目的
Raspberry piを使用して並列計算を行う
MPIについての学習兼並列処理についても学習
用意するもの
Raspberry Pi * 2台以上
以下
pi-cluster01 ： master
pi-cluster02 ： node
pi-cluster03 ： node
と、して、同一ネットワーク上かつssh通信が出来ること。
MPIとは
MPI(Message Passing Interface)
１つの目的を複数のコンピュータで分散・並列処理する際に、この実行基盤の１つが MPI （Message Passing Interface）と呼ばれる仕様・規格。
MPICH, Open MPI など複数の実装系が存在しています。
有名所でいうと「32 ノード構成・ド派手な The RPiCluster」
動画もあります。
上記の実行には「python-mpi4py」を使用しています。
お試しで1ノードで並列Hello World
まずは1ノードで環境を作成していきます。
必要なパッケージを各ノードへインストールします
# apt-get install python-mpi4py
次に並列処理に対応したプログラムを作成します。
hello_world.py
# !/usr/bin/env python
"""
Parallel Hello World
"""
from mpi4py import MPI
import sys
size = MPI.COMM_WORLD.Get_size()
rank = MPI.COMM_WORLD.Get_rank()
name = MPI.Get_processor_name()
print "Hello, World! I am process %d of %d on %s." % (rank, size, name)
上記の実行結果はこちら
# mpirun -np 4 hello.py
Hello, World! I am process 0 of 4 on rasko01.
Hello, World! I am process 1 of 4 on rasko01.
Hello, World! I am process 2 of 4 on rasko01.
Hello, World! I am process 3 of 4 on rasko01.
簡単にプログラムの解説
- MPI_COMM_WORLDは、コミュニケータとよばれる概念を保存する変数
- コミュニケータは、操作を行う対象のプロセッサ群を定める
- 初期状態では、０番～numprocs –１番までのプロセッサが、１つのコミュニケータに割り当てられる
この名前が、“MPI_COMM_WORLD” - RANKとは各「MPIプロセス」の「識別番号」のこと。
補足
ちょっとMPIを勉強してる人なら疑問に思うと思いますが、
MPI_Init()と、MPI_Finalize()がありません。
これらの関数はmpi4pyモジュールの初回import時と、プロセス終了時に、それぞれ自動的に呼ばれているとのことです。
今回はここまで
第二回からは実際に複数ノードを使用してプログラムを実行します。