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我正在开发一个代码来按照我的标准执行一些非常大的计算。根据单 CPU 估计，预期运行时间约为 10 个 CPU 年，内存需求约为 64 GB。几乎不需要 IO。我有问题的代码的串行版本（用 C 编写）运行良好，我必须开始考虑如何最好地并行化代码。

我可以访问具有 ~64 GB RAM 和每个节点 16 个内核的集群。我可能会限制自己使用例如 <= 8 个节点。我正在想象一个设置，其中内存在单个节点上的线程之间共享，不同节点上使用单独的内存，节点之间的通信相对较少。

从我目前阅读的内容来看，我提出的解决方案是使用混合 OpenMP + OpenMPI 设计，使用 OpenMP 管理各个计算节点上的线程，使用 OpenMPI 在节点之间传递信息，如下所示： https：/ /www.rc.colorado.edu/crcdocs/openmpi-openmp

我的问题是这是否是实现这种并行化的“最佳”方式。我是一位经验丰富的 C 程序员，但在并行编程方面的经验非常有限（有点使用 OpenMP，没有使用 OpenMPI；我过去的大部分工作都是令人尴尬的并行）。作为替代建议，OpenMPI 是否可以在单个主机上有效共享内存？如果是这样，那么我可以避免使用 OpenMP，这会使事情变得更简单（一个 API 而不是两个）。

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混合 OpenMP 和 MPI 编码最适用于可以清楚地识别两个独立并行级别的问题 - 粗粒度一级和嵌套在每个粗略子域内的细粒度一级。由于在使用消息传递实现时，细粒度并行需要大量通信，因此它无法扩展，因为通信开销可以与正在完成的工作量相当。由于 OpenMP 是共享内存范式，不需要数据通信，只需要访问同步，更适合更细粒度的并行任务。OpenMP 还受益于线程之间的数据共享（以及在现代多核 CPU 上共享最后一级缓存的相应缓存共享），并且通常比等效的消息传递代码需要更少的内存，其中一些数据可能需要在所有进程中复制。另一端的 MPI 可以跨节点运行，并且不限于在单个共享内存系统上运行。

您的话表明您的并行化非常粗粒度或属于所谓的尴尬并行问题。如果我是你，我会去混血儿。如果您只使用 OpenMP 编译指示而不使用运行时调用（例如omp_get_thread_num()），您的代码可以编译为纯 MPI（即使用非线程 MPI 进程）或混合编译，具体取决于您是否启用 OpenMP（您也可以提供一个虚拟的 OpenMP 运行时以使代码能够被编译为串行）。这将为您提供 OpenMP（数据共享、缓存重用）和 MPI（透明网络、可扩展性、轻松启动作业）的好处，并添加了关闭 OpenMP 并在仅 MPI 模式下运行的选项。作为额外的奖励，您将能够迎接未来，这看起来就像是让我们相互连接的多核 CPU。

于 2012-09-10T16:34:43.967 回答