在 Arbor 模拟中是否允许对尖峰记录进行等级检查?
Are rank checks allowed for spike recording in Arbor simulations?
在 Arbor 模拟器中,可以指定在使用分布式 MPI 模拟时是不记录、本地还是所有尖峰。是否有任何理由在每个 MPI 和广播结果上本地记录,而不是通过排名检查仅在 1 个排名上记录所有尖峰?
import arbor, mpi4py.MPI
sim = arbor.simulation(recipe, decomp, context)
if not mpi4py.MPI.COMM_WORLD.Get_rank():
sim.record(arbor.spike_recording.all)
如果只记录局部尖峰,然后将它们广播到所有级别进行整理,则没有任何优势。由于 Arbor 模拟器的尖峰交换设计,每个节点都可以访问所有尖峰。
如果您的程序设置为处理每个节点上的节点本地数据,或者将峰值数据写入磁盘(例如与单独的文件并行),则仅记录本地峰值可能很有用。
在 Arbor 模拟器中,可以指定在使用分布式 MPI 模拟时是不记录、本地还是所有尖峰。是否有任何理由在每个 MPI 和广播结果上本地记录,而不是通过排名检查仅在 1 个排名上记录所有尖峰?
import arbor, mpi4py.MPI
sim = arbor.simulation(recipe, decomp, context)
if not mpi4py.MPI.COMM_WORLD.Get_rank():
sim.record(arbor.spike_recording.all)
如果只记录局部尖峰,然后将它们广播到所有级别进行整理,则没有任何优势。由于 Arbor 模拟器的尖峰交换设计,每个节点都可以访问所有尖峰。
如果您的程序设置为处理每个节点上的节点本地数据,或者将峰值数据写入磁盘(例如与单独的文件并行),则仅记录本地峰值可能很有用。