Open MPI 4.1.1在RHEL 9环境中的内存分配问题分析与解决方案
2025-07-02 08:45:59作者:温艾琴Wonderful
问题现象
在使用RHEL 9官方仓库提供的Open MPI 4.1.1版本配合Slurm 23运行MPI作业时,系统会报告一系列与内存分配相关的错误信息。具体表现为:
- 内存分配失败错误:
Unable to alloc send buffer MR on mlx5_0: Cannot allocate memory
Unable to allocate UD send buffer pool
- OpenFabrics设备初始化警告:
WARNING: There was an error initializing an OpenFabrics device
- OFI Libfabric库调用失败警告:
Open MPI failed an OFI Libfabric library call (fi_endpoint)
- UCX环境变量未使用警告:
UCX WARN unused environment variable: UCX_IB_RCACHE_MAX_REGIONS
尽管出现这些错误和警告,MPI作业最终仍能启动并执行,但这些问题可能预示着潜在的性能问题或稳定性风险。
问题分析
经过深入调查,这些问题主要源于以下几个方面:
-
版本兼容性问题:RHEL 9仓库提供的Open MPI 4.1.1版本发布于2021年4月,而当前Open MPI的最新稳定版本已更新至5.0.2,4.1.x系列也已更新至4.1.6。旧版本存在已知的内存管理和设备初始化问题。
-
Libfabric版本滞后:配套的libfabric 1.18.0版本也较旧,最新版本已更新至1.20.1。旧版本在处理某些内存分配请求时存在限制。
-
RDMA设备配置问题:错误信息中提到的mlx5_0设备表明系统使用了Mellanox InfiniBand/RDMA网络,旧版Open MPI在处理这类高性能网络设备的内存分配时存在已知问题。
解决方案
推荐方案:升级Open MPI版本
-
升级至Open MPI 5.0.2:
- 从源代码编译安装最新稳定版本
- 新版本完全解决了内存分配和设备初始化问题
- 提供了更好的性能和稳定性
-
升级libfabric至1.20.1:
- 确保与新版Open MPI兼容
- 改进的内存管理机制
- 更好的RDMA设备支持
替代方案:环境变量调整(仅适用于无法升级的情况)
如果由于某些限制无法升级软件版本,可以尝试以下环境变量调整:
- 禁用特定传输层:
export OMPI_MCA_pml=ucx
- 调整UCX内存缓存设置:
export UCX_IB_RCACHE_MAX_REGIONS=8192
- 限制内存注册区域大小:
export OMPI_MCA_btl_openib_rdma_mem_region_size=256M
性能对比
升级至Open MPI 5.0.2后,性能测试显示:
- 小数据包传输(8B-1KB):带宽提升显著
- 中等数据包传输(1KB-1MB):带宽稳定在较高水平
- 大数据包传输(1MB-1GB):带宽保持在5GB/s以上
特别是大数据传输场景下,新版Open MPI表现出更好的稳定性和性能一致性。
结论
对于RHEL 9用户,建议不要使用仓库中较旧的Open MPI 4.1.1版本,而是从源代码编译安装最新稳定版本。这不仅解决了内存分配和设备初始化问题,还能获得更好的性能和稳定性。对于生产环境,保持MPI实现和相关库的最新状态是确保高性能计算作业稳定运行的最佳实践。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492