网上有一篇文章写得很好，照着配置一直有问题，现在终于弄好了。把遇到的问题记录下来！此文是由Linux菜鸟 + mpi初学者原创，不对的地方请见指教！在安装之前，先要把 节点 配置好！mpi 要求主机能无密码登录所有子机，按照网上的方法来就行了，默认保存在

我是Linux超级新手，文中难免有错误的地方，望指正和多多包容硬件情况：2台主机主机1： 主机名:node1 IP:192.168.19.165 操作系统:CentOS 5.2 用户:root 密码:root主机2： 主机名:node2 IP:192.16

在sinco上，你的用户目录下进入 .ssh 目录，如果没有这个目录，就先创建他，进入之后，执行下面的命令:. 在.ssh目录下会产生两个文件，id_dsa id_dsa.pub。实验一下前四步是否成功，在sinco上执行ssh cosin，如果没有密码就

在sinco上，你的用户目录下进入 .ssh 目录，如果没有这个目录，就先创建他，进入之后，执行下面的命令:. 在.ssh目录下会产生两个文件，id_dsa id_dsa.pub。实验一下前四步是否成功，在sinco上执行ssh cosin，如果没有密码就

具体来讲，本文首先介绍了分布式计算的基本概念，以及分布式计算如何用于深度学习。然后，列举了配置处理分布式应用的环境的标准需求。最后，为了提供亲身实践的经验，本文从理论角度和实现的角度演示了一个用于训练深度学习模型的分布式算法。原始的 Intel MPI 是

与英特尔宣布第二代至强Phi芯片“Knights Landing”正式上市同步，浪潮在刚刚举行的第31届国际超算大会上，全球首发基于最新KNL平台的深度学习计算框架Caffe-MPI，这标志着浪潮称为全球第一个在英特尔最新的KNL平台上完成Caffe并行开

在高性能计算的项目中我们通常都会使用效率更高的编译型的语言例如C、C++、Fortran等，但是由于Python的灵活性和易用性使得它在发展和验证算法方面备受人们的青睐于是在高性能计算领域也经常能看到Python的身影了。本文简单介绍在Python环境下使

唯一需要注意的是安装时，要把SSH选为可信赖的服务。安装以后， 应该保证各节点之间能够用ssh相互登录。每个节点的sshd都应该能正常提供服务。如果安装系统后，别的机器 无法用ssh登录，则可以用ipchains -L命令查看ipchains rules，

虚拟机CentOS中配置MPI多节点并行计算完整版，这是一个新手教程，从一个空白的CentOS到能正常运行的基础环境，尽量详细写了每个步骤。硬件资源有限，所以我只开了两台虚拟机均为 Centos 6.6。一些文章中提到还需要修改VMware的设置，实际上，

“最早能源部的麦哲伦云计算测试平台给出的测试结果显示，市售的商业云服务在操作的时候容易受到消息传递接口的计算应用限制，比如天气等。”一名官员表示说。能源部使用支持MPI的应用程序来进行天气预测以及其它一些化学研究。核心问题是，公共云，特别是那些提供基础设施

使用适当的编译驱动编译测试程序，比如 mpiicc。$ mpiicc -o test test.c使用 mpirun 运行测试程序$ mpirun -r ssh -f mpd.hosts -n <# of processes> ./test

写的MPI程序需要用到并行IO来操作文件，但是搜遍了度娘都没有找到多少关于并行IO函数的使用方法。最后在知网搜到了一些有用的论文，看了一下，感觉豁然开朗。MPI-2实现了并行IO，允许多个进程同时对文件进行操作，从而避免了文件数据在不同进程间的传送，对于需