R + Fortran + MPI内存未映射错误 [英] R + Fortran + MPI memory not mapped error
本文介绍了R + Fortran + MPI内存未映射错误的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我试图在R中使用一个使用MPI的Fortran模块。
这是Fortran模块：
模块Fortranpi
USE MPI
IMPLICIT NONE
包含
子程序dboard（飞镖，dartsscore）
整数，intent（in）:: darts
double precision，intent（out）:: dartsscore
double precision :: x_coord，y_coord
integer :: score，n
$ b $如果（（x_coord ** 2 + y_coord *）b = 0， * 2）<= 1.0d0）然后
得分=得分+ 1
结束如果
结束做
dartsscore = 4.0d0 *得分/飞镖
结束子程序dboard
子程序MPIpi（avepi，DARTS，ROUNDS）bind（C，name =pi2_）
use，intrinsic :: iso_c_binding，only：c_double， c_int
real（c_double），intent（out）:: avepi
整数（c_int），intent（in） :: DARTS，ROUNDS
integer :: i，n，mynpts，ierr，numprocs，proc_num
整数，allocatable :: seed（:)
双精度:: pi_est，y，sumpi
调用mpi_init（ierr）
调用mpi_comm_size（MPI_COMM_WORLD，numprocs，ierr）
调用mpi_comm_rank（MPI_COMM_WORLD，proc_num，ierr）
if（numprocs。 EQ。 0）然后
mynpts = ROUNDS - （numprocs-1）*（ROUNDS / numprocs）
else
mynpts = ROUNDS / numprocs
endif
！初始化随机数发生器
！我们确保每个任务的种子不同
调用random_seed（）
调用random_seed（size = n）
allocate（seed（n））
seed = 12 + proc_num * 11
调用random_seed（put = seed（1：n））
deallocate（seed）
y = 0.0d0
do i = 1，mynpts
调用dboard（飞镖，pi_est）
y = y + pi_est
end do
call mpi_reduce（y，sumpi，1，mpi_double_precision，mpi_sum，0，&
mpi_comm_world，ierr）
if（proc_num == 0）avepi = sumpi / ROUNDS
调用mpi_finalize（ierr）
结束子程序MPIpi
结束模块Fortranpi
我可以编译它：
mpif90 -fpic -shared -o Fpi.so Fpi.f90
这是我尝试运行的R代码：
＃SPMD风格程序：通过mpirun启动所有工作
库（Rmpi）
dyn.load（Fpi.so）
DARTS = 5000
ROUNDS = 1000
MyPi < - .Fortran（pi2，avepi = as。数字（1），DARTS = as.intege r（DARTS），ROUNDS = as.integer（ROUNDS））$ avepi
saveRDS（MyPi，file ='MyPi.RDS'）
＃完成MPI并退出
mpi .quit（）
这是我运行它时得到的结果：
$ mpirun -n 2 R --slave -f MyPi.R
***抓住段错误***
地址0x44000098，导致'内存未映射'
------------------------------------ --------------------------------------
调用MPI_Init或MPI_Init_thread两次是错误的。
---------------------------------------------- ----------------------------
追溯：
1：.Fortran（pi2 ，avepi = as.numeric（1），DARTS = as.integer（DARTS），ROUNDS = as.integer（ROUNDS））
aborting ...
*** catch segfault * **
地址0x44000098，导致'内存未映射'
追踪：
1：.Fortran（pi2，avepi = as.numeric（1），DARTS = as .integer（DARTS），ROUNDS = as.integer（ROUNDS））
正在中止...
----------------------- -------------------------------------------------- -
mpirun注意到在信号11（分段故障）上退出节点2d60fd60575b时，进程等级1，节点2d60fd60575b上的PID为6400。
---------------------------------------------- ----------------------------
共有2个进程被杀死（有些可能由清理期间的mpirun）
$
我做错了什么？
解决方案
不要做
library（Rmpi）
dyn.load（ Fpi.so）
将代码放入一个包中，并将其安装到所有节点上加载到所有节点上。我喜欢
clusterEvalQ（cl，library（myPackage））
为了确保它被加载（其中 cl 是 snow 集群对象）。
我更喜欢 r 或 Rscript 作为脚本前端......
