根据对 mpi4py 演示目录中的 helloworld.py 脚本的测试，我已经成功地在三个节点上配置了 mpi 并支持 mpi4py：
gms@host:~/development/mpi$ mpiexec -f machinefile -n 10 python ~/development/mpi4py/demo/helloworld.py
Hello, World! I am process 3 of 10 on host.
Hello, World! I am process 1 of 10 on worker1.
Hello, World! I am process 6 of 10 on host.
Hello, World! I am process 2 of 10 on worker2.
Hello, World! I am process 4 of 10 on worker1.
Hello, World! I am process 9 of 10 on host.
Hello, World! I am process 5 of 10 on worker2.
Hello, World! I am process 7 of 10 on worker1.
Hello, World! I am process 8 of 10 on worker2.
Hello, World! I am process 0 of 10 on host.
我现在正试图让这个在 ipython 中工作，并将我的机器文件添加到我的 $IPYTHON_DIR/profile_mpi/ipcluster_config.py 文件中，如下所示：
c.MPILauncher.mpi_args = ["-machinefile", "/home/gms/development/mpi/machinefile"]
然后我使用以下命令在我的头节点上启动 iPython notebook：ipython notebook --profile=mpi --ip=* --port=9999 --no-browser &
而且，瞧，我可以从本地网络上的另一台设备上很好地访问它。但是，当我从 iPython 笔记本运行 helloworld.py 时，我只得到来自头节点的响应：Hello, World! I am process 0 of 10 on host.
我从 iPython 开始使用 10 个引擎的 mpi，但是...
我进一步配置了这些参数，以防万一
在 $IPYTHON_DIR/profile_mpi/ipcluster_config.py
c.IPClusterEngines.engine_launcher_class = 'MPIEngineSetLauncher'
在 $IPYTHON_DIR/profile_mpi/ipengine_config.py
c.MPI.use = 'mpi4py'
在 $IPYTHON_DIR/profile_mpi/ipcontroller_config.py
c.HubFactory.ip = '*'
然而，这些也无济于事。
为了让它正常工作，我缺少什么？
编辑更新 1
我现在在我的工作节点上安装了 NFS 目录，因此，我满足了“当前 ipcluster 要求 IPYTHONDIR/profile_/security 目录位于控制器和引擎都可以看到的共享文件系统上”的要求。能够使用ipcluster命令来启动我的控制器和引擎ipcluster start --profile=mpi -n 6 &。
所以，我在我的头节点上发出这个，然后得到：
2016-03-04 20:31:26.280 [IPClusterStart] Starting ipcluster with [daemon=False]
2016-03-04 20:31:26.283 [IPClusterStart] Creating pid file: /home/gms/.config/ipython/profile_mpi/pid/ipcluster.pid
2016-03-04 20:31:26.284 [IPClusterStart] Starting Controller with LocalControllerLauncher
2016-03-04 20:31:27.282 [IPClusterStart] Starting 6 Engines with MPIEngineSetLauncher
2016-03-04 20:31:57.301 [IPClusterStart] Engines appear to have started successfully
然后，继续发出相同的命令以启动其他节点上的引擎，但我得到：
2016-03-04 20:31:33.092 [IPClusterStart] Removing pid file: /home/gms/.config/ipython/profile_mpi/pid/ipcluster.pid
2016-03-04 20:31:33.095 [IPClusterStart] Starting ipcluster with [daemon=False]
2016-03-04 20:31:33.100 [IPClusterStart] Creating pid file: /home/gms/.config/ipython/profile_mpi/pid/ipcluster.pid
2016-03-04 20:31:33.111 [IPClusterStart] Starting Controller with LocalControllerLauncher
2016-03-04 20:31:34.098 [IPClusterStart] Starting 6 Engines with MPIEngineSetLauncher
[1]+ Stopped ipcluster start --profile=mpi -n 6
没有确认Engines appear to have started successfully...
