fortran python如何终止MPI进程

Question

我有一些支持MPI的python-mcmcc采样代码，它们向独立的内核发出并行似然调用。因为它是（必然的-不要问）拒绝采样，我只需要其中一个np样本就可以成功地开始下一个迭代，并且在过去通过这种方法已经很好地实现了~npx的加速。在

我已经将此应用于一个新问题，其中似然调用了一个f2py包装的fortran子例程。在这种情况下，在每次迭代中，其他np-1进程等待最慢（有时非常慢）的结果返回，即使其中一个np-1已经可以接受。在

因此，我怀疑我需要将一条消息传递给所有没有成功的进程（以速度计算），以便可以开始下一个迭代，我需要弄清楚实现这一点的最佳方法的一些细节，如下所示。在

python代码如下所示。采样器是PyMultiNEST。在

from mpi4py import MPI
world=MPI.COMM_WORLD

def myloglike(parameters,data,noise):

    modelDataRealisation,status=call_fortran_sub(parameters)

    if status == 0: # Model generated OK
        winner=world.rank # This is the rank of the current winner
        # I want to pass a message to the other still-running processes
        # identifying that a successful sample has come back
        won=world.bcast(winner,root=winner)
   # I tried receiving the message here but the fortran_sub doesn't know
   # anything about this - need to go deeper - see below

   # Calculate chisq value etc.
   loglike = f(data,modelDataRealisation,noise)
   return loglike

广播应该通过主进程吗？在

现在，棘手的部分是如何接收F90代码中的kill信号。如果代码总是在监听（while循环？）它会慢很多-但我是否应该使用类似于：

^{pr2}$

然后，如何在收到消息后最好地终止该进程？在

最后，我需要在F代码中做些什么来让下一次迭代重新启动/产生新的进程吗？在

谢谢！在

Answer 1

你想做的并不是教科书上的MPI，所以我没有教科书上的答案。听起来你不知道一个“坏”的结果要花多长时间。在

你会问“如果代码总是在监听（while循环？）这将大大降低速度”，但是如果您使用非阻塞的发送和接收，您可以进行100次迭代，然后测试“停止工作”消息。在

我会避免在这里播放MPI_Bcast，因为这不是你想要的。一个进程获胜。然后这个过程应该发送一个“我赢了！”给其他人留言。是的，您正在执行n-1点对点操作，当您有一百万个mpi进程时，这将是一个令人头痛的问题。在

在worker端，任何源的MPI_Irecv将匹配任何进程“我赢了！”留言。定期完成测试。在