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Compilation de code parallèle MPI (Fortran, C/C++)

Les librairies MPI disponibles sur Jean Zay sont les librairies Intel MPI et Open MPI.

Les librairies Open MPI sont compilées avec et sans le support MPI CUDA-aware. Pour une compilation MPI CUDA-aware, veuillez vous référer à la page MPI CUDA-aware et GPUDirect.

Les différentes versions des librairies MPI disponibles sur Jean Zay sont visibles grâce à la commande module.

remarque

Il faut penser à activer également les compilateurs (Intel ou NVIDIA/PGI) avant de lancer la compilation.

Exemples de chargement​

  • Intel MPI :
$ module avail intel-mpi
----------------- /lustre/fshomisc/sup/hpe/pub/module-rh/modulefiles -----------------
intel-mpi/5.1.3(16.0.4)   intel-mpi/2019.2(19.0.2)  intel-mpi/2019.6  intel-mpi/2019.9
intel-mpi/2018.1(18.0.1)  intel-mpi/2019.4(19.0.4)  intel-mpi/2019.7  intel-mpi/2021.9
intel-mpi/2018.5(18.0.5)  intel-mpi/2019.5(19.0.5)  intel-mpi/2019.8
   
$ module load intel-compilers/19.0.4 intel-mpi/19.0.4
  • Open MPI (sans MPI CUDA-aware, il faudra sélectionner un module sans l'extension -cuda) :
$ module avail openmpi
----- /lustre/fshomisc/sup/hpe/pub/modules-idris-env4/modulefiles/linux-rhel9-skylake_avx512 -----
openmpi/3.1.4       openmpi/4.0.1-cuda  openmpi/4.0.5       openmpi/4.1.1-cuda  openmpi/4.1.6-cuda
openmpi/3.1.4-cuda  openmpi/4.0.2       openmpi/4.0.5-cuda  openmpi/4.1.4-cuda  openmpi/4.1.8
openmpi/3.1.5       openmpi/4.0.2-cuda  openmpi/4.1.0       openmpi/4.1.5       openmpi/4.1.8-cuda
openmpi/3.1.6       openmpi/4.0.4       openmpi/4.1.0-cuda  openmpi/4.1.5-cuda
openmpi/3.1.6-cuda  openmpi/4.0.4-cuda  openmpi/4.1.1       openmpi/4.1.6
   
$ module load pgi/20.4 openmpi/4.0.4

Compilation​

La compilation et l'édition de liens d'un programme MPI se font en utilisant les wrappers MPI du compilateur associé à la librairie choisie :

  • Intel MPI :
mpiifort source.f90
mpiicc source.c
mpiicpc source.C
  • Open MPI :
mpifort source.f90
mpicc source.c
mpic++ source.C
info

L'exécution d'un programme MPI doit se faire en batch (via la commande srun ou un job Slurm) pour éviter de saturer la frontale.