使用 Boost.MPI 的 all_reduce 计算最小值的示例

最新推荐文章于 2025-11-25 00:02:19 发布

CodeSpark

最新推荐文章于 2025-11-25 00:02:19 发布

阅读量140

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：算法 linux 运维编程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeSpark/article/details/132682293

编程专栏收录该内容

411 篇文章 ¥29.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍如何使用 Boost.MPI 的 all_reduce 函数在并行环境中计算一组数字的最小值。通过示例代码详细解释了 Boost.MPI 的初始化、归约操作以及如何在 MPI 环境中编译和运行程序。示例展示了 Boost 库在 C++ 中进行并行计算的强大功能。

使用 Boost.MPI 的 all_reduce 计算最小值的示例

在并行计算中，经常需要在多个进程或节点之间进行通信和数据交换。Boost.MPI 是一个用于实现消息传递接口（MPI）的 C++ 库，它提供了一套丰富的工具和函数，用于方便地进行并行计算。其中之一是 all_reduce 函数，它可以在所有进程之间进行归约操作，以计算出全局结果。

在本示例中，我们将使用 Boost.MPI 的 all_reduce 函数来计算一组数字的最小值。以下是完整的代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

CodeSpark

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

使用 Boost.MPI 计算最小值的示例

DevWizard的博客

08-23

124

然后，为了演示 all_reduce 函数的作用，我们给每个进程赋了一个本地最小值（local_min_value），并通过 all_reduce 函数实现归约操作，得到全局最小值（global_min_value）。值得注意的是，all_reduce 函数中必须指定一个操作符，这里我们使用了 minimum 操作符，用于求解最小值。总之，Boost.MPI 提供了简单易用的分布式计算方式，all_reduce 函数也方便实现全局汇总统计操作，极大地提高了程序开发和运行效率。

使用 Boost.MPI 计算最小值的简单示例

techDM的博客

08-27

132

接着调用 all_reduce() 函数，将本地变量 local_value 进行聚合计算，并将结果存储到全局变量 global_min 中。all_reduce() 函数的最后一个参数是指定计算方式的函数对象，这里使用了 minimum() 函数对象，表示计算所有进程中变量的最小值。Boost.MPI 是一种用于实现 MPI 消息传递接口的 C++ 库，它提供了多种聚合计算的方法，其中包括 all_reduce() 函数，可以实现将分布在不同进程上的数据进行统一的计算，然后将结果广播给各个进程。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

MPI学习-规约函数MPI_Allreduce

热门推荐

susan_wang1的博客

11-25

1万+

全局规约函数MPI_Allreduce：

MPI学习

Vicczyq

04-24

1740

的值是输出缓冲区中用于打包的起始地址，打包后它的值根据打包消息的大小来增加，出口参数position的值是被打包的消息占用的输出缓冲区后面的第一个地址。的初始值是输出缓冲区中被打包消息占用的起始地址，解包后它的值根据打包消息的大小来增加，因此出口参数position的值是输出缓冲区中被解包的消息占用空间后面的第一个地址。将已有进程组group中的n个进程ranks[0],…返回进程组group1中的n个进程由rank1指定在进程组group中对应的编号,相应的编号放在rank2中。

C++ 并行计算 MPI Tutorial-8

haoke_cn的博客

09-27

932

目录reduce 介绍MPI_Reduce使用 MPI_Reduce 计算数字平均值MPI_Allreduce使用MPI_Allreduce 计算标准差参考 reduce 介绍规约 Reduce 是函数式编程中的经典概念。数据规约涉及通过函数将一组数字简化为较小的一组数字。例如，假设我们有一个数字列表 [1、2、3、4、5] 。用 sum 函数此数字列表规约将产生 sum（[1、2、3、4、5]）=15。类似地，乘法规约将产生 multiply([1、2、3、4、5]) = 120。就像您想象的

使用 Boost.MPI 的 all_reduce() 计算最小值的示例

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

06-13

407

使用 Boost.MPI 的 all_reduce 计算最小值的示例实现功能C++实现代码实现功能使用 Boost.MPI 的 all_reduce() 计算最小值的示例 C++实现代码 #include <boost/mpi.hpp> #include <iostream> #include <cstdlib> namespace mpi = boost::mpi; int main(int argc, char* argv[]) { mpi::environ

