Próbowałem zrównoleglić następujący skrypt, a konkretnie każdą z trzech instancji pętli FOR, używając GNU Parallel, ale nie byłem w stanie. 4 polecenia zawarte w pętli FOR działają szeregowo, każda pętla zajmuje około 10 minut.

#!/bin/bash

kar='KAR5'
runList='run2 run3 run4'
mkdir normFunc
for run in $runList
do 
  fsl5.0-flirt -in $kar"deformed.nii.gz" -ref normtemp.nii.gz -omat $run".norm1.mat" -bins 256 -cost corratio -searchrx -90 90 -searchry -90 90 -searchrz -90 90 -dof 12 
  fsl5.0-flirt -in $run".poststats.nii.gz" -ref $kar"deformed.nii.gz" -omat $run".norm2.mat" -bins 256 -cost corratio -searchrx -90 90 -searchry -90 90 -searchrz -90 90 -dof 12 
  fsl5.0-convert_xfm -concat $run".norm1.mat" -omat $run".norm.mat" $run".norm2.mat"
  fsl5.0-flirt -in $run".poststats.nii.gz" -ref normtemp.nii.gz -out $PWD/normFunc/$run".norm.nii.gz" -applyxfm -init $run".norm.mat" -interp trilinear

  rm -f *.mat
done

Dlaczego ich nie rozwidlisz (aka. Tła)?

foo () {
    local run=$1
    fsl5.0-flirt -in $kar"deformed.nii.gz" -ref normtemp.nii.gz -omat $run".norm1.mat" -bins 256 -cost corratio -searchrx -90 90 -searchry -90 90 -searchrz -90 90 -dof 12 
    fsl5.0-flirt -in $run".poststats.nii.gz" -ref $kar"deformed.nii.gz" -omat $run".norm2.mat" -bins 256 -cost corratio -searchrx -90 90 -searchry -90 90 -searchrz -90 90 -dof 12 
    fsl5.0-convert_xfm -concat $run".norm1.mat" -omat $run".norm.mat" $run".norm2.mat"
    fsl5.0-flirt -in $run".poststats.nii.gz" -ref normtemp.nii.gz -out $PWD/normFunc/$run".norm.nii.gz" -applyxfm -init $run".norm.mat" -interp trilinear
}

for run in $runList; do foo "$run" & done

W przypadku, gdy nie jest to jasne, znacząca część jest tutaj:

for run in $runList; do foo "$run" & done
                                   ^

Powoduje wykonanie funkcji w rozwidlonej powłoce w tle. To równolegle.

Przykładowe zadanie

task(){
   sleep 0.5; echo "$1";
}

Przebiegi sekwencyjne

for thing in a b c d e f g; do 
   task "$thing"
done

Równoległe przebiegi

for thing in a b c d e f g; do 
  task "$thing" &
done

Równoległe przebiegi w partiach N-procesowych

N=4
(
for thing in a b c d e f g; do 
   ((i=i%N)); ((i++==0)) && wait
   task "$thing" & 
done
)

Możliwe jest również użycie FIFO jako semaforów i użycie ich, aby zapewnić, że nowe procesy zostaną odrodzone tak szybko, jak to możliwe, i że nie więcej niż N procesów uruchomi się w tym samym czasie. Ale wymaga więcej kodu.

N procesów z semaforem opartym na FIFO:

open_sem(){
    mkfifo pipe-$$
    exec 3<>pipe-$$
    rm pipe-$$
    local i=$1
    for((;i>0;i--)); do
        printf %s 000 >&3
    done
}
run_with_lock(){
    local x
    read -u 3 -n 3 x && ((0==x)) || exit $x
    (
     ( "$@"; )
    printf '%.3d' $? >&3
    )&
}

N=4
open_sem $N
for thing in {a..g}; do
    run_with_lock task $thing
done 

for stuff in things
do
( something
  with
  stuff ) &
done
wait # for all the something with stuff

To, czy rzeczywiście działa, zależy od twoich poleceń; Nie znam ich. rm *.matWygląda trochę podatne na konflikty jeśli przebiega równolegle ...

for stuff in things
do
sem -j+0 ( something
  with
  stuff )
done
sem --wait

Użyjemy semaforów, równolegle tyle iteracji, ile jest dostępnych rdzeni (-j +0 oznacza, że ​​zrównoleglycie zadania N + 0 , gdzie N jest liczbą dostępnych rdzeni ).

sem --wait każe poczekać, aż wszystkie iteracje w pętli for zakończą wykonywanie przed wykonaniem kolejnych wierszy kodu.

