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MPI_Irecv中的致命错误：正在中止作业

本文介绍了MPI_Irecv中的致命错误：正在中止作业的处理方法，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

限时删除！！

当我尝试在四个处理器上运行问题时，会收到以下序列的错误。我使用的MPI命令是mpirun -np 4



我为发布错误消息道歉（主要是由于缺乏关于解密信息的知识）。感谢您对以下内容的意见：


  1. 错误讯息是什么意思？人们在什么时候接受它？这是因为系统内存（硬件）还是由于通信错误（与MPI_Isend / Irecv？有关的内容，即软件问题）。


  2. 最后，我如何解决这个问题？


感谢！



如下:: - -
* 请注意：只有当时间较长时才会收到此错误 *。
计算数据所需的时间较小（即，与1000个时间步长相比，时间步长为300个时），代码计算得很好



作业：



MPI_Irecv中的致命错误：其他MPI错误，错误堆栈：



MPI_Irecv（143）：MPI_Irecv （buf = 0x8294a60，count = 48，MPI_DOUBLE，src = 2，tag = -1，MPI_COMM_WORLD，request = 0xffffd68c）失败



MPID_Irecv（64）



中止作业：



MPI_Irecv中的致命错误：其他MPI错误，错误堆栈：



MPI_Irecv（143）：MPI_Irecv（buf = 0x8295080，count = 48，MPI_DOUBLE，src = 3，tag = -1，MPI_COMM_WORLD，request = 0xffffd690）失败



MPID_Irecv（64）：内存不足



中止作业：
MPI_Isend中的致命错误：内部MPI错误！ ：



MPI_Isend（142）：MPI_Isend（buf = 0x8295208，count = 48，MPI_DOUBLE，dest = 3，tag = 0，MPI_COMM_WORLD，request = 0xffffd678） p>

（未知）（）：内部MPI错误！



中止作业：
MPI_Irecv中的致命错误： MPI_Irecv（buf = 0x82959b0，count = 48，MPI_DOUBLE，src = 2，tag = -1，MPI_COMM_WORLD， request = 0xffffd678）失败



MPID_Irecv（64）：内存不足



在作业1 myocyte80_37021所有等级的集体中止
退出等级3的状态：返回代码13



在作业1中排名1 myocyte80_37021导致所有等级的集体中止
exit状态1：返回代码13

：
（ SOURCE CODE ）

 头文件
变量声明
 TOTAL TIME = 
 ... 
 ... 
 double * A = new double [Rows]; 
 double * AA = new double [Rows]; 
 double * B = new double [Rows; 
 double * BB = new double [Rows]; 
 .... 
 .... 
 int Rmpi​​; 
 int my_rank; 
 int p; 
 int source; 
 int dest; 
 int tag = 0; 
函数声明
 
 int main（int argc，char * argv []）
 {
 MPI_Status status [8]; 
 MPI_Request request [8]; 
 MPI_Init（& argc，& argv）; 
 MPI_Comm_size（MPI_COMM_WORLD，& p）; 
 MPI_Comm_rank（MPI_COMM_WORLD，& my_rank）; 
 
 //问题特定属性。 VARY基于节点
 if（Flag = 1）
 {
 if（my_rank == 0）
 {
定义特殊元素的边界组织（Rows x Column）
} 
 if（my_rank == 2）
 .. 
 if（my_rank == 3）
 .. 
 if （my_rank == 4）
 .. 
} 
 
 //基于节点的初始条件也是变化的
 for（Columns = 0; Columns< 48; i ++） //正向
 {
 for（Rows = 0; Rows  {
 if（Flag = 1）
 {
 if（my_rank == 0）
 {
元素的初始条件
} 
 if（my_rank == 1）// MPI 
 {
} 
 .. 
 .. 
 .. 
 //模拟开始
 
 while（t [0] [0]< TOTAL TIME） 
 {
 for（Columns = 0; Columns ++）//正方向
 {
 for（Rows = 0; Rows ++）//横向
 {
 //基于节点的更多属性
 if（my_rank == 0）
 {
 if（FLAG = 1）
 {
条件1 
} 
 else 
 {
条件2 
} 
} 
 
 if（my_rank = 1）
 ... 。
 .... 
 ... 
 
 //评估函数（微分方程）
函数1（）; 
函数2（）; 
 ... 
 ... 
 
 //基于微分方程的输出，不同节点估计变量值。从
的问题是最近邻，角和边有不同的邻居/边界
条件
 if（my_rank == 0）
 {
如果（Row / Column at bottom_left）
 {
 Variables = 
} 
 
 if（右/右）
 {
 Variables = 
} 
} 
 ... 
 ... 
 
