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mpy - 消息传递约里克

概要

mpirun -np mp_size MPY [-j 文件1.i [-j 文件2.i [ ... ]]] [ -一世 文件1.i [ -一世 文件2.i [
...]]]
mpirun -np mp_size MPY -批 文件.i

商品描述

约里克 是一种解释性语言，如 Basic 或 Lisp，但速度要快得多。 看 约里克 （1）来
了解更多。
mpy 是一个并行版本 约里克 基于消息传递接口 (MPI)。 这
启动并行作业的确切语法取决于您的 MPI 环境。 它可能是
在调用之前需要启动一个特殊的守护进程 米伦 或等效命令。

说明
mpy 包将 yorick 连接到 MPI 并行编程库。 MPI代表
消息传递接口； 这个想法是连接 yorick 的多个实例
它们之间通过消息进行通信。 Mpy 可以执行简单的、高度并行的
任务作为纯解释程序，或者它可以启动和控制任意复杂的编译
可以免费使用已编译的 MPI API 的软件包。 解释的 API 不是有意的
成为 MPI 包装器； 相反，它被剥离到最低限度。

这是mpy的第2版（2010年发布）； 它与mpy的版本1不兼容
（发布于 1990 年代中期），因为版本 1 有许多设计缺陷，使其非常
很难编写没有竞争条件的程序，并且不可能扩展到数百万
处理器。 但是，您可以通过执行以下操作在版本 1 下运行大多数版本 2 mpy 程序
mp_include,"mpy1.i" 在你 mp_include 定义一个 mpy1 并行任务的任何文件之前（即
在任何包含对 mp_task 调用的文件之前。）

用法 笔记
MPI 环境并没有真正被标准指定； 现有环境是
非常粗糙，并且强烈支持非交互式批处理作业。 进程数是
在 MPI 开始之前修复； 每个进程都有一个等级，一个从 0 到 XNUMX 的数字小于
进程数。 您使用等级作为发送消息的地址，过程
接收到消息可以探查一下是哪些rank发送了消息给它，当然
接收这些消息。

编写消息传递程序的一个主要问题是处理事件或消息
以计划外的顺序到达。 MPI 仅保证发送的消息序列
等级 A 到等级 B 将按照发送的顺序到达。 不保证顺序
这些消息相对于从第三等级 C 发送到 B 的消息的到达。
特别地，假设 A 向 B 发送消息，然后 A 向 C 发送消息（甚至交换
带有 C) 的几个消息，导致 C 向 B 发送消息。来自 C 的消息
可能在来自 A 的消息之前到达 B。 MPI 程序不允许这样做
可能性有一个称为“竞争条件”的错误。 竞争条件可能非常微妙，
尤其是当进程数量很大时。

基本的mpy解释接口由两个变量组成：
mp_size = 进程数
mp_rank = 这个过程的等级和四个函数：
mp_send, to, msg; // 发送 msg 到排名“to”
msg = mp_recv(from); // 从等级“from”接收消息
等级 = mp_probe（块）； // 查询待处理消息的发件人
mp_exec，字符串； // 在每个等级上解析并执行字符串

您在 rank 0 上调用 mp_exec 以启动并行任务。 当主程序这样创建时
完成后，除 0 级以外的所有 rank 返回空闲循环，等待下一个
mp_exec。 等级 0 从 stdin 中选取下一个输入行（即，在其等待输入
在交互式会话中提示），或者如果没有更多输入则终止所有进程
在批处理会话中可用。

mpy 包修改了 yorick 处理 #include 解析器指令的方式，以及 include
并需要函数。 也就是说，如果一个并行任务正在运行（即一个函数启动
by mp_exec)，这些都变成了集体操作。 也就是说，rank 0 读取整个
文件内容，并将内容作为 MPI 消息发送到其他进程（如
mp_exec 文件内容）。 除了等级 0 之外的每个进程都只在
并行任务； 当只有等级 0 正在运行时（以及所有其他等级）在并行任务之外
正在等待下一个 mp_exec)、#include 指令和 include 和 require
函数返回到它们通常的串行操作，只影响 0 级。

当mpy启动时，它处于并行模式，因此yorick包含的所有文件
开始（Y_SITE/i0 中的文件）作为集体操作包括在内。 没有这个
功能，每个 yorick 进程都会尝试打开和读取启动包含文件，
在 mpy 启动之前重载文件系统。 传递这些内容
文件作为 MPI 消息是确保每个文件都有足够带宽的唯一方法
读取单个文件内容的过程。

启动时包含的最后一个文件是 -batch 选项中指定的文件，或者
custom.i 文件。 避免 custom.i 中的代码出现问题，这可能不安全
并行执行时，mpy 不查找 custom.i，而是查找 custommp.i。 这
-batch 文件或 custommp.i 中的指令在 rank 0 上以串行模式执行
只要。 同样，mpy 覆盖了通常的 process_argv 函数，因此 -i 和其他
命令行选项仅在串行模式下的 rank 0 上处理。 所有这些的意图
情况是使 -batch 或 custommp.i 或 -i 包含文件仅在等级 0 上执行，如
如果您在那里以交互方式输入它们。 您可以从任何这些中自由调用 mp_exec
文件来启动并行任务，但文件本身是串行的。

一个额外的命令行选项被添加到通常的集合中：
mpy -j somefile.i
在所有等级上以并行模式包含 somefile.i（同样，-i other.i 仅包含 other.i
在串行模式下排名 0）。 如果有多个 -j 选项，则并行包含发生
按命令行顺序。 但是，如果 -j 和 -i 选项混合使用，则会发生所有 -j 包括
在任何 -i 包括之前。

