50、MPI 进程亲和性及相关优化实践

MPI 进程亲和性及相关优化实践

1. MPI 进程亲和性概述

在并行计算中,进程亲和性是一个关键概念,它涉及到如何控制进程的放置和绑定,以优化程序性能。通过前面的示例,我们已经对如何控制进程的放置和亲和性有了一定的了解,同时也掌握了一些检查进程放置和绑定是否符合预期的工具。

1.1 亲和性的概念

亲和性的概念源于操作系统对资源的管理方式。在操作系统层面,我们可以设置每个进程允许运行的位置。在 Linux 系统中,可以使用 taskset numactl 命令来实现这一目的。这些命令以及其他操作系统上的类似工具,随着 CPU 复杂度的增加而出现,其作用是为操作系统的调度器提供更多信息,调度器可能将这些指令视为提示或要求。通过这些命令,我们可以将服务器进程固定到特定的处理器上,以便更接近特定的硬件组件或获得更快的响应。对于单个进程而言,关注亲和性通常就足够了。

1.2 并行编程中的额外考虑因素

在并行编程中,我们需要考虑一组进程的放置问题。例如,假设有 16 个处理器,运行一个 4 个秩(rank)的 MPI 作业,我们需要决定将这些秩放置在哪里,是跨多个插槽(socket)分布、全部放在所有插槽上、紧密打包在一起还是分散放置,以及是否将某些秩相邻放置(如秩 1 和秩 2 在一起,或秩 1 和秩 4 在一起)。为了回答这些问题,我们需要考虑以下几个方面:
- 映射(Mapping) :即进程的放置位置。
- 秩的顺序(Order of ranks) :哪些秩应该相邻。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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