Uwaga: będziesz potrzebować „równoległego” z równoległego projektu GNU (sudo apt-get install parallel).

Jeden naprawdę łatwy sposób, którego często używam:

cat "args" | xargs -P $NUM_PARALLEL command

Spowoduje to uruchomienie polecenia, przekazującego równolegle do każdej linii pliku „args”, co najwyżej $ NUM_PARALLEL w tym samym czasie.

Możesz także spojrzeć na opcję -I dla xargs, jeśli chcesz zastąpić argumenty wejściowe w różnych miejscach.

Wygląda na to, że zadania fsl zależą od siebie, więc 4 zadania nie mogą być uruchamiane równolegle. Przebiegi można jednak uruchamiać równolegle.

Uczyń funkcję bash uruchamiającą pojedynczy przebieg i uruchom tę funkcję równolegle:

#!/bin/bash

myfunc() {
    run=$1
    kar='KAR5'
    mkdir normFunc
    fsl5.0-flirt -in $kar"deformed.nii.gz" -ref normtemp.nii.gz -omat $run".norm1.mat" -bins 256 -cost corratio -searchrx -90 90 -searchry -90 90 -searchrz -90 90 -dof 12 
    fsl5.0-flirt -in $run".poststats.nii.gz" -ref $kar"deformed.nii.gz" -omat $run".norm2.mat" -bins 256 -cost corratio -searchrx -90 90 -searchry -90 90 -searchrz -90 90 -dof 12 
    fsl5.0-convert_xfm -concat $run".norm1.mat" -omat $run".norm.mat" $run".norm2.mat"
    fsl5.0-flirt -in $run".poststats.nii.gz" -ref normtemp.nii.gz -out $PWD/normFunc/$run".norm.nii.gz" -applyxfm -init $run".norm.mat" -interp trilinear
}

export -f myfunc
parallel myfunc ::: run2 run3 run4

Aby dowiedzieć się więcej, obejrzyj filmy wprowadzające: https://www.youtube.com/playlist?list=PL284C9FF2488BC6D1 i poświęć godzinę na zapoznanie się z samouczkiem http://www.gnu.org/software/parallel/parallel_tutorial.html Twoje polecenie linia cię za to pokocha.

Równoległe wykonywanie w maksymalnej liczbie równoległych procesów N

#!/bin/bash

N=4

for i in {a..z}; do
    (
        # .. do your stuff here
        echo "starting task $i.."
        sleep $(( (RANDOM % 3) + 1))
    ) &

    # allow only to execute $N jobs in parallel
    if [[ $(jobs -r -p | wc -l) -gt $N ]]; then
        # wait only for first job
        wait -n
    fi

done

# wait for pending jobs
wait

echo "all done"

Naprawdę podoba mi się odpowiedź @lev, ponieważ zapewnia kontrolę nad maksymalną liczbą procesów w bardzo prosty sposób. Jednak jak opisano w instrukcji , sem nie działa z nawiasami.

for stuff in things
do
sem -j +0 "something; \
  with; \
  stuff"
done
sem --wait

Wykonuje pracę.

-j + N Dodaj N do liczby rdzeni procesora. Podejdź do tak wielu zadań równolegle. Przy intensywnych zadaniach obliczeniowych przydatna jest opcja -j +0, ponieważ będzie ona jednocześnie wykonywać zadania z liczbą rdzeni procesora.

