Subsections of MPI Libs

Test Intel MPI Jobs

在SLURM集群中使用MPI（Message Passing Interface）进行并行计算，通常需要以下几个步骤：

1. 安装MPI库

确保你的集群节点已经安装了MPI库，常见的MPI实现包括：

  • OpenMPI
  • Intel MPI
  • MPICH 可以通过以下命令检查集群是否安装了MPI：
mpicc --version  # 检查MPI编译器
mpirun --version # 检查MPI运行时环境

2. 测试MPI性能

mpirun -n 2 IMB-MPI1 pingpong

3. 编译MPI程序

你可以用mpicc（C语言）或mpic++（C++语言）来编译MPI程序。例如：

以下是一个简单的MPI “Hello, World!” 示例程序，假设文件名为 hello_mpi.c, 还有一个进行矩阵计算的示例程序，文件名为dot_product.c，任意挑选一个即可：

​
#include <stdio.h>
#include <mpi.h>

int main(int argc, char *argv[]) {
    int rank, size;
    
    // 初始化MPI环境
    MPI_Init(&argc, &argv);

    // 获取当前进程的rank和总进程数
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

    // 输出进程的信息
    printf("Hello, World! I am process %d out of %d processes.\n", rank, size);

    // 退出MPI环境
    MPI_Finalize();

    return 0;
}
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>

#define N 8  // 向量大小

// 计算向量的局部点积
double compute_local_dot_product(double *A, double *B, int start, int end) {
    double local_dot = 0.0;
    for (int i = start; i < end; i++) {
        local_dot += A[i] * B[i];
    }
    return local_dot;
}

void print_vector(double *Vector) {
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        printf("%f ", Vector[i]);   
    }
    printf("\n");
}

int main(int argc, char *argv[]) {
    int rank, size;

    // 初始化MPI环境
    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

    // 向量A和B
    double A[N], B[N];

    // 进程0初始化向量A和B
    if (rank == 0) {
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            A[i] = i + 1;  // 示例数据
            B[i] = (i + 1) * 2;  // 示例数据
        }
    }

    // 广播向量A和B到所有进程
    MPI_Bcast(A, N, MPI_DOUBLE, 0, MPI_COMM_WORLD);
    MPI_Bcast(B, N, MPI_DOUBLE, 0, MPI_COMM_WORLD);

    // 每个进程计算自己负责的部分
    int local_n = N / size;  // 每个进程处理的元素个数
    int start = rank * local_n;
    int end = (rank + 1) * local_n;
    
    // 如果是最后一个进程，确保处理所有剩余的元素（处理N % size）
    if (rank == size - 1) {
        end = N;
    }

    double local_dot_product = compute_local_dot_product(A, B, start, end);

    // 使用MPI_Reduce将所有进程的局部点积结果汇总到进程0
    double global_dot_product = 0.0;
    MPI_Reduce(&local_dot_product, &global_dot_product, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);

    // 进程0输出最终结果
    if (rank == 0) {
        printf("Vector A is\n");
        print_vector(A);
        printf("Vector B is\n");
        print_vector(B);
        printf("Dot Product of A and B: %f\n", global_dot_product);
    }

    // 结束MPI环境
    MPI_Finalize();
    return 0;
}

3. 创建Slurm作业脚本

创建一个SLURM作业脚本来运行该MPI程序。以下是一个基本的SLURM作业脚本，假设文件名为 mpi_test.slurm:

​
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=mpi_job       # Job name
#SBATCH --nodes=2                # Number of nodes to use
#SBATCH --ntasks-per-node=1      # Number of tasks per node
#SBATCH --time=00:10:00          # Time limit
#SBATCH --output=mpi_test_output_%j.log     # Standard output file
#SBATCH --error=mpi_test_output_%j.err     # Standard error file

# Manually set Intel OneAPI MPI and Compiler environment
export I_MPI_PMI=pmi2
export I_MPI_PMI_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/slurm/mpi_pmi2.so
export I_MPI_ROOT=/opt/intel/oneapi/mpi/2021.14
export INTEL_COMPILER_ROOT=/opt/intel/oneapi/compiler/2025.0
export PATH=$I_MPI_ROOT/bin:$INTEL_COMPILER_ROOT/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$I_MPI_ROOT/lib:$INTEL_COMPILER_ROOT/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export MANPATH=$I_MPI_ROOT/man:$INTEL_COMPILER_ROOT/man:$MANPATH

