业级光纤通讯产品。通过将该总线的电缆通讯转换为光纤通讯，实现了总线段间的信号光电隔离、完全隔离了总线段之间的电气干扰；同时具有总线信号再生、延长并行与分布式计算复习要点
概念 计算机架构 SISD Single instruction stream Single Data stream 单指令单数据，串行计算机 在任何一个时钟周期，CPU都只有一个指令流；在任何一个时钟周期，都只有一个数据流作输入 确定性执行 SIMD Single instruction stream Multiple Data stream 单指令多数据，并行计算机并行程序
装载地址：https://www.1024sou.com/article/566302.html 一、大数据时代的现状 据统计，YouTube上每分钟就会增加500多小时的视频，面对如此海量的数据，如何高效的存储与处理它们就成了当前最大的挑战。但在这个对硬件要求越来越高的时代，CPU却似乎并不这么给力了。自2013年以来，处理器频Windows MPI安装包
配置教程： Windows10+VisualStudio2019配置MPI 附在VS中直接运行MPI程序的方法_JackFishxxx的博客-CSDN博客 下载包：链接：https://pan.baidu.com/s/1vO8fuvAjvTE1YyDePbG9YQ 提取码：wj02gfortran + msmpi 在windows上编译并行程序
近期在构建一个并行程序时，踩了好几个坑，现在记录下来，用于以后查阅，如有错误的地方，请指正。 由于需要构建在windows下运行的程序，所以使用mingw进行编译。 在make过程中，报出以下错误： function 'int_ptr kind' in initialization expression at (1) must be an instrinsic function 经MPI — 2. 点对点通信
点对点通信 MPI中数据通信类似邮件发送 一个进程发送数据的拷贝到另一个进程/一组进程，其它进程则接收数据拷贝 数据通信要求 发送方：（必须知道的） 1、发送数据谁，给哪个进程 2、发送什么数据，包括数据类型和数据的数量 3、用户定义的tag（类似邮件的主题，告诉接收方接收的是什么类型的macos安装MPI-IS / mesh遇到的坑
一步一步按照Readme教程来，在 brew install boost安装之后 跳到mesh文件夹下，使用命令 BOOST_INCLUDE_DIRS=/usr/local/Cellar/boost/1.76.0/include make all 在此过程中，我遇到过报错openGL版本问题，重装其指定的版本之后，又报错 OSError: (‘dlopen(OpenGL, 10): image not foLinux MPI+HIP混编
Linux MPI+HIP混编 源文件： pi_hip.cpp #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include <hip/hip_runtime.h> #define NBIN 10000000 // Number of bins #define NUM_BLOCK 13 // Number of thread blocks #define NUM_THREAD 192 // Number of threads per bLinux MPI+CUDA混编
Linux MPI+CUDA混编 源文件（main.cpp pi_cu.cu） main.cpp #include <mpi.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define NBIN 10000000 // Number of bins #define NUM_BLOCK 13 // Number of thread blocks #define NUM_THREAD 192 // Number of threadsLinux MPI编译运行
源文件 // mpi_AxB.c #include "mpi.h" #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <sys/types.h> #include <unistd.h> const int rows = 10; //the rows of matrix const int cols = 7; //the cols of matrix int main(int argc使用pycharm专业版（支持远程调试及运行）如何运行mpi的代码呢？？？(mpi4py的代码）
问题如题： 请注意：这里pycharm专业版的远程调试及运行该如何设置不进行介绍。 由于mpi进程启动是需要执行mpiexec或mpirun命令的，然而在pycharm中我们只能远程调用Python命令，无法直接调用mpiexec和mpirun命令，因此使用pycharm远程运行mpi代码存在一定困难。 如果变换一下思路分享某Python下的mpi教程 —— A Python Introduction to Parallel Programming with MPI 1.0.2 documentation
如题： 无意中发现了一个Python下的mpi教程《A Python Introduction to Parallel Programming with MPI 1.0.2 documentation》 地址如下： https://materials.jeremybejarano.com/MPIwithPython/# 这里给出自己的一些学习笔记：mpi转以太网与IFIX上位机软件通讯
mpi转以太网与IFIX上位机软件通讯 方案说明 现场是西门子300 315-2dp plc连接上位机组态软件，实现设备组网，上传数据到中控室。采取的方案是用兴达易控CHNet-S7300MD的一款300plc转以太网模块连接西门子S7300 PLC；IFIX软件中，采用S7驱动的S7 TCP/IP的通讯方式。 兴达易控CHNet-S7300MDubuntu环境下mpi多进程程序利用gdb进行调试
ubuntu环境下mpi多进程程序利用gdb进行调试 问题： 在Ubuntu环境下进行多线程调试比较麻烦，商业软件买不起，对于自己的作业而言，也没必要用到，因此，就打算用gdb去调试，有教程介绍在linux下用vscode进行调试，但是，我搞了很长时间都没有实现，一大堆的参数实在是搞不清楚如何搞，因此，直接终端并行及分布式框架 -- MPI/NCCL/OPENMP技术
初稿未完成 摘要 经典并行计算方案介绍。 OPENMP技术详细介绍。 MPI技术详细介绍。 NV集合通信NCCL 技术介绍。 结合上述三个技术实战案例分享 经典并行计算方案介绍 简要介绍一下Hadoop、Spark、MPI三种计算框架的特点以及分别适用什么样的场景？ Hadoop：基于分布式文件系统HDFSopenmpi编译安装
概念原理 OpenMPI是一个免费的、开源的MPI实现，兼容MPI-1和MPI-2标准。OpenMPI由开源社区开发维护，支持大多数类型的HPC平台，并具有很高的性能。 功能描述 OpenMPI借助TCP/IP网络连接的多台计算机，以此分发数据从而提升高性能间的消息传递。该软件常和支持mpi应用的软件结合使用，实现应[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。本文是系列第六篇，看看 Horovod 后台线程架构。 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线boost::mpi模块对 all_gather() 集体的测试
boost::mpi模块对 all_gather 集体的测试 实现功能 C++实现代码 实现功能 boost::mpi模块对 all_gather() 集体的测试 C++实现代码 #include <algorithm> #include <boost/mpi/collectives/all_gather.hpp> #include <boost/mpi/collectives/all_gatherv.hpp>[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入 目录[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入0x00 摘要0x01 Horovod 简介0x02 Hovorod 机制概述2.1 Horovod 机制0x03 示例代码3.1 摘要代码3.2 horovodrun0x04 运行逻辑4.1 引高性能计算之MPI：第一次MPI并行程序设计练习
第一次MPI并行程序设计练习 第一题：定积分计算 题目要求： 设计MPI并行程序，计算定积分： f 0 10 x