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我有一些启用 MPI 的 python MCMC 采样代码，可以触发对单独内核的并行可能性调用。因为它（必然 - 不要问）拒绝采样，所以我只需要一个 np 样本就可以成功开始下一次迭代，并且过去通过这种方法非常高兴地实现了 ~ np x 加速。

我已将此应用于一个新问题，其中可能性调用 f2py 包装的 fortran 子例程。在这种情况下，在每次迭代中，其他 np-1 进程等待最慢（有时非常慢）的结果返回，即使其中一个 np-1 已经可以接受。

所以我怀疑我需要将一条消息传递给所有非获胜（在速度方面）的进程以终止，以便下一次迭代可以开始，并且我需要明确执行此操作的最佳方法的一些细节，如下所示。

python代码是这样的。采样器是 PyMultiNEST。

from mpi4py import MPI
world=MPI.COMM_WORLD

def myloglike(parameters,data,noise):

    modelDataRealisation,status=call_fortran_sub(parameters)

    if status == 0: # Model generated OK
        winner=world.rank # This is the rank of the current winner
        # I want to pass a message to the other still-running processes
        # identifying that a successful sample has come back
        won=world.bcast(winner,root=winner)
   # I tried receiving the message here but the fortran_sub doesn't know
   # anything about this - need to go deeper - see below

   # Calculate chisq value etc.
   loglike = f(data,modelDataRealisation,noise)
   return loglike

广播应该通过主进程吗？

现在，棘手的部分是如何在 F90 代码中接收终止信号。大概如果代码总是在监听（while循环？）它会减慢很多 - 但我无论如何应该使用类似的东西：

call MPI_RECV(winner,1,MPI_DOUBLE_PRECISION,MPI_ANY_SOURCE,MPI_ANY_TAG&
         &,MPI_COMM_WORLD,0,0)

然后如何在收到消息后最好地终止该进程？

最后，我是否需要在 F 代码中做任何事情以使下一次迭代重新启动 OK/产生新进程？

谢谢！

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您要做的并不完全是教科书 MPI，所以我没有教科书答案。听起来您不知道“坏”结果需要多长时间。

你问“如果代码总是在监听（while 循环？）它会减慢很多”——但如果你使用非阻塞发送和接收，你可以做 100 次迭代然后测试对于“停止工作”消息。

我会在这里避免 MPI_Bcast，因为这不完全是你想要的。一个过程获胜。然后该过程应该发送“我赢了！” 给其他人留言。是的，您正在执行 n-1 点对点操作，当您拥有一百万个 mpi 进程时，这将是一件令人头疼的事情。

在工作人员方面，带有 ANY_SOURCE 的 MPI_Irecv 将匹配任何“我赢了！”的进程。信息。定期测试是否完成。

于 2015-03-11T16:37:09.923 回答