# Compile the MPI program
icx-cc -I$I_MPI_ROOT/include  hello_mpi.c -o hello_mpi -L$I_MPI_ROOT/lib -lmpi

# Run the MPI job

mpirun -np 2 ./hello_mpi
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=mpi_job       # Job name
#SBATCH --nodes=2                # Number of nodes to use
#SBATCH --ntasks-per-node=1      # Number of tasks per node
#SBATCH --time=00:10:00          # Time limit
#SBATCH --output=mpi_test_output_%j.log     # Standard output file
#SBATCH --error=mpi_test_output_%j.err     # Standard error file

# Manually set Intel OneAPI MPI and Compiler environment
export I_MPI_PMI=pmi2
export I_MPI_PMI_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/slurm/mpi_pmi2.so
export I_MPI_ROOT=/opt/intel/oneapi/mpi/2021.14
export INTEL_COMPILER_ROOT=/opt/intel/oneapi/compiler/2025.0
export PATH=$I_MPI_ROOT/bin:$INTEL_COMPILER_ROOT/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$I_MPI_ROOT/lib:$INTEL_COMPILER_ROOT/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export MANPATH=$I_MPI_ROOT/man:$INTEL_COMPILER_ROOT/man:$MANPATH

# Compile the MPI program
icx-cc -I$I_MPI_ROOT/include  dot_product.c -o dot_product -L$I_MPI_ROOT/lib -lmpi

# Run the MPI job

mpirun -np 2 ./dot_product

4. 编译MPI程序

在运行作业之前，你需要编译MPI程序。在集群上使用mpicc来编译该程序。假设你将程序保存在 hello_mpi.c 文件中，使用以下命令进行编译：

​
mpicc -o hello_mpi hello_mpi.c
mpicc -o dot_product dot_product.c

5. 提交Slurm作业

保存上述作业脚本（mpi_test.slurm）并使用以下命令提交作业：

sbatch mpi_test.slurm

6. 查看作业状态

你可以使用以下命令查看作业的状态：

squeue -u <your_username>

7. 检查输出

作业完成后，输出将保存在你作业脚本中指定的文件中（例如 mpi_test_output_<job_id>.log）。你可以使用 cat 或任何文本编辑器查看输出：

cat mpi_test_output_*.log

示例输出 如果一切正常，输出会类似于：

​
Hello, World! I am process 0 out of 2 processes.
Hello, World! I am process 1 out of 2 processes.
Result Matrix C (A * B):
14 8 2 -4 
20 10 0 -10 
-1189958655 1552515295 21949 -1552471397 
0 0 0 0

Test Open MPI Jobs

在SLURM集群中使用MPI（Message Passing Interface）进行并行计算，通常需要以下几个步骤：

1. 安装MPI库

确保你的集群节点已经安装了MPI库，常见的MPI实现包括：

  • OpenMPI
  • Intel MPI
  • MPICH 可以通过以下命令检查集群是否安装了MPI：
mpicc --version  # 检查MPI编译器
mpirun --version # 检查MPI运行时环境

2. 编译MPI程序

你可以用mpicc（C语言）或mpic++（C++语言）来编译MPI程序。例如：

以下是一个简单的MPI “Hello, World!” 示例程序，假设文件名为 hello_mpi.c, 还有一个进行矩阵计算的示例程序，文件名为dot_product.c，任意挑选一个即可：

​
#include <stdio.h>
#include <mpi.h>

int main(int argc, char *argv[]) {
    int rank, size;
    
    // 初始化MPI环境
    MPI_Init(&argc, &argv);

    // 获取当前进程的rank和总进程数
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

    // 输出进程的信息
    printf("Hello, World! I am process %d out of %d processes.\n", rank, size);