 //跟踪行和列中每个元素的时间。时间针对某个
元素更新。 
 t [Column] [Row] = t [Column] [Row] + dt; 
 
} 
} //行和列的结束
 
 // MPI实现。在每一个时间步结束，节点与最近的邻居通信
 //第一步是使用估计为
以上的值填充数组（列，++）
 {
 for Rows，++）
 {
 if（my_rank == 0）
 {
 //加载（Row x Column）到变量的边。该一维阵列数据
与其最近的邻居共享以用于在下一时间步骤处的计算。 
 
 if（Column == 47）
 {
 A [i] = V [Column] [Row]; 
 ... 
} 
 if（Row == 47）
 {
 B [i] = V [Column] [Row]; 
} 
} 
 
 ... 
 ... 
 
 //无阻塞MPI发送RECV与下邻域共享数据
 
 if（（my_rank）== 0）
 {
 MPI_Isend（A，Rows，MPI_DOUBLE，my_rank + 1,0，MPI_COMM_WORLD，& request [1]）; 
 MPI_Irecv（AA，Rows，MPI_DOUBLE，my_rank + 1，MPI_ANY_TAG，MPI_COMM_WORLD，& request [3]）; 
 MPI_Wait（& request [3]，& status [3]）; 
 MPI_Isend（B，Rows，MPI_DOUBLE，my_rank + 2,0，MPI_COMM_WORLD，& request [5]）; 
 MPI_Irecv（BB，Rows，MPI_DOUBLE，my_rank + 2，MPI_ANY_TAG，MPI_COMM_WORLD，& request [7]）; 
 MPI_Wait（& request [7]，& status [7]）; 
} 
 
 if（（my_rank）== 1）
 {
 MPI_Irecv（CC，Rows，MPI_DOUBLE，my_rank-1，MPI_ANY_TAG，MPI_COMM_WORLD，& request [1]）; 
 MPI_Wait（& request [1]，& status [1]）; 
 MPI_Isend（Cmpi，Rows，MPI_DOUBLE，my_rank-1,0，MPI_COMM_WORLD，& request [3]）; 
 
 MPI_Isend（D，Rows，MPI_DOUBLE，my_rank + 2,0，MPI_COMM_WORLD，& request [6]）; 
 MPI_Irecv（DD，Rows，MPI_DOUBLE，my_rank + 2，MPI_ANY_TAG，MPI_COMM_WORLD，& request [8]）; 
 MPI_Wait（& request [8]，& status [8]）; 
} 
 
 if（（my_rank）== 2）
 {
 MPI_Isend（E，Rows，MPI_DOUBLE，my_rank + 1,0，MPI_COMM_WORLD，& request [2]）; 
 MPI_Irecv（EE，Rows，MPI_DOUBLE，my_rank + 1，MPI_ANY_TAG，MPI_COMM_WORLD，& request [4]）; 
 MPI_Wait（& request [4]，& status [4]）; 
 
 MPI_Irecv（FF，Rows，MPI_DOUBLE，my_rank-2，MPI_ANY_TAG，MPI_COMM_WORLD，& request [5]）; 
 MPI_Wait（& request [5]，& status [5]）; 
 MPI_Isend（Fmpi，Rows，MPI_DOUBLE，my_rank-2，0，MPI_COMM_WORLD，& request [7]）; 
} 
 
 if（（my_rank）== 3）
 {
 MPI_Irecv（GG，Rows，MPI_DOUBLE，my_rank-1，MPI_ANY_TAG，MPI_COMM_WORLD，& request [2]）; 
 MPI_Wait（& request [2]，& status [2]）; 
 MPI_Isend（G，Rows，MPI_DOUBLE，my_rank-1,0％，MPI_COMM_WORLD，& request [4]）; 
 
 MPI_Irecv（HH，Rows，MPI_DOUBLE，my_rank-2，MPI_ANY_TAG，MPI_COMM_WORLD，& request [6]）; 
 MPI_Wait（& request [6]，& status [6]） 
 MPI_Isend（H，Rows，MPI_DOUBLE，my_rank-2，0，MPI_COMM_WORLD，& request [8]）; 
} 
 
 // RELOADING数据（从MPI_IRecv数组到用于在下一步计算的数组）
 for（Columns，++）
 {
 for（Rows，++）
 {
 if（my_rank == 0）
 {
 if（Column == 47）
 {
 V [Column] [Row] = A [i]; 
} 
 if（Row == 47）
 {
 V [Column] [Row] = B [i] 
} 
} 
 
 ...。 
 //打印输出文件在某个点
 printval = 100; 
 if（（printdata> = printval））
 {
 prttofile（）; 
 printdata = 0; 
} 
 printdata = printdata + 1; 
 compute_dt（）; 
 
