进程动态排名

 步骤

实现此案例需要按照如下步骤进行。
步骤一:安装cpuburn测试软件

分析: 上传该软件可以使用VMware tools工具,该软件解压完了就可直接使用。此软件是一个测试软件,运行后会耗用CPU非常高。
命令操作如下所示:

[root@localhost ~]# ls
anaconda-ks.cfg    install.log         公共的  视频  文档  音乐
cpuburn-in.tar.gz  install.log.syslog  模板    图片  下载  桌面
[root@localhost ~]# rm -rf /opt/*
[root@localhost ~]# tar -zxf /root/cpuburn-in.tar.gz -C /opt/  
[root@localhost ~]# ls /opt/
cpuburn-in  README
[root@localhost ~]#

步骤二:运行cpuburn测试软件10分钟

分析: 按Ctrl+Shift+t再开一个终端,运行cpuburn程序,如图-3所示。

在这里插入图片描述
图-3
命令操作如下所示:

[root@localhost ~]# ls /opt/
cpuburn-in  README
[root@localhost ~]# grep cpuburn-in /opt/README   	//在README里有使用方式的介绍
        "./cpuburn-in 10" will run the test for ten minutes.

[root@localhost ~]# /opt/cpuburn-in 10     			//以绝对路径方式执行

-bash: /opt/cpuburn-in: /lib/ld-linux.so.2: bad ELF interpreter: 没有那个文件或目录 //出现报错看报错提示,缺少 ld-linux.so.2文件,利用yum安装即可

[root@localhost /]# yum -y install ld-linux.so.2
[root@localhost ~]# /opt/cpuburn-in 10

CPU Burn-in v1.00 - Linux
-------------------------
Michal Mienik (c) 2000. cluster2k@hotmail.com

0 iterations complete.
5000 iterations complete.
10000 iterations complete
.. ..

步骤三:再开启另一个终端,输入top动态查看

命令操作如下所示:

[root@localhost /]# top
top - 12:43:18 up  1:08,  2 users,  load average: 0.91, 0.57, 0.28
Tasks: 117 total,   2 running, 115 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
Cpu(s):100.0%us,  0.0%sy,  0.0%ni,  0.0%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st
Mem:    486284k total,   350248k used,   136036k free,    24260k buffers
Swap:  8388600k total,        0k used,  8388600k free,   203716k cached

   PID USER      PR  NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM    TIME+  COMMAND                    
 23592 root      20   0  2416 1004  328 R 99.7  0.2   1:25.26 cpuburn-in                 
 23564 root      20   0 98.0m 4016 3044 S  0.3  0.8   0:00.21 sshd                       
 23595 root      20   0 15036 1220  944 R  0.3  0.3   0:00.02 top                        
     1 root      20   0 19356 1448 1140 S  0.0  0.3   0:01.10 init           
…… 

按Shift+p可以按CPU使用率排序
按k键杀死CPU使用率最高者,按两次回车

top - 12:44:45 up  1:09,  2 users,  load average: 0.98, 0.67, 0.34
Tasks: 117 total,   2 running, 115 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
Cpu(s): 94.7%us,  2.6%sy,  0.0%ni,  0.0%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  2.6%si,  0.0%st
Mem:    486284k total,   350248k used,   136036k free,    24268k buffers
Swap:  8388600k total,        0k used,  8388600k free,   203716k cached
PID to kill: 23592
   PID USER      PR  NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM    TIME+  COMMAND 
23592 root      20   0  2416 1004  328 R 99.7  0.2   1:25.26 cpuburn-in
.. ..

步骤四:查看原终端cpuburn程序是否已杀死

命令操作如下所示:

