Что такое ИМБ?
MPI, или интерфейс передачи сообщений, является стандартизированным и переносимым стандартом передачи сообщений, разработанным исследователями из академических кругов и промышленности для работы на различных архитектурах параллельных вычислений. Стандарт определяет синтаксис и семантику библиотечных подпрограмм, применимых ко многим пользователям, пишущим переносимые программы для передачи сообщений.
Предпосылки
- Знание программирования на Python
- Базовое понимание машинного обучения
- Python (версия 3.6 или выше) и установленная библиотека mpi4py.
Монтаж
Во-первых, вам нужно установить библиотеку MPI и оболочку Python MPI, mpi4py
.
Установка библиотеки MPI зависит от платформы. В Ubuntu вы можете установить его через терминал:
sudo apt-get install libopenmpi-dev
Для mpi4py
Вы можете установить его с помощью pip:
pip install mpi4py
Базовая программа MPI Python
Давайте начнем с простого сценария Python, который использует MPI для вывода сообщения от каждого процесса.
from mpi4py import MPI def main(): comm = MPI.COMM_WORLD rank = comm.Get_rank() print(f"This is process {rank} speaking.") if __name__ == "__main__": main()
Чтобы запустить эту программу с помощью MPI, используйте команду mpiexec
или mpirun
a, за которой следует флаг -n
и количество процессов, которые вы хотите создать.
mpiexec -n 4 python mpi_example.py
Распределение задач предварительной обработки данных
Давайте рассмотрим упрощенный рабочий процесс машинного обучения, в котором мы распределяем задачи предварительной обработки данных.
Мы начнем с создания фиктивных данных для нашей задачи машинного обучения:
# generate_data.py import numpy as np np.random.seed(0) # Generate 10 arrays of shape (5000, 10) and save them as .npy files for i in range(10): data = np.random.randn(5000, 10) np.save(f'data_{i}.npy', data)
Запустите этот скрипт Python, чтобы сгенерировать фиктивные файлы данных:
python generate_data.py
Теперь давайте напишем скрипт MPI Python, который будет распределять задачи предобработки данных:
# preprocessing.py from mpi4py import MPI import numpy as np def preprocess_data(rank): # Load the data file corresponding to this rank data = np.load(f'data_{rank}.npy') # Do some preprocessing: subtract mean and divide by standard deviation data = (data - np.mean(data)) / np.std(data) # Save the preprocessed data np.save(f'preprocessed_data_{rank}.npy', data) def main(): comm = MPI.COMM_WORLD rank = comm.Get_rank() preprocess_data(rank) if __name__ == "__main__": main()
Вы можете запустить этот скрипт Python с десятью процессами, по одному для каждого файла данных:
mpiexec -n 10 python preprocessing.py
Этот скрипт будет распределять задачи предварительной обработки данных по процессам. Каждый процесс загрузит файл данных, предварительно обработает данные и сохранит предварительно обработанные данные в новый файл.
Этот пример представляет собой простую демонстрацию того, как использовать MPI в контексте машинного обучения. В более сложном варианте использования вы можете распределить задачи предварительной обработки данных, обучения модели и прогнозирования. MPI также можно комбинировать с другими библиотеками и инструментами для создания более сложных распределенных вычислительных систем.
Заворачивать
В этом руководстве мы представили MPI и продемонстрировали его использование в простой задаче машинного обучения. Помните, что сила MPI заключается в его способности распределять задачи между несколькими узлами и процессорами, что делает его мощным инструментом для решения крупномасштабных задач машинного обучения.
Помните, что это учебное пособие для начинающих, в нем гораздо больше информации о MPI. Мы собираемся расширить этот учебник до среднего и продвинутого уровней, рассмотрев такие аспекты, как:
- Внедрение пользовательских шаблонов общения
- Использование операций коллективного общения
- Обработка исключений и отладка программ MPI
- Профилирование и оптимизация программ MPI
- Интеграция MPI с библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow или PyTorch.
Я надеюсь, что вы нашли этот урок полезным. Удачного кодирования!
Часть 2: https://medium.com/@thiwankachameerajayasiri/mpi-tutorial-for-machine-learning-part-2-3-ebe72d0a0b04
Часть 3: https://medium.com/@thiwankachameerajayasiri/mpi-tutorial-for-machine-learning-part-3-3-1a3f219ee6bc