更令人困惑的是，当我ps au在工作节点上执行 a 时，我得到：
gms 3862 0.1 2.5 38684 23740 pts/0 T 20:31 0:01 /usr/bin/python /usr/bin/ipcluster start --profile=mpi -n 6
gms 3874 0.1 1.7 21428 16772 pts/0 T 20:31 0:01 /usr/bin/python -c from IPython.parallel.apps.ipcontrollerapp import launch_new_instance; launch_new_instance() --profile-dir /home/gms/.co
gms 3875 0.0 0.2 4768 2288 pts/0 T 20:31 0:00 mpiexec -n 6 -machinefile /home/gms/development/mpi/machinefile /usr/bin/python -c from IPython.parallel.apps.ipengineapp import launch_new
gms 3876 0.0 0.4 5732 4132 pts/0 T 20:31 0:00 /usr/bin/ssh -x 192.168.1.1 "/usr/bin/hydra_pmi_proxy" --control-port 192.168.1.200:36753 --rmk user --launcher ssh --demux poll --pgid 0 -
gms 3877 0.0 0.1 4816 1204 pts/0 T 20:31 0:00 /usr/bin/hydra_pmi_proxy --control-port 192.168.1.200:36753 --rmk user --launcher ssh --demux poll --pgid 0 --retries 10 --proxy-id 1
gms 3878 0.0 0.4 5732 4028 pts/0 T 20:31 0:00 /usr/bin/ssh -x 192.168.1.201 "/usr/bin/hydra_pmi_proxy" --control-port 192.168.1.200:36753 --rmk user --launcher ssh --demux poll --pgid 0
gms 3879 0.0 0.6 8944 6008 pts/0 T 20:31 0:00 /usr/bin/python -c from IPython.parallel.apps.ipengineapp import launch_new_instance; launch_new_instance() --profile-dir /home/gms/.config
gms 3880 0.0 0.6 8944 6108 pts/0 T 20:31 0:00 /usr/bin/python -c from IPython.parallel.apps.ipengineapp import launch_new_instance; launch_new_instance() --profile-dir /home/gms/.config
其中进程 3376 和 3378 中的 IP 地址来自集群中的其他主机。但...
当我直接使用 ipython 运行类似的测试时，我得到的只是来自 localhost 的响应（尽管减去 ipython，这直接与 mpi 和 mpi4py 一起工作，如我原来的帖子中所述）：
gms@head:~/development/mpi$ ipython test.py
head[3834]: 0/1
gms@head:~/development/mpi$ mpiexec -f machinefile -n 10 ipython test.py
worker1[3961]: 4/10
worker1[3962]: 7/10
head[3946]: 6/10
head[3944]: 0/10
worker2[4054]: 5/10
worker2[4055]: 8/10
head[3947]: 9/10
worker1[3960]: 1/10
worker2[4053]: 2/10
head[3945]: 3/10
尽管我确信我的配置现在是正确的，但我似乎仍然缺少一些明显的东西。突然出现的一件事是，当我ipcluster在工作节点上启动时，我得到了这个：2016-03-04 20:31:33.092 [IPClusterStart] Removing pid file: /home/gms/.config/ipython/profile_mpi/pid/ipcluster.pid
编辑更新 2
这更多是为了记录正在发生的事情，并希望最终是什么使它起作用：
我清理了我的日志文件并重新发布ipcluster start --profile=mpi -n 6 &
现在为我的引擎查看 6 个日志文件，为我的控制器查看 1 个日志文件：
drwxr-xr-x 2 gms gms 12288 Mar 6 03:28 .
drwxr-xr-x 7 gms gms 4096 Mar 6 03:31 ..
-rw-r--r-- 1 gms gms 1313 Mar 6 03:28 ipcontroller-15664.log
-rw-r--r-- 1 gms gms 598 Mar 6 03:28 ipengine-15669.log
-rw-r--r-- 1 gms gms 598 Mar 6 03:28 ipengine-15670.log
-rw-r--r-- 1 gms gms 499 Mar 6 03:28 ipengine-4405.log
-rw-r--r-- 1 gms gms 499 Mar 6 03:28 ipengine-4406.log
-rw-r--r-- 1 gms gms 499 Mar 6 03:28 ipengine-4628.log
-rw-r--r-- 1 gms gms 499 Mar 6 03:28 ipengine-4629.log
查看 ipcontroller 的日志，看起来只注册了一个引擎：
2016-03-06 03:28:12.469 [IPControllerApp] Hub listening on tcp://*:34540 for registration.
