Документация

Планировщики и условия

Можно запустить связывающееся задание с помощью любого типа планировщика. Этот раздел иллюстрирует, как программировать связывающиеся задания для поддерживаемых планировщиков (Планировщик MATLAB^® Job, локальный планировщик, Сервер Microsoft^® Windows HPC (включая CCS), Platform LSF^®, PBS Pro^® или КРУТЯЩИЙ МОМЕНТ).

Чтобы использовать этот поддерживаемый интерфейс в передаче заданий, следующие условия должны применяться:

Закодируйте функцию задачи

В этом разделе простой пример иллюстрирует основные принципы программирования связывающегося задания со сторонним планировщиком. В этом примере, рабочий, чей labindex значением является 1 создает магический квадрат, состоявший из многих строк и столбцов, который равен количеству рабочих, запускающих задание (numlabs). В этом случае четыре рабочих запускают связывающееся задание с магическим квадратом 4 на 4. Первый рабочий широковещательно передает матрицу с labBroadcast всем другим рабочим, каждый из которых вычисляет сумму одного столбца матрицы. Все эти суммы столбца объединены с gplus функция, чтобы вычислить полную сумму элементов исходного магического квадрата.

Функцию для этого примера показывают ниже.

function total_sum = colsum
if labindex == 1
    % Send magic square to other workers
    A = labBroadcast(1,magic(numlabs)) 
else
    % Receive broadcast on other workers
    A = labBroadcast(1) 
end

% Calculate sum of column identified by labindex for this worker
column_sum = sum(A(:,labindex))

% Calculate total sum by combining column sum from all workers
total_sum = gplus(column_sum)

Эта функция сохранена как файл colsum.m на пути клиента MATLAB. Это будет отправлено каждому рабочему AttachedFiles задания свойство.

В то время как этот пример сделал, чтобы один рабочий создал магический квадрат и широковещательно передал его другим рабочим, существуют альтернативные методы получения данных рабочим. Каждый рабочий мог создать матрицу для себя. В качестве альтернативы каждый рабочий мог считать его часть данных из файла на диске, данные могли быть переданы в в качестве аргумента к функции задачи, или данные могли быть отправлены в файле, содержавшемся в AttachedFiles задания свойство. Решение выбрать зависит от вашей конфигурации сети и природы данных.

Код в клиенте

Как с независимыми заданиями, вы выбираете профиль и создаете кластерный объект в вашем клиенте MATLAB при помощи parcluster функция. Существуют незначительные различия в профилях, в зависимости от планировщика, который вы используете, но использующие профили, чтобы задать как можно больше свойств минимизируют различия в кодировании между типами планировщика.

Можно создать и сконфигурировать кластерный объект с этим кодом:

c = parcluster('MyProfile')

где 'MyProfile' имя кластерного профиля для типа планировщика, который вы используете. Любыми необходимыми различиями для различных кластерных опций управляют в профиле. У вас может быть один или несколько отдельных профилей для каждого типа планировщика. Для полных деталей смотрите, Обнаруживают Кластеры и Профили Кластера Использования. Создайте или измените профили согласно инструкциям вашего системного администратора.

Когда ваш кластерный объект задан, вы создаете объект задания с createCommunicatingJob функция. Задание Type свойство должно быть установлено как 'SPMD' когда вы создаете задание.

cjob = createCommunicatingJob(c,'Type','SPMD');

Файл функции colsum.m (созданный в Коде Функция Задачи), находится на клиентском пути MATLAB, но это должно быть сделано доступным для рабочих. Один способ сделать это с AttachedFiles задания свойство, которое может быть установлено в профиле, которым вы использовали, или:

cjob.AttachedFiles = {'colsum.m'}

Здесь вы можете также установить другие свойства на задании, например, определив номер рабочих, чтобы использовать. Снова, профили могут быть полезными в вашей конкретной ситуации, особенно если большинство ваших заданий требует многих из тех же настроек свойства. Чтобы запустить этот пример на четырех рабочих, вы можете, установил это в профиле, или следующим клиентским кодом:

cjob.NumWorkersRange = 4

Вы создаете одну задачу задания с обычным createTask функция. В этом примере задача возвращает только один аргумент от каждого рабочего, и нет никаких входных параметров к colsum функция.

t = createTask(cjob, @colsum, 1, {})

Используйте submit запускать задание.

submit(cjob)

Заставьте клиент MATLAB ожидать задания, чтобы закончиться прежде, чем собрать результаты. Результаты состоят из одного значения от каждого рабочего. gplus функция в задаче осуществляет обмен данными между рабочими, так, чтобы у каждого рабочего был тот же результат.

wait(cjob)
results = fetchOutputs(cjob)
results = 
    [136]
    [136]
    [136]
    [136]