} //关闭所有时间步骤
 
 MPI_Finalize（）; 
 
} //关闭MAIN


解决方案

你反复调用MPI_Irecv吗？如果是这样，您可能没有意识到每个调用分配一个请求句柄 - 并且当消息被接收并且使用（例如。）MPI_Test测试完成时，这些被释放。这可能会过度使用MPI_Irecv或者MPI实现为此目的分配的内存耗尽内存。



只有看到代码才能确认问题。 / p>

The following sequence of errors is received when I try to run a problem on four processors. The MPI command I use is mpirun -np 4

I apologize for posting the error message as is (Primarily due a lack of knowledge on deciphering the information given). Would appreciate your input on the following:

  1. What does the error message mean? At what point does one receive it? Is it because of the system memory (hardware) or is it due to a communication error (something related to MPI_Isend/Irecv?, i.e. Software issue).

  2. Finally, how do I fix this?

Thanks!

ERROR message received follows below:: - -*PLEASE NOTE: This error is received only when the time is large*.Code computes fine when time required to compute data is small (i.e, 300 time steps compared to 1000 time steps)

aborting job:

Fatal error in MPI_Irecv: Other MPI error, error stack:

MPI_Irecv(143): MPI_Irecv(buf=0x8294a60, count=48, MPI_DOUBLE, src=2, tag=-1, MPI_COMM_WORLD, request=0xffffd68c) failed

MPID_Irecv(64): Out of memory

aborting job:

Fatal error in MPI_Irecv: Other MPI error, error stack:

MPI_Irecv(143): MPI_Irecv(buf=0x8295080, count=48, MPI_DOUBLE, src=3, tag=-1, MPI_COMM_WORLD, request=0xffffd690) failed

MPID_Irecv(64): Out of memory

aborting job:Fatal error in MPI_Isend: Internal MPI error!, error stack:

MPI_Isend(142): MPI_Isend(buf=0x8295208, count=48, MPI_DOUBLE, dest=3, tag=0, MPI_COMM_WORLD, request=0xffffd678) failed

(unknown)(): Internal MPI error!

aborting job:Fatal error in MPI_Irecv: Other MPI error, error stack:

MPI_Irecv(143): MPI_Irecv(buf=0x82959b0, count=48, MPI_DOUBLE, src=2, tag=-1, MPI_COMM_WORLD, request=0xffffd678) failed

MPID_Irecv(64): Out of memory

rank 3 in job 1 myocyte80_37021 caused collective abort of all ranks exit status of rank 3: return code 13

rank 1 in job 1 myocyte80_37021 caused collective abort of all ranks exit status of rank 1: return code 13

EDIT: (SOURCE CODE)

Header files
Variable declaration
TOTAL TIME =
...
...
double *A = new double[Rows];
double *AA = new double[Rows];
double *B = new double[Rows;
double *BB = new double[Rows];
....
....
int Rmpi;
int my_rank;
int p;
int source;
int dest;
int tag = 0;
function declaration

int main (int argc, char *argv[])
{
MPI_Status status[8];
MPI_Request request[8];
MPI_Init (&argc, &argv);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &p);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &my_rank);

//PROBLEM SPECIFIC PROPERTIES. VARY BASED ON NODE
if (Flag = 1)
{
if (my_rank == 0)
{
Defining boundary (start/stop) for special elements in tissue (Rows x Column)
}
if (my_rank == 2)
..
if (my_rank == 3)
..
if (my_rank == 4)
..
}

//INITIAL CONDITIONS ALSO VARY BASED ON NODE
for (Columns = 0; Columns<48; i++) // Normal Direction
{
for (Rows = 0; Rows<48; y++)  //Transverse Direction
{
if (Flag =1 )
{
if (my_rank == 0)
{
Initial conditions for elements
}
if (my_rank == 1) //MPI
{
}
..
..
..
//SIMULATION START

while(t[0][0] < TOTAL TIME)
{
for (Columns=0; Columns ++) //Normal Direction
{
for (Rows=0; Rows++) //Transverse Direction
{
//SOME MORE PROPERTIES BASED ON NODE
if (my_rank == 0)
{
if (FLAG = 1)
{
Condition 1
}
 else
{
Condition 2
}
}

if (my_rank = 1)
....
 ....
  ...

//Evaluate functions (differential equations)
Function 1 ();
Function 2 ();
...
...

//Based on output of differential equations, different nodes estimate variable values. Since
 the problem is of nearest neighbor, corners and edges have different neighbors/ boundary
 conditions
if (my_rank == 0)
{
If (Row/Column at bottom_left)
{
Variables =
}

if (Row/Column at Bottom Right)
{
Variables =
}
}
...
 ...