-j -N Odejmij N od liczby rdzeni procesora. Podejdź do tak wielu zadań równolegle. Jeśli oszacowana liczba jest mniejsza niż 1, zostanie użyta 1. Zobacz także --use-cpus-zamiast-rdzeni.

W moim przypadku nie mogę używać semaforów (jestem w git-bash na Windowsie), więc wymyśliłem ogólny sposób podziału zadania na N pracowników, zanim zaczną.

Działa dobrze, jeśli zadania zajmują mniej więcej tyle samo czasu. Wadą jest to, że jeśli jeden z pracowników zajmuje dużo czasu na wykonanie swojej części pracy, inni, którzy już skończyli, nie pomogą.

Podział pracy na N pracowników (1 na rdzeń)

# array of assets, assuming at least 1 item exists
listAssets=( {a..z} ) # example: a b c d .. z
# listAssets=( ~/"path with spaces/"*.txt ) # could be file paths

# replace with your task
task() { # $1 = idWorker, $2 = asset
  echo "Worker $1: Asset '$2' START!"
  # simulating a task that randomly takes 3-6 seconds
  sleep $(( ($RANDOM % 4) + 3 ))
  echo "    Worker $1: Asset '$2' OK!"
}

nVirtualCores=$(nproc --all)
nWorkers=$(( $nVirtualCores * 1 )) # I want 1 process per core

worker() { # $1 = idWorker
  echo "Worker $1 GO!"
  idAsset=0
  for asset in "${listAssets[@]}"; do
    # split assets among workers (using modulo); each worker will go through
    # the list and select the asset only if it belongs to that worker
    (( idAsset % nWorkers == $1 )) && task $1 "$asset"
    (( idAsset++ ))
  done
  echo "    Worker $1 ALL DONE!"
}

for (( idWorker=0; idWorker<nWorkers; idWorker++ )); do
  # start workers in parallel, use 1 process for each
  worker $idWorker &
done
wait # until all workers are done

Miałem problem z @PSkocikrozwiązaniem. Mój system nie ma GNU Parallel dostępnego jako pakiet i semzgłosił wyjątek, kiedy go zbudowałem i uruchomiłem ręcznie. Następnie spróbowałem również przykładu semafora FIFO, który również rzucił kilka innych błędów dotyczących komunikacji.

@eyeApps zasugerowałem xargs, ale nie wiedziałem, jak sprawić, by działał z moim złożonym przypadkiem użycia (przykłady byłyby mile widziane).

Oto moje rozwiązanie dla zadań równoległych przetwarzających do Nzadań jednocześnie skonfigurowanych przez _jobs_set_max_parallel:

_lib_jobs.sh:

function _jobs_get_count_e {
   jobs -r | wc -l | tr -d " "
}

function _jobs_set_max_parallel {
   g_jobs_max_jobs=$1
}

function _jobs_get_max_parallel_e {
   [[ $g_jobs_max_jobs ]] && {
      echo $g_jobs_max_jobs

      echo 0
   }

   echo 1
}

function _jobs_is_parallel_available_r() {
   (( $(_jobs_get_count_e) < $g_jobs_max_jobs )) &&
      return 0

   return 1
}

function _jobs_wait_parallel() {
   # Sleep between available jobs
   while true; do
      _jobs_is_parallel_available_r &&
         break

      sleep 0.1s
   done
}

function _jobs_wait() {
   wait
}

Przykładowe użycie:

#!/bin/bash

source "_lib_jobs.sh"

_jobs_set_max_parallel 3

# Run 10 jobs in parallel with varying amounts of work
for a in {1..10}; do
   _jobs_wait_parallel

   # Sleep between 1-2 seconds to simulate busy work
   sleep_delay=$(echo "scale=1; $(shuf -i 10-20 -n 1)/10" | bc -l)

   ( ### ASYNC
   echo $a
   sleep ${sleep_delay}s
   ) &
done

# Visualize jobs
while true; do
   n_jobs=$(_jobs_get_count_e)

   [[ $n_jobs = 0 ]] &&
      break

   sleep 0.1s
done