2755000 iterations complete.
已终止
[root@localhost ~]#

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何设置MPI并行计算中'np'后的进程数的问题。首先,我需要回忆一下MPI的基本知识。MPI是消息传递接口,用于并行计算中的进程通信。用户提到的'np'通常是指运行MPI程序时指定的进程数量,比如在命令行中使用mpiexec或mpirun命令时,会有-np或-n选项来指定进程数。 接下来,我需要确认不同MPI实现中设置进程数的方法是否一致。常见的MPI实现有Open MPI、MPICH和Intel MPI等。例如,Open MPI使用mpirun -np 4,而MPICH可能使用mpiexec -n 4。用户可能需要根据他们使用的MPI版本来调整命令。 然后,用户的问题可能涉及如何在代码中获取进程数和进程排名,比如MPI_Comm_size和MPI_Comm_rank函数。但设置进程数通常是在运行时通过命令行参数,而不是在代码中硬编码。需要明确告诉用户这一点。 另外,用户可能对如何选择进程数有疑问。需要解释进程数的选择与计算资源有关,比如CPU核心数、集群节点数,以及任务的可并行性。例如,如果任务可以完全并行化,且每个进程负载均衡,那么使用与核心数相同的进程数可能效率更高。但如果存在通信开销,过多的进程可能导致性能下降。 还要考虑用户的环境,比如在集群中使用作业调度系统(如Slurm)时,如何提交作业并指定进程数。例如,Slurm中使用srun或sbatch脚本中的--ntasks选项。 最后,需要提供示例命令和代码片段,帮助用户理解如何实际操作。例如,展示运行命令和简单的MPI程序,演示如何获取和打印进程信息。同时,提醒用户注意避免超过可用资源,以及进程数对计算速度和通信开销的影响。 总结步骤: 1. 解释np参数的含义及设置方法,不同MPI实现的命令差异。 2. 说明如何通过命令行指定进程数。 3. 讨论进程数选择的影响因素,如硬件资源和任务特性。 4. 提供具体示例,包括运行命令和代码。 5. 提及在集群环境中使用作业调度系统的注意事项。 6. 生成相关问题,帮助用户进一步学习。</think>### MPI并行计算中设置进程数的详细说明 在MPI并行计算中,`np`参数(或`-n`)用于指定启动的并行进程数量。具体设置方式与MPI实现库(如Open MPI、MPICH等)和运行环境相关。以下是关键步骤和注意事项: --- #### 一、通过命令行指定进程数 1. **Open MPI** 使用`mpirun`或`mpiexec`命令,通过`-np`参数指定进程数: ```bash mpirun -np 4 ./your_mpi_program ``` 此命令将启动4个进程执行程序[^1][^4]。 2. **MPICH/Intel MPI** 使用`mpiexec`命令,通过`-n`参数指定进程数: ```bash mpiexec -n 4 ./your_mpi_program ``` --- #### 二、在代码中获取进程信息 MPI程序通过`MPI_Comm_size`和`MPI_Comm_rank`函数获取总进程数和当前进程编号: ```c #include <mpi.h> int main(int argc, char** argv) { MPI_Init(&argc, &argv); int process_rank, total_processes; MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &process_rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &total_processes); printf("Process %d of %d\n", process_rank, total_processes); MPI_Finalize(); return 0; } ``` 编译后运行: ```bash mpirun -np 4 ./program ``` 输出示例: ``` Process 0 of 4 Process 1 of 4 Process 2 of 4 Process 3 of 4 ``` --- #### 三、进程数选择原则 1. **硬件资源限制** - 不超过物理核心数(如CPU有8核,则`-np 8`为上限)。 - 在集群中需结合节点数和每个节点的核心数,例如: ```bash mpirun -np 16 --hostfile my_hosts ./program # 在多个节点间分配进程 ``` 2. **任务特性影响** - **计算密集型任务**:接近核心数的进程数可最大化利用率。 - **通信密集型任务**:过多进程可能因通信开销导致性能下降[^3][^4]。 3. **负载均衡** - 若任务可均匀划分(如矩阵乘法),进程数选择为数据规模的约数。 - 若任务动态分配(如主从模式),进程数需结合主进程与从进程的比例[^4]。 --- #### 四、集群环境中的配置(以Slurm为例) 在作业调度系统中,通过脚本指定进程数: ```bash #!/bin/bash #SBATCH --job-name=mpi_job #SBATCH --ntasks=8 # 指定总进程数 #SBATCH --nodes=2 # 使用2个节点 #SBATCH --cpus-per-task=1 # 每个进程占用1核 srun ./your_mpi_program ``` --- #### 五、注意事项 1. **进程数与算法匹配** - 确保并行算法支持指定进程数的数据划分。 - 例如计算$\pi$的积分法需将区间均匀分配给各进程[^2]。 2. **避免资源争用** - 在共享内存系统中,进程数超过物理核心数可能导致上下文切换开销。 ---
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