使用 Boost.MPI 的 reduce() 计算最小值的示例

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

06-13

473

使用 Boost.MPI 的 reduce计算最小值的示例实现功能C++实现代码实现功能使用 Boost.MPI 的 reduce() 计算最小值的示例 C++实现代码 #include <boost/mpi.hpp> #include <iostream> #include <cstdlib> namespace mpi = boost::mpi; int main(int argc, char* argv[]) { mpi::environment env(a

MPI 树形和蝶形通信结构计算全局总和（reduce和all_reduce）的实现

HenryLiu的博客

09-23

7485

MPI 树形和蝶形通信结构计算全局总和 github 源码地址：HenryLiu0/MPI-Global-Summation 1. 题目编写一个MPI程序，分别采用树形和蝶形通信结构计算全局总和。首先计算通信域comm_sz的进程数是2的幂的特殊情况，若能够正确运行，改变该程序使其适用于comm_sz中任意进程数目的值。 2. 树形 2.1 进程数是 2 的幂的特殊情况 2.1.1 分析 ...

2025年全国青少年信息素养大赛复赛真题（算法创意实践挑战赛C++初中组试卷1：带解析）（7月6日试卷）

王老师青少年编程

11-21

705

2025年全国青少年信息素养大赛复赛真题（算法创意实践挑战赛C++初中组试卷1：带解析）（7月6日试卷）

代码随想录 63.不同路径Ⅱ

m0_63814538的博客

11-24

269

4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。

【Python TensorFlow】 TCN-LSTM时间序列卷积长短期记忆神经网络时序预测算法（附代码）

q22837656的博客

11-24

272

本文提出了一种结合时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测算法(TCN-LSTM)，用于解决传统时间序列预测方法在捕捉长期依赖和局部特征方面的不足。该算法利用TCN的并行计算能力和LSTM的序列建模优势，通过五步流程实现：数据准备、预处理、网络构建、模型训练和评估。代码示例展示了数据读取、特征提取、归一化处理及模型训练过程，支持多种输入输出模式。实验结果表明，该混合模型能有效提升时序预测性能，适用于电力负荷、风电场功率等多种应用场景。

算法：二叉搜索树的最近公共祖先

czlczl20020925的博客

11-24

326

下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。

算法沉淀第十二天（牛客练习赛146）

lingran__的博客

11-22

813

本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。

【元启发算法】模拟退火（SA）：在温度起伏中，寻找最优解的诗意算法

Harrytutu_ZuiYue的博客

11-21

369

自然从不急于求成，金属在冷热交替中趋于稳定，算法亦在温度起落中逼近真理。” 寒冬里调温的空调、背包旅行时规划路线、手机 APP 优化资源分配 —— 生活中处处藏着 “寻找最优解” 的难题。有些问题看似简单，却因可选方案过多，让我们陷入 “局部最优” 的困境：就像在山谷中徒步，误以为眼前的山峰就是最高点，却不知翻过一座小山后，还有更广阔的天地。

算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识

2301_79248256的博客

11-24

443

本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。

D3QN+PER机制算法

2301_79815102的博客

11-22

748

Dueling Network是一种深度强化学习网络架构，将Q值分解为状态价值函数V(s)和优势函数A(s,a)。V(s)评估状态本身的好坏（标量输出），A(s,a)衡量各动作的相对优势（向量输出）。通过共享编码器和两个独立分支分别学习V(s)和A(s,a)，最后聚合层采用减去优势均值的约束方式计算最终Q值。这种架构能更高效地学习状态价值，提升策略表现，常与Double DQN和PER机制结合使用（如D3QN+PER算法）。

ID3 算法为什么可以用来优化决策树

m0_37225702的博客

11-24

信息增益驱动：每次选择最能区分类别的特征，减少树的不确定性。贪心递归构建：快速生成高效结构，尽可能少的分支和深度。提前停止划分：避免冗余节点，提高分类效率。ID3 用“最优划分特征优先”的策略，让树更短、更准确、更高效。