作为 mpy 中包含函数复杂性的副作用，自动加载功能是
残疾； 如果您的代码实际上通过调用自动加载函数触发了包含，则 mpy
将因错误而停止。 您必须显式加载并行计算所需的任何函数
使用 require 函数的任务在并行任务中调用自身。

mp_send 函数可以发送任何数字 yorick 数组（类型 char、short、int、long、
float、double 或 complex），或标量字符串值。 发送消息的过程
via MPI 只保留元素的数量，所以 mp_recv 只产生一个标量值或
一维值数组，无论传递给 mp_send 的维度是什么。

mp_recv 函数要求您指定要发送的消息的发件人
收到。 它阻塞，直到消息真正从该发件人到达，排队任何
可能提前到达的其他发件人的消息。 排队的消息将是
当您为匹配的发件人调用 mp_recv 时，检索收到的订单。 这
排队功能使避免最简单类型的竞争条件变得非常容易
当您编写解释型并行程序时。

mp_probe 函数返回所有排队消息的发送者的列表（或者 nil 如果
队列为空）。 称呼 mp_探针(0) 立即返回，即使队列为空。
电话联系 mp_探针(1) 如果队列为空则阻塞，只有至少有一条消息时才返回
可用于 mp_recv。 称呼 mp_探针(2) 阻塞直到新消息到达，即使
目前有一些消息可用。

mp_exec 函数使用对数扇出 - 等级 0 发送到 F 个进程，每个进程
再发送给 F，依此类推，直到所有进程都收到消息。 一旦一个过程
完成它的所有发送操作，它解析并执行消息的内容。
扇出算法在 N 步的基数 F 中达到 N 个进程。 F进程
rank 0 发送到的是rank 1, 2, 3, ..., F。 一般来说，rank r 的进程发送到
排名 r*F+1, r*F+2, ..., r*F+F（当 N 个进程的这些小于 N-1 时）。 这一套
被称为 r 级的“员工”。 r>0 的秩从秩 (r-1)/F 接收消息，
这被称为 r 的“老板”。 mp_exec 调用与 mp_recv 队列互操作；
换句话说，在 mp_exec 扇出期间，来自除 boss 以外的等级的消息将是
排队等待 mp_recv 稍后检索。 （没有这个特性，任何并行任务
使用对数扇出以外的消息模式会容易受到竞争的影响
状况。）

对数扇出及其内部等价物非常有用，以至于 mpy 提供了一对
使用与 mp_exec 相同的扇出模式的更高级别的函数：
mp_handout，味精；
总计 = mp_handin(value);
要使用 mp_handout，rank 0 计算一个 msg，然后所有的 rank 调用 mp_handout，它发送 msg
（除 0 以外的所有等级的输出）通过与 mp_exec 相同的扇出无处不在。 使用
mp_handin，每个进程计算值，然后调用mp_handin，返回总和
他们自己的价值和他们所有的员工，所以在等级 0 mp_handin 返回的总和
每个过程的价值。

您可以将 mp_handin 作为没有参数的函数来调用以充当同步； 什么时候
rank 0 在这样的调用后继续，你知道其他所有的 rank 都达到了那个点。
所有并行任务（任何以 mp_exec 开始的任务）必须以调用 mp_handin 结束，
或等价的保证当任务执行时所有进程都返回到空闲状态
以 0 级结束。

您可以使用 mp_nfan 函数检索或更改扇出参数 F。 默认的
值为 16，即使对于非常大量的进程，这也应该是合理的。

一项特殊的并行任务称为 mp_connect，您可以使用它来提供已解释的
任何单个非 0 等级的命令行，而所有其他等级都闲置。 排名 0 位于
循环读取键盘并将行发送到“已连接”等级，该等级执行
它们，并将确认发送回等级 0。您运行 mp_disconnect 函数以
完成并行任务并回退到等级 0。

最后，关于错误恢复的说明。 如果在并行任务期间发生错误，
mpy 尝试优雅地退出 mp_exec，以便当排名 0 返回时，所有其他排名
已知空闲，准备下一个 mp_exec。 如果有的话，这个过程将永远挂起
其中一个进程处于无限循环中，或者处于永远不会的状态
调用 mp_send、mp_recv 或 mp_probe，因为 MPI 不提供发送信号的方法
中断所有进程。 （这是 MPI 环境的一种方式
“粗”。）排名 0 的进程与第一个报告了
故障，加上由于非故障原因而出现故障的进程数的计数
发送了一条消息，指出另一个级别出现故障。 第一个故障进程可以进入dbug
通过 mp_connect 模式； 使用 mp_disconnect 或 dbexit 在等级 0 上回退到串行模式。

可选项
-j 文件.i 包括 Yorick 源文件 文件.i 当 mpy 以并行模式启动时
在所有级别。 这相当于mpy之后的mp_include函数
已经开始。

-i 文件.i 包括 Yorick 源文件 文件.i 当 mpy 以串行模式启动时。
这等效于 mpy 启动后的 #include 指令。

-批 文件.i 包括 Yorick 源文件 文件.i 当 mpy 以串行模式启动时。
您的自定义文件 custommp.i（如果有）是 而不去 阅读，而mpy是
置于批处理模式。 在批处理功能上使用 help 命令
（帮助，批处理）以了解有关批处理模式的更多信息。 在批处理模式下，所有
错误是致命的； 通常，mpy 会停止执行并等待更多
错误后输入。

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