ubuntu上进行mpi环境搭建-通往hpc的第一步

好不容易实验室来了两台性能还可以的服务器，正好师兄师姐比较忙没空来配置服务器，所以我可以暂时使用服务器来学一下怎么配置集群，哈哈，单机已经满足不了我了。
首先，我们那比较简单的mpich进行开刀，配置一个简单的mpich集群。
先介绍一下MPI：
MPI 全称Message Passing Interface 消息传递接口，是一种编辑接口标准，而不是一种具体的编辑语言。该标准是由消息传递论坛（MEssage Passing Interface Form，简称MPIF）发起讨论并进行规范化的。
MPI标准从1992年开始起草，1994年发布第一个版本MPI-1（MPI v1.0，进而发展出1.1和1.2版），到1997年发布第二个版本MPI-2（MPI v2.0）。MPI标准如今已经成为事实意义上的消息传递并行编程标准，也是最为流行的并行编程接口。
由于MPI提供了统一的接口，该标准受到各种并行平台上的广泛支持，这也使得MPI程序具有良好的可移植性。目前，MPI支持多种编程语言，包括Fortran77，Fortran90以及C/C++,目前看到的是python，java也支持了mpi；尽管MPI属于OSI参考模型的第五层或者更高，他的实现可能通过传输层的sockets和Transmission Control Protocol (TCP)覆盖大部分的层;MPI还支持多核(Multicore)、对称多处理机(SMP)、集群(Cluster)等各种硬件平台。
我们这边使用的是MPICH，是由阿公国家实验室和芝加哥大开发的，是一个开源软件开源在http://www.mpich.org/上下载到。
首先从http://www.mpich.org/downloads上下载mpich源码。

我们这里使用了mpich-3.2.1版本
下载好后，

tar -zxvf mpich-3.2.1.tar.gz
cd mpich-3.2.1
./configure -prefix=/usr/local/mpich

prefix参数表示安装的路径
接下来：

make
sudo make install

mpich被安装在/usr/local/mpich目录下面
接下来添加环境变量：

sudo vi /etc/profile

在末尾添加

export PATH=/usr/local/mpich/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/mpich/lib:$LD_LIBRARY_PATH

接着执行

source /etc/profile

使环境变量生效
可以在mpich-3.2.1目录下面运行：

cp -r examples/ /usr/local/mpich
mpiexec -n 10 /usr/local/mpich/examples/cpi

如果最后输出的无误，则到这里单机版本的mpich环境配置好了。
接下来配置多机版本，
这里设置有两台机器，主机为A，从机为B
现在A,B两机上按上述方法配置mpich
这里MPI是使用ssh进行消息的传递
所以先在A,B两台机器上下配置ssh：

sudo apt-getinstallopenssh-server
/etc/init.d/ssh start

为了方便我们对B机进行ssh无密码登陆访问的设置
在A机上生成公钥

ssh-keygen -t rsa

按提示输入三次回车，在默认的~/.ssh目录下生成一个公钥
在A机上执行

scp /home/A'sname/.ssh/id_rsa.pub B'name@B'sIP:/home/B'sname/.ssh/authorized_keys

其中A‘sname，B’s name为A，B机的用户名，B’sIP为B的ip地址，可以在B机上用ifconifg看到
这时候可以在A机上直接用

ssh B'sname@B'sIP

登陆B机
如果A,B两机的登陆用户名相同可以简化为:

ssh B'sIP

如出现：Could not open a connection to your authentication agent.
则

 eval `ssh-agent -s`
 ssh_add

接下来在mpich3.2.1目录下，创建machinefile，里面填写其他机器的用户名，IP和线程数：
B’sname@B’sIP:thread count
C’sname@C’sIP:thread count

mpiexec -n 10 -machinefile ./machinefile /usr/local/mpich/examples/cpi 

用多机来计算圆周率
测试在多机上执行时要注意在两台机器相同路径上有相同的文件
如果使用python的话可以安装mpi4py
下面是openmp与mpi之间的区别：
openmp 全称 Open Multi-Processing是一套支持跨平台共享内存方式的多线程并发的编程API（当然多核还可以用OPENCL），openmp的编程方式有点像openacc的编辑形式，在源代码中加入专用的pragma来指明自己的意图，由此编译器可以自动将程序进行并行化，并在必要之处加入同步互斥以及通信。现在常用的编译器如Visual Studio都支持openmp，只需要加入mpi.h的头文件，不过openmp是线程上的并发，所以是共享内存的，无法多机并发，这与mpi有区别。
但mpi的编程比较繁琐，由此出现的openmp+mpi组合的形式