优选算法-栈：69.验证栈序列

最新发布

要努力去发光，而不是被照亮~

11-25

153

优选算法-栈：69.验证栈序列解析

C++ 模拟真人鼠标轨迹算法 - 非贝塞尔曲线

猿说编程

11-21

1054

本文介绍了一种模拟人类鼠标操作的轨迹算法，采用C/C++实现以保证高性能。该算法能生成自然的非贝塞尔曲线轨迹，支持随机路径、变速移动和停顿效果，适用于游戏检测、滑块验证等场景。通过DLL封装支持C++、Python、易语言等多种编程语言，调用耗时<5ms。文章详细说明了API接口、参数设置方法（如轨迹密度调节），并提供了多线程支持方案。更新日志显示算法持续优化，新增了滑块轨迹、OCR识别等功能。最后强调该工具仅供合法学习研究使用，开发者对非法用途不承担责任。

fluent报错：Abort(945887119) on node 18 (rank 18 in comm 0): Fatal error in PMPI_Allreduce: Other MPI error, error stack: PMPI_Allreduce(432).........................: MPI_Allreduce(sbuf=0000005AF63F5D08, rbuf=0000005AF63F5D00, count=1, datatype=MPI_INT, op=MPI_MIN, comm=comm=0x84000002) failed PMPI_Allreduce(418).........................: MPIDI_Allreduce_intra_composition_beta(592).: MPIDI_NM_mpi_allreduce(265).................: MPIR_Allreduce_intra_auto(194)..............: MPIR_Allreduce_intra_recursive_doubling(176): MPIC_Recv(189)..............................: MPID_Recv(590)..............................: MPIDI_recv_unsafe(205)......................: MPIDI_OFI_handle_cq_error(1042).............: OFI poll failed (netmod\ofi\ofi_events.c:1042:MPIDI_OFI_handle_cq_error:Unknown error) The fl process could not be started.