2016-03-06 03:28:12.480 [IPControllerApp] Hub using DB backend: 'NoDB'
2016-03-06 03:28:12.749 [IPControllerApp] hub::created hub
2016-03-06 03:28:12.751 [IPControllerApp] writing connection info to /home/gms/.config/ipython/profile_mpi/security/ipcontroller-client.json
2016-03-06 03:28:12.754 [IPControllerApp] writing connection info to /home/gms/.config/ipython/profile_mpi/security/ipcontroller-engine.json
2016-03-06 03:28:12.758 [IPControllerApp] task::using Python leastload Task scheduler
2016-03-06 03:28:12.760 [IPControllerApp] Heartmonitor started
2016-03-06 03:28:12.808 [IPControllerApp] Creating pid file: /home/gms/.config/ipython/profile_mpi/pid/ipcontroller.pid
2016-03-06 03:28:14.792 [IPControllerApp] client::client 'a8441250-d3d7-4a0b-8210-dae327665450' requested 'registration_request'
2016-03-06 03:28:14.800 [IPControllerApp] client::client '12fd0bcc-24e9-4ad0-8154-fcf1c7a0e295' requested 'registration_request'
2016-03-06 03:28:18.764 [IPControllerApp] registration::finished registering engine 1:'12fd0bcc-24e9-4ad0-8154-fcf1c7a0e295'
2016-03-06 03:28:18.768 [IPControllerApp] engine::Engine Connected: 1
2016-03-06 03:28:20.800 [IPControllerApp] registration::purging stalled registration: 0
不应该注册6个引擎中的每一个吗？
引擎的 2 个日志看起来注册良好：
2016-03-06 03:28:13.746 [IPEngineApp] Initializing MPI:
2016-03-06 03:28:13.746 [IPEngineApp] from mpi4py import MPI as mpi
mpi.size = mpi.COMM_WORLD.Get_size()
mpi.rank = mpi.COMM_WORLD.Get_rank()
2016-03-06 03:28:14.735 [IPEngineApp] Loading url_file u'/home/gms/.config/ipython/profile_mpi/security/ipcontroller-engine.json'
2016-03-06 03:28:14.780 [IPEngineApp] Registering with controller at tcp://127.0.0.1:34540
2016-03-06 03:28:15.282 [IPEngineApp] Using existing profile dir:
u'/home/gms/.config/ipython/profile_mpi'
2016-03-06 03:28:15.286 [IPEngineApp] Completed registration with id 1
而另一个注册id 0
但是，其他 4 个引擎给出了超时错误：
2016-03-06 03:28:14.676 [IPEngineApp] Initializing MPI:
2016-03-06 03:28:14.689 [IPEngineApp] from mpi4py import MPI as mpi
mpi.size = mpi.COMM_WORLD.Get_size()
mpi.rank = mpi.COMM_WORLD.Get_rank()
2016-03-06 03:28:14.733 [IPEngineApp] Loading url_file u'/home/gms/.config/ipython/profile_mpi/security/ipcontroller-engine.json'
2016-03-06 03:28:14.805 [IPEngineApp] Registering with controller at tcp://127.0.0.1:34540
2016-03-06 03:28:16.807 [IPEngineApp] Registration timed out after 2.0 seconds
嗯...我想我明天可以尝试重新安装 ipython。
编辑更新 3
安装了冲突的 ipython 版本（看起来像通过 apt-get 和 pip）。卸载并重新安装使用pip install ipython[all]...
编辑更新 4
我希望有人发现这很有用，我希望有人可以在某个时候参与进来，帮助澄清一些事情。
无论如何，我安装了一个 virtualenv 来隔离我的环境，我认为它看起来一定程度上是成功的。我在每个节点上启动了“ipcluster start -n 4 --profile=mpi”，然后 ssh 回到我的头节点并运行了一个测试脚本，该脚本首先调用ipcluster. 以下输出：
所以，它正在做一些并行计算。
但是，当我运行查询所有节点的测试脚本时，我只得到头节点：
但是，再一次，如果我只是运行直接mpiexec命令，一切都是笨拙的。
更令人困惑的是，如果我查看节点上的进程，我会看到各种行为表明它们正在协同工作：
在我的日志中没有任何异常。为什么我没有在我的第二个测试脚本中返回节点（代码包含在此处：）：
# test_mpi.py
import os
import socket
from mpi4py import MPI
MPI = MPI.COMM_WORLD
print("{host}[{pid}]: {rank}/{size}".format(
host=socket.gethostname(),
pid=os.getpid(),
rank=MPI.rank,
size=MPI.size,
))