Параллельные вычисления с Python на кластере Raspberry Pi || Установка OpenMPI и mpi4py

Сегодня мы собираем мини-суперкомпьютер! Не совсем, но, что-то вроде того, мы собираем кластер из четырёх узлов Raspberry Pi. На этот кластер мы установим пакет OpenMPI — интерфейс передачи сообщений (MPI), критически важный для параллельных вычислений. MPI позволяет разделить сложную задачу на несколько процессов и вычислять их на отдельных процессорах, возможно, даже на разных узлах кластера. В этом руководстве мы рассмотрим установку OpenMPI, пакетов Python из исходного кода и использование OpenMPI с Python с помощью модуля mpi4py. Это позволит нам использовать все узлы кластера для приближения числа Пи ~3,14… Мы будем следовать трём руководствам Гарретта Миллса на Medium по установке на SLURM и реализации параллельных вычислений с помощью OpenMPI. Создание кластера Raspberry Pi (Гарретт Миллс, 2018):   / building-a-raspberry-pi-cluster   ★ Путь к получению работы в Quant Finance, основанный на данных https://www.quantpykit.com/ ★ QuantPy GitHub Сборник ресурсов, используемых на канале QuantPy на YouTube. https://github.com/thequantpy Отказ от ответственности: Все идеи, мнения, рекомендации и/или прогнозы, выраженные или подразумеваемые в данном контенте, предназначены исключительно для информационных и образовательных целей и не должны толковаться как рекомендации по финансовым продуктам или побуждение или инструкция к инвестированию, торговле и/или спекуляции на рынках. Любое действие или воздержание от действия; Инвестиции, сделки и/или спекуляции, совершаемые в свете идей, мнений и/или прогнозов, выраженных или подразумеваемых в данном контенте, совершаются вами на свой страх и риск, связанный с возможными финансовыми или иными последствиями.