 //Keeping track of time for each element in Row and Column. Time is updated for a certain
 element.
 t[Column][Row] = t[Column][Row]+dt;

  }
  }//END OF ROWS AND COLUMNS

 // MPI IMPLEMENTATION. AT END OF EVERY TIME STEP, Nodes communicate with nearest neighbor
 //First step is to populate arrays with values estimated above
 for (Columns, ++)
 {
 for (Rows, ++)
 {
 if (my_rank == 0)
 {
 //Loading the Edges of the (Row x Column) to variables. This One dimensional Array data
 is shared with its nearest neighbor for computation at next time step.

 if (Column == 47)
 {
 A[i] = V[Column][Row];
 …
 }
 if (Row == 47)
 {
 B[i] = V[Column][Row];
 }
 }

...
...

 //NON BLOCKING MPI SEND RECV TO SHARE DATA WITH NEAREST NEIGHBOR

 if ((my_rank) == 0)
 {
 MPI_Isend(A, Rows, MPI_DOUBLE, my_rank+1, 0, MPI_COMM_WORLD, &request[1]);
 MPI_Irecv(AA, Rows, MPI_DOUBLE, my_rank+1, MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD, &request[3]);
 MPI_Wait(&request[3], &status[3]);
 MPI_Isend(B, Rows, MPI_DOUBLE, my_rank+2, 0, MPI_COMM_WORLD, &request[5]);
 MPI_Irecv(BB, Rows, MPI_DOUBLE, my_rank+2, MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD, &request[7]);
 MPI_Wait(&request[7], &status[7]);
 }

if ((my_rank) == 1)
{
MPI_Irecv(CC, Rows, MPI_DOUBLE, my_rank-1, MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD, &request[1]);
MPI_Wait(&request[1], &status[1]);
MPI_Isend(Cmpi, Rows, MPI_DOUBLE, my_rank-1, 0, MPI_COMM_WORLD, &request[3]);

MPI_Isend(D, Rows, MPI_DOUBLE, my_rank+2, 0, MPI_COMM_WORLD, &request[6]);
MPI_Irecv(DD, Rows, MPI_DOUBLE, my_rank+2, MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD, &request[8]);
MPI_Wait(&request[8], &status[8]);
}

if ((my_rank) == 2)
{
MPI_Isend(E, Rows, MPI_DOUBLE, my_rank+1, 0, MPI_COMM_WORLD, &request[2]);
MPI_Irecv(EE, Rows, MPI_DOUBLE, my_rank+1, MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD, &request[4]);
MPI_Wait(&request[4], &status[4]);

MPI_Irecv(FF, Rows, MPI_DOUBLE, my_rank-2, MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD, &request[5]);
MPI_Wait(&request[5], &status[5]);
MPI_Isend(Fmpi, Rows, MPI_DOUBLE, my_rank-2, 0, MPI_COMM_WORLD, &request[7]);
}

if ((my_rank) == 3)
{
MPI_Irecv(GG, Rows, MPI_DOUBLE, my_rank-1, MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD, &request[2]);
MPI_Wait(&request[2], &status[2]);
MPI_Isend(G, Rows, MPI_DOUBLE, my_rank-1, 0, MPI_COMM_WORLD, &request[4]);

MPI_Irecv(HH, Rows, MPI_DOUBLE, my_rank-2, MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD, &request[6]);
MPI_Wait(&request[6], &status[6]);
MPI_Isend(H, Rows, MPI_DOUBLE, my_rank-2, 0, MPI_COMM_WORLD, &request[8]);
}

 //RELOADING Data (from MPI_IRecv array to array used to compute at next time step)
 for (Columns, ++)
 {
 for (Rows, ++)
 {
 if (my_rank == 0)
 {
 if (Column == 47)
 {
 V[Column][Row]= A[i];
 }
 if (Row == 47)
 {
 V[Column][Row]=B[i];
 }
  }

  ….
 //PRINT TO OUTPUT FILE AT CERTAIN POINT
 printval = 100;
 if ((printdata>=printval))
 {
 prttofile ();
 printdata = 0;
 }
 printdata = printdata+1;
 compute_dt ();

 }//CLOSE ALL TIME STEPS

 MPI_Finalize ();

  }//CLOSE MAIN
解决方案

Are you repeatedly calling MPI_Irecv? If so, you may not realize that each call allocates a request handle - and these are freed when the message is received and tested for completion with (eg.) MPI_Test. It's possible you could exhaust memory with over-use of MPI_Irecv - or the memory assigned by an MPI implementation for this purpose.

Only seeing the code would confirm the problem.

这篇关于MPI_Irecv中的致命错误：正在中止作业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！

1403页，肝出来的..

09-06 11:00
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