Julia:在处理器上的函数中访问DArray

时间:2014-07-13 19:11:24

标签: parallel-processing julia pmap

我创建了一个DArray:

d = dzeros(3)

现在我想使用pmap并行运行一个函数。我希望该函数能够访问当前处理器上本地d的任何部分。像

这样的东西
function foo()
    global d
    a = localpart(d)
    a[1] = 1
end

然而,我得到了

exception on 2: exception on 4: ERROR: d not defined
 in mcmc_sub! at /home/benjamin/.julia/v0.3/Mamba/src/model/mcmc.jl:67
 in anonymous at multi.jl:847
 in run_work_thunk at multi.jl:613
 in anonymous at task.jl:847

每个进程。

应在每个处理器上定义

d。例如,这样的代码可以工作:

julia> d = dzeros(3)
3-element DArray{Float64,1,Array{Float64,1}}:
 0.0
 0.0
 0.0

julia> @spawnat(2, (a = localpart(d); a[1]=1;))
RemoteRef(2,1,65)

julia> d
3-element DArray{Float64,1,Array{Float64,1}}:
 1.0
 0.0
 0.0

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

我不完全确定没有副本发生,但我的理解是你可以将d作为参数传递(它是对整个事物的引用,传递它不会移动数据)。

简单示例:

function foo(d, u)
    r, = myindexes(d)
    return u * 100000 + sum(d[r])
end

function main()
    d = distribute(1:100)
    show(pmap(x-> foo(d, x), 1:10))
end

# julia -p 2 -L test.jl -e "main()"

我不确定你是否可以用这种方式分配给分布式数组,你可能想要创建一个新的(逐个);这是cellular automaton example中的内容。