好吧,我正在使用MPI + C做一些功课。事实上,我刚刚从Peter Pacheco的书中编写了一个编写作业3.2的小代码,名为“并行编程简介”。代码似乎适用于3个或5个进程...但是当我尝试超过6个进程时,程序会中断。
我正在使用非常“糟糕”的调试方法,即将一些printfs用于跟踪问题发生的位置。使用这种“方法”,我发现在MPI_Reduce之后,出现了一些奇怪的行为,我的程序对行列ID感到困惑,特别是0级消失,并且出现了一个非常大(和错误)的等级。
我的代码在下面,在它之后,我发布了3个和9个进程的输出...我正在运行
mpiexec -n X ./name_of_program
其中X是进程数。
我的代码:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>
int main(void)
{
MPI_Init(NULL,NULL);
long long int local_toss=0, local_num_tosses=-1, local_tosses_in_circle=0, global_tosses_in_circle=0;
double local_x=0.0,local_y=0.0,pi_estimate=0.0;
int comm_sz, my_rank;
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &comm_sz);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &my_rank);
if (my_rank == 0) {
printf("\nEnter the number of dart tosses: ");
fflush(stdout);
scanf("%lld",&local_num_tosses);
fflush(stdout);
}
//
MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);
MPI_Bcast( &local_num_tosses, 1, MPI_LONG_LONG_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);
MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);
srand( rand() ); //tried to improve randomness here!
for (local_toss=0;local_toss<local_num_tosses;local_toss++) {
local_x = (-1) + (double)rand() / (RAND_MAX / 2);
local_y = (-1) + (double)rand() / (RAND_MAX / 2);
if ( (local_x*local_x + local_y*local_y) <= 1 ) {local_tosses_in_circle++;}
}
MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);
MPI_Reduce
(
&local_tosses_in_circle,
&global_tosses_in_circle,
comm_sz,
MPI_LONG_LONG_INT,
MPI_SUM,
0,
MPI_COMM_WORLD
);
printf("\n\nDEBUG: myrank = %d, comm_size = %d",my_rank,comm_sz);
fflush(stdout);
MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);
if (my_rank == 0) {
pi_estimate = ( (double)(4*global_tosses_in_circle) )/( (double) comm_sz*local_num_tosses );
printf("\nPi estimate = %1.5lf \n",pi_estimate);
fflush(stdout);
}
MPI_Finalize();
return 0;
}
现在,2个输出:
(i)对于3个过程:
Enter the number of dart tosses: 1000000
DEBUG: myrank = 0, comm_size = 3
DEBUG: myrank = 1, comm_size = 3
DEBUG: myrank = 2, comm_size = 3
Pi estimate = 3.14296
(ii)对于9个过程:(注意\ n输出很奇怪,有时它不起作用)
Enter the number of dart tosses: 10000000
DEBUG: myrank = 1, comm_size = 9
DEBUG: myrank = 7, comm_size = 9
DEBUG: myrank = 3, comm_size = 9
DEBUG: myrank = 2, comm_size = 9DEBUG: myrank = 5, comm_size = 9
DEBUG: myrank = 8, comm_size = 9
DEBUG: myrank = 6, comm_size = 9
DEBUG: myrank = 4, comm_size = 9DEBUG: myrank = -3532887, comm_size = 141598939[PC:06511] *** Process received signal ***
[PC:06511] Signal: Segmentation fault (11)
[PC:06511] Signal code: (128)
[PC:06511] Failing at address: (nil)
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mpiexec noticed that process rank 0 with PID 6511 on node PC exited on signal 11 (Segmentation fault).
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答案 0 :(得分:1)
当MPI_Reduce的第三个参数是1
而不是comm_size
时,它适用于我(因为每个缓冲区中的元素数是1):
MPI_Reduce
(
&local_tosses_in_circle,
&global_tosses_in_circle,
1, //instead of comm_size
MPI_LONG_LONG_INT,
MPI_SUM,
0,
MPI_COMM_WORLD
);
当你增加进程数时,MPI_Reduce
会覆盖函数堆栈中的其他内容,例如: my_rank
和comm_sz
,并破坏数据。
此外,我认为您不需要任何MPI_Barrier
语句。无论如何MPI_Reduce
和MPI_Bcast
都在阻止。
我不担心换行。它们不会丢失,但在输出中的其他位置,可能是因为许多进程同时写入stdout。
顺便说一句:使用printf
进行调试很常见。