私の仕事に関連しています（ここではadjacency_listでジェネリック型を使用しています）私は今、次のことを行う単純なコードの実行をテストしています：
- boost-mpi環境を初期化します
- ファイルから分散adjacency_listにグラフをロードします
- 最後に、各マシンで2つの簡単な操作を実行します。エッジの数をカウントし、クラスタリング係数を計算します。
コードは次のとおりです。
#include "Common.h"
#include "GraphFileReader.h"
#include "GraphNeighbors.h"
#include <boost/graph/metis.hpp>
#include <boost/mpi/environment.hpp>
#include <boost/mpi/communicator.hpp>
#include <time.h>
int main(int argc, char *argv []){
// Start mpi enviroment
boost::mpi::environment env(argc, argv);
boost::mpi::communicator world;
// Create the graph
GraphFileReader *graphFileReader;
undirectedAdjacencyList graph;
if(process_id(graph.process_group()) == 0){
// Load the graph's path
graphFileReader = new GraphFileReader(argv[1]);
// Read the graph file and adds the vertices and edges
graphFileReader->loadGraph(graph);
}
// Wait until the process 0 has finished loading the graph
world.barrier();
synchronize(graph.process_group());
GraphNeighbors graphNeighbors;
// Now each machine should process it's own graph piece
graphNeighbors.countEdges(graph);
graphNeighbors.clusteringCoefficient(graph);
// Wait for the other processes before finishing
world.barrier();
synchronize(graph.process_group());
cout << "\n process: " << world.rank() <<" finishing\n" << std::endl;
結果は次のとおりです。
graphs: /usr/include/boost/graph/distributed/adjacency_list.hpp:2679:
std::pair<typename boost::adjacency_list<OutEdgeListS, boost::distributedS<ProcessGroup,
InVertexListS, InDistribution>, DirectedS, VertexProperty, EdgeProperty, GraphProperty,
EdgeListS>::out_edge_iterator, typename boost::adjacency_list<OutEdgeListS,
boost::distributedS<ProcessGroup, InVertexListS, InDistribution>, DirectedS,
VertexProperty, EdgeProperty, GraphProperty, EdgeListS>::out_edge_iterator>
boost::out_edges(typename boost::adjacency_list<OutEdgeListS,
boost::distributedS<ProcessGroup, InVertexListS, InDistribution>, DirectedS,
VertexProperty, EdgeProperty, GraphProperty, EdgeListS>::vertex_descriptor, const
boost::adjacency_list<OutEdgeListS, boost::distributedS<ProcessGroup, InVertexListS,
InDistribution>, DirectedS, VertexProperty, EdgeProperty, GraphProperty, EdgeListS>&) [with
OutEdgeListS = boost::vecS, ProcessGroup = boost::graph::distributed::mpi_process_group,
InVertexListS = boost::vecS, InDistribution = boost::defaultS, DirectedS =
boost::undirectedS, VertexProperty = Node, EdgeProperty = boost::no_property, GraphProperty
= boost::no_property, EdgeListS = boost::listS]: Assertion `v.owner == g.processor()' failed.
_________________________________________________________________
I'm process: 0
I'm process: 1
Number of edges: 4
0.37694 milliseconds
Number of edges: 2
0.16284 milliseconds
rank 1 in job 1 compute-1-4_49342 caused collective abort of all ranks
exit status of rank 1: killed by signal 6
_________________________________________________________________
Epilogue Args:
Job ID: 138573.tucan
User ID: ***
Group ID: ***
Job Name: mpiGraphs.job
Resource List: 5746
Queue Name: ncpus=1,neednodes=2:ppn=2,nodes=2:ppn=2
Account String: cput=00:00:00,mem=420kb,vmem=13444kb,walltime=00:00:02
Date: Thu Mar 1 14:28:19 CET 2012
_________________________________________________________________
一方、1台のマシンのみでの実行は完全に機能します。
I'm process: 0
Number of edges: 6
8.46696 milliseconds
The network average clustering coefficient is: 0.53333
0.12708 milliseconds
process: 0 finishing
私の家庭教師と私は、これは一方のマシンが終了し、もう一方のマシンがまだ操作を実行しているためである可能性があると考えたので、同期とバリアを追加します（実際には両方の違いがわからないため、同じものでいくつかの組み合わせをテストしました結果）。
残りのコード（Common.h、GraphFileReader、またはGraphNeighbors）が必要な場合は、巨大な投稿を避けるために、コードをアップロードしてここにリンクを投稿することができます。