17
szerkesztés
Módosítások
Új oldal, tartalma: „{| class="wikitable" border="1" |- | Cluster | Debrecen2 (Leo) |- | Type | HP SL250s |- | Core / node | 8 × 2 Xeon E5-2650v2 2.60GHz |- | GPU / node | 68 * 3 Nv…”
{| class="wikitable" border="1"
|-
| Cluster
| Debrecen2 (Leo)
|-
| Type
| HP SL250s
|-
| Core / node
| 8 × 2 Xeon E5-2650v2 2.60GHz
|-
| GPU / node
| 68 * 3 Nvidia K20x + 16 * 3 Nvidia K40x
|-
| # of compute nodes
| 84
|-
| Max Walltime
| 7-00:00:00
|-
| Max core / project
| 336
|-
| Max mem / core
| 7000 MB
|}
=== Requesting CPU time ===
{{ATTENTION| When applying for CPU time, we expect a brief justification from the HPC project managers stating that the application to be run is capable of using a GPU (except when the purpose is to use licensed software – available on the machine – that is unable to use a GPU, e.g. Gaussian, Maple). This is necessary because most of the HPC resource performance comes from GPU acceleration, so a program without acceleration that allocates CPUs, would be limiting the use of GPUs leading to underutilization. NVIDIA released [http://www.nvidia.com/object/gpu-applications.html '''a list'''] of applications officially supported by NVIDIA GPUs but of course other programs that use GPUs are also likely to perform well on the machine.
* For those who are interested in GPU programming we held a workshop the video materials of which are available here: [http://videotorium.hu/hu/events/details/1864,GPU_programozas_workshop GPU programming workshop (videotorium)]
}}
=== Login ===
<pre>
ssh USER@login.debrecen2.hpc.niif.hu
</pre>
If a non-default key is used, it must be specified with the -i KEY option (SSH and SCP commands).
=== Copying files with SCP ===
Download from the HOME directory and upload to the HOME directory:
<pre>
Up: scp FILE USER@login.debrecen2.hpc.niif.hu: FILE
Down: scp USER@login.debrecen2.hpc.niif.hu: FILE FILE
</pre>
=== Data synchronization ===
Larger files / directory structures shall be synchronized using the following commands
<pre>
Up: rsync -a -e ssh DIRECTORY USER@login.debrecen2.hpc.niif.hu:/home/USER
Down: rsync -a -e ssh USER@login.debrecen2.hpc.niif.hu:/home/USER/DIRECTORY
</pre>
The --delete option must be specified to synchronize deleted files.
== User interface ==
<pre>
short form of CWD
|
DEBRECEN2[login] ~ (0)$
| | |
HPC station | |
short machine name |
exit code of the previous command
</pre>
=== Module environment ===
The list of available modules is obtained with the following command:
<pre>
module avail
</pre>
the list of already loaded modules:
<pre>
module list
</pre>
You can load an application with the following command:
<pre>
module load APP
</pre>
A NIIF által beállított környezeti változókat <code>nce</code> parancs listázza ki.
=== Adatok megosztása projekt tagok számára ===
Fájlok ill. könyvtárak megosztásához ACL-eket kell beállítani. A HOME könyvtárat más felhasználó (OTHER) számára olvashatóvá, így tehetjük
<pre>
setfacl -m u:OTHER:rx $HOME
</pre>
Addott könyvtárat (DIRECTORY) írahtóvá:
<pre>
setfacl -m u:OTHER:rxw $HOME/DIRECTORY
</pre>
A kiterjesztett jogokat a következő paranccsal kérhetjük le:
<pre>
getfacl $HOME/DIRECTORY
</pre>
== Közös home könyvtár használata ==
A szuperszámítógépek login gépeit összekötő közös fájlrendszer a következő könyvtár alatt található:
<pre>
/mnt/fhgfs/home/$USER
</pre>
Biztonsági mentést a közös könyvtárba a következő paranccsal tudunk végezni:
<pre>
rsync -avuP --delete $HOME/DIRECTORY /mnt/fhgfs/home/$USER
</pre>
== Alkalmazások lefordítása ==
Mindenkitől azt kérjük, hogy először próbálja meg saját maga lefordítani az alkalmazását. Ha ez valamilyen oknál fogva mégsem sikerülne, akkor következő lépésként a magyarországi szuperszámítógép felhasználóktól érdemes kérdezni, mert nagy esély van rá hogy mások is belefutottak ugyanabba a problémába. Ezen a címen lehet őket elérni: <code>hpc-forum kukac listserv.niif.hu</code>. Feliratkozni [https://listserv.niif.hu/mailman/listinfo/hpc-forum itt lehet erre] a levelezőlistára. Az archívumban is érdemes utánanézni a kérdésnek. Az NIIF HPC support csak igen korlátozottan képes egyéni fordítási kérésekkel foglalkozni, de problémával felkeresheti a <code>hpc-support kukac niif.hu</code> címet. Az utóbbi esetben pár napos türelmüket mindenképp kérjük válaszunkig.