I'm trying to use, in R, a Fortran module that uses MPI.
This is the Fortran module:
Module Fortranpi
USE MPI
IMPLICIT NONE
contains
subroutine dboard(darts, dartsscore)
integer, intent(in) :: darts
double precision, intent(out) :: dartsscore
double precision :: x_coord, y_coord
integer :: score, n
score = 0
do n = 1, darts
call random_number(x_coord)
call random_number(y_coord)
if ((x_coord**2 + y_coord**2) <= 1.0d0) then
score = score + 1
end if
end do
dartsscore = 4.0d0*score/darts
end subroutine dboard
subroutine MPIpi(avepi, DARTS, ROUNDS) bind(C, name="pi2_")
use, intrinsic :: iso_c_binding, only : c_double, c_int
real(c_double), intent(out) :: avepi
integer(c_int), intent(in) :: DARTS, ROUNDS
integer :: i, n, mynpts, ierr, numprocs, proc_num
integer, allocatable :: seed(:)
double precision :: pi_est, y, sumpi
call mpi_init(ierr)
call mpi_comm_size(MPI_COMM_WORLD, numprocs, ierr)
call mpi_comm_rank(MPI_COMM_WORLD, proc_num, ierr)
if (numprocs .eq. 0) then
mynpts = ROUNDS - (numprocs-1)*(ROUNDS/numprocs)
else
mynpts = ROUNDS/numprocs
endif
! initialize the random number generator
! we make sure the seed is different for each task
call random_seed()
call random_seed(size = n)
allocate(seed(n))
seed = 12 + proc_num*11
call random_seed(put=seed(1:n))
deallocate(seed)
y=0.0d0
do i = 1, mynpts
call dboard(darts, pi_est)
y = y + pi_est
end do
call mpi_reduce(y, sumpi, 1, mpi_double_precision, mpi_sum, 0, &
mpi_comm_world, ierr)
if (proc_num==0) avepi = sumpi/ROUNDS
call mpi_finalize(ierr)
end subroutine MPIpi
end module Fortranpi
I can compile it with:
mpif90 -fpic -shared -o Fpi.so Fpi.f90
This is the R code I'm trying to run:
# SPMD-style program: start all workers via mpirun
library(Rmpi)
dyn.load("Fpi.so")
DARTS=5000
ROUNDS=1000
MyPi <- .Fortran("pi2", avepi = as.numeric(1), DARTS = as.integer(DARTS), ROUNDS = as.integer(ROUNDS))$avepi
saveRDS(MyPi, file = 'MyPi.RDS')
# Finalize MPI and quit
mpi.quit()
This is what I get when I run it:
$ mpirun -n 2 R --slave -f MyPi.R
*** caught segfault ***
address 0x44000098, cause 'memory not mapped'
--------------------------------------------------------------------------
Calling MPI_Init or MPI_Init_thread twice is erroneous.
--------------------------------------------------------------------------
Traceback:
1: .Fortran("pi2", avepi = as.numeric(1), DARTS = as.integer(DARTS), ROUNDS = as.integer(ROUNDS))
aborting ...
*** caught segfault ***
address 0x44000098, cause 'memory not mapped'
Traceback:
1: .Fortran("pi2", avepi = as.numeric(1), DARTS = as.integer(DARTS), ROUNDS = as.integer(ROUNDS))
aborting ...
--------------------------------------------------------------------------
mpirun noticed that process rank 1 with PID 6400 on node 2d60fd60575b exited on signal 11 (Segmentation fault).
--------------------------------------------------------------------------
2 total processes killed (some possibly by mpirun during cleanup)
$
What am I doing wrong?
解决方案
Don't do
library(Rmpi)
dyn.load("Fpi.so")
Put your code into a package, install it on all nodes, and have it loaded on all nodes. I like
clusterEvalQ(cl, library(myPackage))
for that to ensure it is loaded (where cl is a snow cluster object).
I also prefer r or Rscript as the scripting frontend ...
这篇关于R + Fortran + MPI内存未映射错误的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！
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