04-30

<think>好的，用户现在遇到了Fluent中MPI_Allreduce报错Abort(945887119)的问题，可能与节点通信或OFI poll失败有关。我需要结合之前的对话和提供的引用内容来帮助解决这个问题。首先回顾之前的讨论，用户之前询问了Node.js的错误代码999999，当时分析可能的原因包括自定义错误、第三方库冲突或环境配置问题。现在用户的问题转向Fluent的MPI错误，尤其是MPI_Allreduce相关的Abort错误。虽然问题领域不同，但排查思路可能有相似之处，比如检查环境配置、依赖库版本、日志分析等。用户提供的引用中，引用1是关于MPI_Sendrecv的消息截断错误，提示接收缓冲区大小不足；引用2是MPI的非阻塞通信示例代码，可能涉及通信参数设置；引用3是PMPI_Init的未知错误，可能与MPI初始化或底层通信库有关。这些引用都涉及MPI通信问题，因此需要关注MPI配置和通信缓冲区的问题。现在用户的问题集中在MPI_Allreduce的Abort(945887119)和OFI poll失败。首先需要了解MPI_Allreduce的作用，它是一个集合通信操作，所有进程参与数据归约，因此对通信的稳定性和缓冲区大小有较高要求。OFI（OpenFabrics Interfaces）是MPI的一种底层通信库，常见于高性能计算中，如使用libfabric的情况。可能的原因包括： 1. **网络配置问题**：节点之间的网络通信不稳定或配置错误，导致OFI在轮询时失败。 2. **缓冲区不足**：MPI_Allreduce操作需要足够的缓冲区，若数据量超过预设值，可能导致截断或内存溢出。 3. **MPI库版本或兼容性**：使用的MPI库（如OpenMPI、Intel MPI）与Fluent或系统环境不兼容，或者存在已知的bug。 4. **资源限制**：操作系统对进程内存、网络连接数的限制，导致通信失败。 5. **硬件问题**：网络接口卡（NIC）或InfiniBand设备故障，影响通信。接下来需要根据这些可能的原因提出解决方案。例如，检查网络配置，使用MPI调试工具，调整缓冲区大小，更新MPI库版本，检查硬件状态等。此外，引用1中的错误提示消息截断，可能需要增加接收缓冲区，类似地，MPI_Allreduce可能需要调整缓冲区参数或检查数据大小。另外，用户提到的错误码Abort(945887119)可能对应特定的错误信息，但需要查阅相关文档或日志来确定具体原因。结合OFI poll失败，可能需要检查libfabric的配置，或者尝试更换其他通信框架（如TCP代替RDMA）。需要建议用户检查Fluent的日志文件，确认是否有更详细的错误信息。同时，使用MPI的调试选项，如--mca verbose，来获取更多运行时的诊断信息。此外，确保所有节点的MPI版本和网络驱动一致，避免兼容性问题。总结来说，解决方案应包括环境检查、参数调整、版本更新和硬件诊断等方面，帮助用户系统地排查问题根源。</think>### Fluent中MPI_Allreduce报错 `Abort(945887119)` 的解决方案分析结合提供的引用内容和MPI通信特性，该错误通常与**MPI集合操作（如Allreduce）的通信异常**或**底层OFI（OpenFabrics Interfaces）网络层故障**相关[^1][^3]。以下是分步排查和解决方法： --- #### 1. **检查网络配置与硬件状态** - **问题根源**：OFI通信层依赖高速网络（如InfiniBand或RoCE），若网卡驱动、固件或物理连接异常，会导致`OFI poll failed`错误[^3]。 - **操作步骤**： 1. 使用`ibstat`或`ibstatus`命令验证InfiniBand设备状态。 2. 检查网络驱动版本（如Mellanox OFED）是否与MPI库（如OpenMPI/Intel MPI）兼容。 3. 尝试更换通信协议（例如从`verbs`切换到`tcp`）： ```bash export FI_PROVIDER=tcp # 强制使用TCP协议 ``` --- #### 2. **调整MPI缓冲区与集合操作参数** - **问题根源**：`MPI_Allreduce`需要所有节点同步数据，若发送/接收缓冲区不匹配或内存不足，可能触发截断错误（类似引用[^1]中的`Message truncated`）[^1]。 - **操作步骤**： 1. 在Fluent启动脚本中增加MPI缓冲区大小： ```bash export MPIR_CVAR_CH3_OFI_EAGER_MAX_MSG_SIZE=2097152 # 增大Eager模式缓冲区 ``` 2. 显式指定集合操作的通信算法（如`MPIR_CVAR_ALLREDUCE_INTRA_ALGORITHM`）以避免潜在缺陷： ```bash export MPIR_CVAR_ALLREDUCE_INTRA_ALGORITHM=auto # 或尝试其他算法（recursive_doubling、ring等） ``` --- #### 3. **验证MPI库兼容性与版本** - **问题根源**：某些MPI版本（如OpenMPI 4.x与特定OFI插件组合）可能存在已知的集合操作缺陷[^3]。 - **操作步骤**： 1. 升级MPI库至最新稳定版（如OpenMPI 4.1.5+或Intel MPI 2021.8+）。 2. 重新编译Fluent的MPI支持模块，确保与系统MPI库一致。 3. 使用调试模式运行以捕获详细错误栈： ```bash mpirun --mca verbose 10 -np <进程数> fluent ... ``` --- #### 4. **排查资源限制与竞争条件** - **问题根源**：操作系统资源限制（如内存锁、进程数）或节点间时钟不同步可能导致通信超时[^6]。 - **操作步骤**： 1. 检查`ulimit -l`（内存锁限制）并适当增大： ```bash ulimit -l unlimited ``` 2. 使用`chrony`或`ntp`同步所有节点时间。 3. 减少并行规模，测试小规模算例是否稳定。 --- #### 5. **尝试替代通信框架** - **问题根源**：OFI层与特定硬件/驱动组合可能存在兼容性问题。 - **操作步骤**： 1. 切换MPI的通信后端（如从`ofi`改为`ucx`）： ```bash export OMPI_MCA_pml=ucx export OMPI_MCA_btl=^ofi ``` --- ### 代码示例：调试MPI集合操作 ```c // 示例：手动检查MPI_Allreduce的发送/接收缓冲区一致性 double *sendbuf, *recvbuf; int count = 1000; // 确保所有进程的count值一致 MPI_Bcast(&count, 1, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); sendbuf = (double*)malloc(count * sizeof(double)); recvbuf = (double*)malloc(count * sizeof(double)); // 显式同步后再执行Allreduce MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD); MPI_Allreduce(sendbuf, recvbuf, count, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, MPI_COMM_WORLD); ``` --- ### 相关问题 1. 如何验证InfiniBand网络在Fluent MPI环境中的稳定性？ 2. Fluent中如何动态调整MPI通信缓冲区以避免截断错误？ 3. OFI与UCX通信框架在性能与兼容性上有何差异？通过上述方法，可系统性定位并解决由MPI通信或OFI层异常导致的`Abort(945887119)`错误。若问题仍存在，建议提供Fluent日志和MPI调试输出以进一步分析。