在 MPI 下使用 ParallelGroup 中的分布式组件运行分析时，将 DumpRecorder 添加到分析时出现错误。下面是一个小示例来演示这一点（这是使用 2015 年 10 月 28 日的最新主分支提交 aaa67a4d51f4081e9e41b250b0a76b077f6f0c21 运行的）：
import numpy as np
from openmdao.core.mpi_wrap import MPI
from openmdao.api import Component, Group, DumpRecorder, Problem, ParallelGroup
class Sliced(Component):
def __init__(self):
super(Sliced, self).__init__()
self.add_param('x', 0.)
self.add_output('y', 0.)
def solve_nonlinear(self, params, unknowns, resids):
unknowns['y'] = params['x'] * 2.
class VectorComp(Component):
def __init__(self, size):
super(VectorComp, self).__init__()
self.add_param('xin', np.zeros(size))
self.add_output('x', np.zeros(size))
def solve_nonlinear(self, params, unknowns, resids):
unknowns['x'] = params['xin'] * 2.
class Analysis(Group):
def __init__(self, size):
super(Analysis, self).__init__()
self.add('v', VectorComp(size), promotes=['*'])
par = self.add('par', ParallelGroup())
for i in range(size):
par.add('sec%02d' % i, Sliced())
self.connect('x', 'par.sec%02d.x' % i, src_indices=[i])
if __name__ == '__main__':
if MPI:
from openmdao.core.petsc_impl import PetscImpl as impl
else:
from openmdao.core.basic_impl import BasicImpl as impl
p = Problem(impl=impl, root=Analysis(4))
recorder = DumpRecorder('optimization.log')
# adding specific includes works, but leaving it out results in a crash
# recorder.options['includes'] = ['x']
p.driver.add_recorder(recorder)
p.setup()
p.run()
引发的错误是：
RuntimeError: Cannot access remote Variable 'par.sec00.x' in this process.
我看到记录器为每个处理器转储一个文件，所以该BaseRecorder._filter_vectors方法不应该过滤掉特定处理器上不存在的参数吗？我对代码还不够熟悉，无法提出修复建议，所以我希望 OpenMDAO 开发人员可以轻松找出问题所在。
手动指定包含工作，因为 Sliced 参数随后被排除，但如果这不是必需的，并且在引擎盖下处理，那就太好了。
我还想让你们知道我们对新框架有多兴奋。它比0.x版本快得多，并且并行 FD 功能非常受欢迎，并且像魅力一样工作！