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更新:我让每个节点写入一个单独的文件,当单独的文件连接在一起时,结果是正确的。我还更新了代码以尝试在每次写入单个记录后进行 channel 刷新和文件同步,但现在节点 0 和 1 之间仍然存在问题。如果我在节点 0 开始其 coforall
循环迭代之前让节点 0 休眠几秒钟,记录就会正确无误。否则,节点 0 记录的最后几百个字节似乎会被 NULL 字节可靠地覆盖,直到节点 1 记录的开头。节点 1 和节点 2、节点 2 和节点 3 之间的问题似乎不再出现。
此外,如果我抑制节点 0 或节点 1 写入,我会看到来自未抑制节点的完整记录已正确写入文件。在节点 1 被抑制的情况下,我在文件中看到 9,997 100B 记录(或 999,700)正确字节后跟 NULL 字节,节点 1 的抑制记录将去往该文件。在节点 0 被抑制的情况下,我在文件中看到恰好 999,700 个 NULL 字节,之后节点 1 的记录开始。
原帖:
我正在尝试解决从不同节点并行写入磁盘上支持 NFS 的共享文件的问题。目前,我怀疑 NFS 服务器上写入磁盘的方式有问题。
我正在调整使用 pwrite
写入文件协调 block 的 MPI+C 代码。如果我尝试让 Chapel 中的等效语言环境写入 coforall
循环内的文件,我最终会弄乱节点边界周围的文件位 - 通常是最后几百个字节每个节点的数据都是乱码。但是,如果我只有一个语言环境遍历所有语言环境的数据并写入,数据就会正确输出。也就是说,我使用相同的数据结构来计算偏移量,但只有区域设置 0 寻找该偏移量并执行写入。
我已验证每个语言环境运行的文件中的偏移量不重叠,并且我为每个任务使用一个 channel ,从 on loc do
block 中定义,因此任务不共享单个 channel 。
从不同区域设置写入文件是否存在已知问题?许多文档使这看起来似乎是安全的,但未经证实的猜测似乎表明文件内容缓存存在问题;在检查不正确的数据时,不正确的位似乎是程序开始时该位置文件中的原始数据。
我在下面包含了相关例程,以防您轻松发现我遗漏的内容。为了制作这个系列,我将 coforall loc in Locales
和 on loc do
block 转换为 for j in 0..numLocales-1
循环,并将 here.id
替换为 j
。请让我知道还有什么可以帮助弄清这件事的真相。谢谢!
proc write_share_of_data(data_filename: string, ref record_blocks) throws {
coforall loc in Locales {
on loc do {
var data_file: file = open(data_filename, iomode.cwr);
var data_writer = data_file.writer(kind=ionative, locking=false);
var line: [1..100] uint(8);
const indices = record_blocks[here.id].D;
var local_record_offset = + reduce record_blocks[0..here.id-1].D.size;
writeln("Loc ", here.id, ": record offset is ", local_record_offset);
var local_bytes_offset = terarec.terarec_width_disk * local_record_offset;
data_writer.seek(start=local_bytes_offset);
for i in indices {
var write_rec: terarec_t = record_blocks[here.id].records[i];
line[1..10] = write_rec.key;
line[11..98] = write_rec.value;
line[99] = 13; // \r
line[100] = 10; // \n
data_writer.write(line);
lines_written += 1;
}
data_file.fsync();
data_writer.close();
data_file.close();
}
}
return;
}
最佳答案
在此处添加解决了我的特定问题的答案,但它没有解释所见行为。我最终将外循环从 coforall loc in Locales
更改为 for loc in Locales
。这不是一个太大的问题,因为无论如何它都是写入一个文件 - 我怀疑多个语言环境实际上可以在所有尝试并发写入 NFS 服务器上的单个文件方面取得很大进展。因此,更改仍然允许节点将它们在本地拥有的数据写入 NFS,而不是强制节点 0 代表所有区域收集数据然后写入数据。这相当于仅向写入操作添加空闲时间,该空闲时间与前一个节点完成写入时 Locale 0 在其他节点上启动远程任务所花费的时间相称,这对于手头的应用程序来说不是问题。
关于chapel - 并行写入 NFS 支持的文件,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/73007716/
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