每个核心分配两个 MPI 进程

Posted 2023-02-21

【中文标题】每个核心分配两个 MPI 进程

【英文标题】：assign two MPI processes per core

【发布时间】：2012-07-29 18:07:16

【问题描述】：

如何为每个内核分配 2 个 MPI 进程？

例如，如果我使用mpirun -np 4 ./application，那么它应该使用 2 个物理内核来运行 4 个 MPI 进程（每个内核 2 个进程）。我正在使用 Open MPI 1.6。我做了mpirun -np 4 -nc 2 ./application，但无法运行它。

它抱怨mpirun was unable to launch the specified application as it could not find an executable:

【问题讨论】：

可能是因为你拼错了application？

没有。那只是错字。 “应用程序”不是真正的应用程序名称。感谢您指出。如果我把'-nc 2'拿出来，它就起作用了！

在您的评论中，您说的是“nc -2”而不是“-nc 2”。那是 2 条消息中的 2 处错别字。你确定你不是因为赶时间而错过了一些愚蠢的事情吗？

:-( 我仔细检查过。实际命令中没有拼写错误。没有'-nc 2'的情况下工作

我建议你在这里合并你other question的内容。

【参考方案1】：

orterun（Open MPI SPMD/MPMD 启动器；mpirun/mpiexec 只是它的符号链接）对进程绑定有一些支持，但它不够灵活，无法让您在每个内核上绑定两个进程。您可以尝试使用-bycore -bind-to-core，但是当所有内核都已经分配了一个进程时，它会出错。

但有一个解决方法 - 您可以使用 rankfile 在其中明确指定将每个排名绑定到哪个插槽。下面是一个示例：为了在双核 CPU 上运行 4 个进程，每个核心有 2 个进程，您可以执行以下操作：

mpiexec -np 4 -H localhost -rf rankfile ./application

其中rankfile 是一个文本文件，内容如下：

rank 0=localhost slot=0:0
rank 1=localhost slot=0:0
rank 2=localhost slot=0:1
rank 3=localhost slot=0:1

这会将等级 0 和 1 放在处理器 0 的核心 0 上，并将等级 2 和 3 放在处理器 0 的核心 1 上。丑陋但有效：

$ mpiexec -np 4 -H localhost -rf rankfile -tag-output cat /proc/self/status | grep Cpus_allowed_list
[1,0]<stdout>:Cpus_allowed_list:     0
[1,1]<stdout>:Cpus_allowed_list:     0
[1,2]<stdout>:Cpus_allowed_list:     1
[1,3]<stdout>:Cpus_allowed_list:     1

编辑：从您的other question 可以清楚地看出您实际上是在超线程 CPU 上运行。然后你必须弄清楚你的逻辑处理器的物理编号（这有点令人困惑，但物理编号对应于processor: 的值，如/proc/cpuinfo 中报告的那样）。获取它的最简单方法是安装hwloc 库。它提供了hwloc-ls 工具，您可以这样使用：

$ hwloc-ls --of console
...
  NUMANode L#0 (P#0 48GB) + Socket L#0 + L3 L#0 (12MB)
    L2 L#0 (256KB) + L1 L#0 (32KB) + Core L#0
      PU L#0 (P#0)    <-- Physical ID 0
      PU L#1 (P#12)   <-- Physical ID 12
...

物理 ID 列在括号中的 P# 之后。在您的 8 核情况下，第一个核心（核心 0）的第二个超线程很可能具有 ID 8，因此您的 rankfile 看起来像：

rank 0=localhost slot=p0
rank 1=localhost slot=p8
rank 2=localhost slot=p1
rank 3=localhost slot=p9

（注意 p 前缀 - 不要省略）

如果您没有hwloc 或者您无法安装它，那么您必须自己解析/proc/cpuinfo。超线程将具有相同的 physical id 和 core id 值，但不同的 processor 和 apicid。物理ID等于processor的值。

【讨论】：

对于未来的旅行者，我有一个后续问题here

【参考方案2】：

我不确定您是否有多台机器，以及您希望如何分配进程的确切细节，但我会考虑阅读：

mpirun man page

手册表明它有将进程绑定到不同事物的方法，包括节点、套接字和 cpu 核心。

请务必注意，如果您运行的进程数是 CPU 内核数的两倍，您就可以实现这一点，因为它们往往会均匀分布在内核上以共享负载。

我会尝试以下类似的方法，尽管手册有些含糊，而且我不能 100% 确定它会按预期运行，只要您有双核：

mpirun -np 4 -npersocket 4 ./application

【讨论】：

我正在使用共享内存选项在一台机器上运行应用程序，

此使用的解决方法是-npersocket 4。只需将其设置为每个插槽上 CPU 核心数的两倍，它就会为每个核心调度 2 个进程。它们不会与核心绑定，但会自行分配。

【参考方案3】：

如果你使用 PBS 或类似的东西，我会建议这种提交方式：

qsub -l select=128:ncpus=40:mpiprocs=16 -v NPROC=2048./pbs_script.csh

在目前的提交中，我选择了 128 个计算节点，它们有 40 个核心，并使用其中的 16 个。就我而言，我每个节点有 20 个物理内核。

在这个提交中，我阻止了节点的所有 40 个核心，没有人可以使用这些资源。它可以避免其他人使用同一节点并与您的工作竞争。

【参考方案4】：

使用Open MPI 4.0，两条命令：

mpirun --oversubscribe -c 8 ./a.out

和

mpirun -map-by hwthread:OVERSUBSCRIBE -c 8 ./a.out

为我工作（我有一个具有 4 个内核和 8 个逻辑内核的 Ryzen 5 处理器）。

我使用包含实数运算的 do 循环进行了测试。使用了所有逻辑线程，但似乎没有加速优势，因为与使用 -c 4 选项（没有超额订阅）相比，计算花费了两倍的时间。

【参考方案5】：

你可以跑 mpirun --use-hwthread-cpus ./application

在这种情况下，Open MPI 会认为处理器是超线程提供的线程。这与将处理器视为 CPU 内核时的默认行为形成对比。

Open MPI 在您使用此选项时将超线程提供的线程表示为“硬件线程”，并为每个“硬件线程”分配一个 Open MPI 处理器。