如何在HPC群集上使用python上的所有已分配节点

我有安装了SLURM的HPC群集。我可以为自己正确分配节点和内核。我希望能够使用所有分配的内核，而不管它们在哪个节点。正如我在此线程中看到的，Using the multiprocessing module for cluster computing这不能通过multiprocessing来实现。如何在HPC群集上使用python上的所有已分配节点

我的剧本是这样的（简单化版本）：

def func(input_data): 
    #lots of computing 
    return data 

parallel_pool = multiprocessing.Pool(processes=300) 
returned_data_list = [] 
for i in parallel_pool.imap_unordered(func, lots_of_input_data) 
    returned_data_list.append(i) 
# Do additional computing with the returned_data 
....

这个脚本工作完全正常，但正如我所说多是不是对我的好工具，因为即使SLURM分配3个节点对我来说，多处理只能使用一个。据我了解这是多处理的限制。

我可以使用SLURM的srun协议，但是ust执行相同的脚本N次，我需要使用并行进程的输出进行额外的计算。我当然可以将输出存储在某个地方，然后让它恢复原状，但必须有一些更优雅的解决方案。

在提到的线程中有像jug这样的建议，但是当我正在阅读它时，我没有找到适合自己的解决方案。

也许py4mpi可以解决我的问题吗？这个教程看起来非常混乱，我也没有找到针对我的问题的具体解决方案。（与mpi并行运行一个函数，然后继续脚本）。

我试过subprocess调用，但是看起来像调用multiprocess一样工作，所以它们只能在一个节点上运行。我还没有找到任何确认，所以这只是从我的反复猜测。

我该如何克服这个问题？目前我可以使用300多个内核，但一个节点只有32个，所以如果我能找到解决方案，那么我将能够以近10倍的速度运行我的项目。

感谢

来源

2016-12-01 Gábor Erdős

节点之间的通信通常是mpi，但是我不知道一个库将它封装在api中，就像多处理器 –

了不少麻烦scoop之后是解决我的问题库。

来源

2016-12-02 13:22:26

如何在HPC群集上使用python上的所有已分配节点

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