mpiexec выдает ошибку mkstemp failed Нет такого файла или каталога

Я перекрестно скомпилировал MPICH для Android и настроил его. Он отлично работает, когда я запускаю один процесс следующим образом

$./mpiexec -n 1  -launcher=fork  ./mpi_hello_world                             
Hello world from processor zero, rank 0 out of 1 processors

Однако система Android выдает следующую ошибку, если параметр «n» больше 1, следующим образом:

$./mpiexec -n 2  -launcher=fork  ./mpi_hello_world                                         
Fatal error in MPI_Init: Other MPI error, error stack:
MPIR_Init_thread(474).................: 
MPID_Init(190)........................: channel initialization failed
MPIDI_CH3_Init(89)....................: 
MPID_nem_init(272)....................: 
MPIDI_CH3I_Seg_commit(327)............: 
MPIU_SHMW_Seg_create_and_attach(897)..: 
MPIU_SHMW_Seg_create_attach_templ(610): mkstemp failed No such file or directory

Это может быть связано с именем временного файла, создаваемого на Android? Пожалуйста помоги.

04.04.2016

Я не уверен, в чем здесь проблема или решение, но я должен сказать, что пересечение разработчиков MPI и Android-разработчиков на данный момент, вероятно, только у вас, поэтому вам придется копнуть достаточно, чтобы получить больше информации. о том, что пытается сделать MPICH, чтобы пользователи Android могли вам помочь. Хотя первым ударом будет то, что в используемой вами установке Android нет программы с именем mkstemp. Возможно, вам придется добавить путь или найти альтернативу. 06.04.2016
Если вы создаете MPICH без поддержки разделяемой памяти, то функциональность mkstemp не нужна. Попробуйте добавить --with-device=ch3:sock в строку конфигурации. Однако в этой сборке вы потеряете производительность для передачи внутри узла. 11.04.2016
@kraffenetti, спасибо за комментарий, я уже использую опцию --with-device=ch3:sock. 22.04.2016
Вы можете опубликовать свой config.log из основного каталога MPICH? MPID_nem_init(272) не должно встречаться в сборке ch3:sock. 25.04.2016

Ответы:

Проблема в том, что в файловой системе Android у вас нет каталогов /tmp и /dev/shm, которые имеют решающее значение для создания временных файлов для связи с общей памятью. Из-за этого mkstemp() завершится ошибкой. mkdir их, пока вы находитесь в su, настройте разрешения, и ch3:nemesis будет работать.

16.08.2016

Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT

BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?

Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)

Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]

Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter

Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js

Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!

Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

Метки

Machine Learning JavaScript Data Science Artificial Intelligence Software Development Python Web Development Coding Deep Learning AI React Software Engineering Nodejs Java Front End Development Typescript Computer Science Data Algorithms Development NLP Tech Programming Languages CSS ChatGPT HTML Python Programming Javascript Tips Angular Computer Vision Startup Data Visualization Neural Networks Tutorial Statistics Productivity Reactjs Learning