    // 退出MPI环境
    MPI_Finalize();

    return 0;
}
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>

#define N 8  // 向量大小

// 计算向量的局部点积
double compute_local_dot_product(double *A, double *B, int start, int end) {
    double local_dot = 0.0;
    for (int i = start; i < end; i++) {
        local_dot += A[i] * B[i];
    }
    return local_dot;
}

void print_vector(double *Vector) {
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        printf("%f ", Vector[i]);   
    }
    printf("\n");
}

int main(int argc, char *argv[]) {
    int rank, size;

    // 初始化MPI环境
    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

    // 向量A和B
    double A[N], B[N];

    // 进程0初始化向量A和B
    if (rank == 0) {
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            A[i] = i + 1;  // 示例数据
            B[i] = (i + 1) * 2;  // 示例数据
        }
    }

    // 广播向量A和B到所有进程
    MPI_Bcast(A, N, MPI_DOUBLE, 0, MPI_COMM_WORLD);
    MPI_Bcast(B, N, MPI_DOUBLE, 0, MPI_COMM_WORLD);

    // 每个进程计算自己负责的部分
    int local_n = N / size;  // 每个进程处理的元素个数
    int start = rank * local_n;
    int end = (rank + 1) * local_n;
    
    // 如果是最后一个进程，确保处理所有剩余的元素（处理N % size）
    if (rank == size - 1) {
        end = N;
    }

    double local_dot_product = compute_local_dot_product(A, B, start, end);

    // 使用MPI_Reduce将所有进程的局部点积结果汇总到进程0
    double global_dot_product = 0.0;
    MPI_Reduce(&local_dot_product, &global_dot_product, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);

    // 进程0输出最终结果
    if (rank == 0) {
        printf("Vector A is\n");
        print_vector(A);
        printf("Vector B is\n");
        print_vector(B);
        printf("Dot Product of A and B: %f\n", global_dot_product);
    }

    // 结束MPI环境
    MPI_Finalize();
    return 0;
}

3. 创建Slurm作业脚本

创建一个SLURM作业脚本来运行该MPI程序。以下是一个基本的SLURM作业脚本，假设文件名为 mpi_test.slurm:

​
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=mpi_test                 # 作业名称
#SBATCH --nodes=2                           # 请求节点数
#SBATCH --ntasks-per-node=1                 # 每个节点上的任务数
#SBATCH --time=00:10:00                     # 最大运行时间
#SBATCH --output=mpi_test_output_%j.log     # 输出日志文件

# 加载MPI模块（如果使用模块化环境）
module load openmpi

# 运行MPI程序
mpirun --allow-run-as-root -np 2 ./hello_mpi
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=mpi_test                 # 作业名称
#SBATCH --nodes=2                           # 请求节点数
#SBATCH --ntasks-per-node=1                 # 每个节点上的任务数
#SBATCH --time=00:10:00                     # 最大运行时间
#SBATCH --output=mpi_test_output_%j.log     # 输出日志文件

# 加载MPI模块（如果使用模块化环境）
module load openmpi

# 运行MPI程序
mpirun --allow-run-as-root -np 2 ./dot_product

4. 编译MPI程序

在运行作业之前，你需要编译MPI程序。在集群上使用mpicc来编译该程序。假设你将程序保存在 hello_mpi.c 文件中，使用以下命令进行编译：

​
mpicc -o hello_mpi hello_mpi.c
mpicc -o dot_product dot_product.c

5. 提交Slurm作业

保存上述作业脚本（mpi_test.slurm）并使用以下命令提交作业：

sbatch mpi_test.slurm

6. 查看作业状态

你可以使用以下命令查看作业的状态：

squeue -u <your_username>

7. 检查输出

作业完成后，输出将保存在你作业脚本中指定的文件中（例如 mpi_test_output_<job_id>.log）。你可以使用 cat 或任何文本编辑器查看输出：

cat mpi_test_output_*.log

示例输出 如果一切正常，输出会类似于：

​
Hello, World! I am process 0 out of 2 processes.
Hello, World! I am process 1 out of 2 processes.
Result Matrix C (A * B):
14 8 2 -4 
20 10 0 -10 
-1189958655 1552515295 21949 -1552471397 
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