Запуск MPI-задач #

Короткий совет: замените mpiexec на mpirun.

Для запуска MPI-задач можно использовать команду mpirun. По умолчанию задача будет запущена на заказанном количестве процессов, информация об этом будет взята из системы очередей Slurm. Если нужно запустить меньшее количество процессов, то можно использовать параметр -n np.

например:

mpirun -n 8 ./mpiprog8.exe

Intel MPI #

При использовании Intel MPI команда mpiexec работать не будет, используйте mpirun.

OpenMPI #

Вы можете использовать OpenMPI с компиляторами gcc, для этого включите модуль openmpi:

module load gnu openmpi

Запуск гибридных задач MPI+OpenMP #

Рассмотрим следующий пример простой гибридной задачи hybrid.c:

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include "mpi.h"

int main(int argc, char *argv[]) {
  int numprocs, rank, namelen;
  char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME];
  int iam = 0, np = 1;

  MPI_Init(&argc, &argv);
  MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &numprocs);
  MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
  MPI_Get_processor_name(processor_name, &namelen);

  #pragma omp parallel default(shared) private(iam, np)
  {
    np = omp_get_num_threads();
    iam = omp_get_thread_num();
    printf("Node: %12s    rank: %2d/%2d    thread_id: %2d/%2d\n",
           processor_name, rank, numprocs, iam, np);
  }

  MPI_Finalize();
}

Для компиляции с помощью Intel MPI выполните следующие команды:

. /opt/intel/composer_xe_2015/bin/compilervars.sh intel64
. /opt/intel/impi_5.0.3/bin64/mpivars.sh
mpiicc -qopenmp hybrid.c -o hybrid

Для компиляции с помощью gcc + Open MPI выполните следующие команды:

module load gnu openmpi
mpicc -fopenmp hybrid.c -o hybrid

Для запуска задачи воспользуемся следующим скриптом test-hybrid.sh:

#!/bin/bash

# A hybrid MPI+OpenMP example

#SBATCH --job-name=hybrid
#SBATCH --output=hybrid.out
#SBATCH --partition=x6core
#SBATCH --time=5

####### 4 MPI ranks
#SBATCH --ntasks=4

####### 6 OMP threads per MPI rank
#SBATCH --cpus-per-task=6

## load MPI libs if needed
## for Intel:
# . /opt/intel/composer_xe_2015/bin/compilervars.sh intel64
# . /opt/intel/impi_5.0.3/bin64/mpivars.sh

## for Open MPI:
# module load gnu openmpi


## set number of OMP thread to the value of --cpus-per-task
export OMP_NUM_THREADS=$SLURM_CPUS_PER_TASK

mpirun ./hybrid

Система очередей передает текущие переменные окружения, поэтому в самом скрипте активировать профиль для MPI не обязательно, если он уже активирован у текущего пользователя.

Переменную OMP_NUM_THREADS лучше явно приравнять значению $SLURM_CPUS_PER_TASK. В некоторых случаях в этом нет необходимости, так как каждый MPI процесс будет запущен на ограниченном количестве ядер, и OpenMP автоматически выберет нужное количество потоков.

Запускаем задачу в очередь:

sbatch test-hybrid.sh

Результат работы будет в файле hybrid.out, пример:

Node:      cl1n031    rank:  1/ 4    thread_id:  0/ 6
Node:      cl1n031    rank:  1/ 4    thread_id:  1/ 6
Node:      cl1n031    rank:  1/ 4    thread_id:  5/ 6
Node:      cl1n031    rank:  1/ 4    thread_id:  3/ 6
Node:      cl1n031    rank:  0/ 4    thread_id:  5/ 6
Node:      cl1n031    rank:  0/ 4    thread_id:  0/ 6
Node:      cl1n031    rank:  0/ 4    thread_id:  4/ 6
Node:      cl1n031    rank:  1/ 4    thread_id:  2/ 6
Node:      cl1n031    rank:  1/ 4    thread_id:  4/ 6
Node:      cl1n031    rank:  0/ 4    thread_id:  1/ 6
Node:      cl1n031    rank:  0/ 4    thread_id:  2/ 6
Node:      cl1n031    rank:  0/ 4    thread_id:  3/ 6
Node:      cl1n032    rank:  2/ 4    thread_id:  0/ 6
Node:      cl1n032    rank:  2/ 4    thread_id:  2/ 6
Node:      cl1n032    rank:  2/ 4    thread_id:  1/ 6
Node:      cl1n032    rank:  2/ 4    thread_id:  4/ 6
Node:      cl1n032    rank:  2/ 4    thread_id:  5/ 6
Node:      cl1n032    rank:  2/ 4    thread_id:  3/ 6
Node:      cl1n032    rank:  3/ 4    thread_id:  1/ 6
Node:      cl1n032    rank:  3/ 4    thread_id:  0/ 6
Node:      cl1n032    rank:  3/ 4    thread_id:  5/ 6
Node:      cl1n032    rank:  3/ 4    thread_id:  4/ 6
Node:      cl1n032    rank:  3/ 4    thread_id:  3/ 6
Node:      cl1n032    rank:  3/ 4    thread_id:  2/ 6

Задача была запущена на двух узлах (cl1n031 и cl1n032), на каждом узле были запущены две копии MPI-программы, и в каждой используется 6 OpenMP потоков.