Я построил кластер Rocks для моего школьного проекта, который представляет собой матричное умножение, с одним интерфейсом и 5 другими компьютерами, которые являются узлами. Через MPI я отправляю им части матрицы, которые они используют для умножения, а затем отправляют данные обратно. Команда, которая я бег это:Как я могу увидеть подробную работу узлов в Rocks Cluster?
mpirun -hostfile myhostfile ./myprogram
где myhostfile является файлом имен узлов и их слотов (нить) числа. Моя программа работает, и я пытаюсь ее проанализировать сейчас.
Мой вопрос в том, как я могу увидеть работу каждого ядра/процессора узлов, работающих над его задачей, являются ли все процессоры рабочими, есть ли какая-то перегрузка? Я попытался установить профилировщик Vampir и Intels Vtune Amplifierbut, но у меня есть некоторые проблемы с их подключением к моей программе с помощью этой команды выше (другие команды не позволяют запускать мои программы для всех потоков узла). Все, что я сделал (чтобы увидеть, что мои узлы работают хорошо, кроме Ganglia), - это войти в узел из интерфейса и с помощью команды «top», которую я мог видеть, когда моя программа выполняется по количеству потоков и почти 100% использованию ЦП на каждом потоке.
Можете ли вы дать нам подробную информацию о деталях реализации MPI? И также вы ищете информацию о занимаемой памяти? –
Hi naveen-m, я ищу что-то подобное, просто чтобы увидеть узлы собственной детальной работы, с точки зрения использования памяти и использования процессора на ядрах, вот код, который я использовал [link] (https: // www. daniweb.com/programming/software-development/code/334470/matrix-multiplication-using-mpi-parallel-programming-approach) – warkovich
У вас была возможность попробовать другие профилировщики? Я бы предложил использовать Allinea (DDT) или TAU. Allinea имеет 30 проб и должно быть прямо настроено на настройку и использование ... Allinea может предоставить наилучшие данные о занимаемой памяти. TAU также является аналогичным инструментом, с почти аналогичными свойствами. https://www.cs.uoregon.edu/research/tau/about.php –