== SLURM ütemező használata ==
A szuperszámítógépen CPU óra (gépidő) alapú ütemezés működik. A felhasználóhoz tartozó Slurm projektek (Account) állapotáról a következő parancs ad információt:
<pre>
sbalance
</pre>
A második oszlopban (Usage) az egyes felhasználók elhasznált gépideje, a negyedik oszlopban pedig a számla összesített gépideje látható. Az utolsó két oszlop a maximális (Account Limit) és a még elérhető (Available) gépidőről ad tájékoztatást.
<pre>
Scheduler Account Balance
---------- ----------- + ---------------- ----------- + ------------- -----------
User Usage | Account Usage | Account Limit Available (CPU hrs)
---------- ----------- + ---------------- ----------- + ------------- -----------
bob * 7 | foobar 7 | 1,000 993
alice 0 | foobar 7 | 1,000 993
</pre>
=== A gépidő becslése ===
Nagyüzemi (production) futtatások előtt gépidőbecslést érdemes végezni. Ehhez a következő parancs használható:
<pre>
sestimate -N NODES -t WALLTIME
</pre>
ahol a <code>NODES</code> a lefoglalni kívánt node-ok száma, a <code>WALLTIME</code> pedig a futás maximális ideje.
'''Fontos, hogy a lefoglalni kívánt gépidőt a lehető legpontosabban adjuk meg, mivel az ütemező ez alapján is rangsorolja a futtatásra váró feladatokat. Általában igaz, hogy a rövidebb job hamarabb sorra kerül. Érdemes minden futás idejét utólag az <code>sacct</code> paranccsal is ellenőrizni.'''
=== Állapotinformációk ===
Az ütemezőben lévő jobokról az <code>squeue</code>, a klaszter általános állapotáról az <code>sinfo</code> parancs ad tájékoztatást. Minden beküldött jobhoz egy egyedi azonosítószám (JOBID) rendelődik. Ennek ismeretében további információkat kérhetünk. Feladott vagy már futó job jellemzői:
<pre>
scontrol show job JOBID
</pre>
Minden job egy ún. számlázási adatbázisba (accounting) is bekerül. Ebből az adatbázisból visszakereshetők a lefuttatott feladatok jellemzői és erőforrás-felhasználás statisztikái. A részletes statisztikát a következő paranccsal tudjuk megnézni:
<pre>
sacct -l -j JOBID
</pre>
A felhasznált memóriáról a következő parancs ad tájékoztatást:
<pre>
smemory JOBID
</pre>
A lemezhasználatról pedig a
<pre>
sdisk JOBID
</pre>
==== Slurm figyelmeztető üzenetek ====
<pre>
Resources/AssociationResourceLimit - Erőforrásra vár
AssociationJobLimit/QOSJobLimit - Nincs elég CPU idő vagy a maximális CPU szám le van foglalva
Piority - Alacsony prioritás miatt várakozik
</pre>
Az utóbbi esetben, csökkenteni kell a job által lefoglalni kívánt időt. Egy adott projekt részére maximálisan 512 CPU-n futhatnak jobok egy adott időben.
==== Licenszek ellenőrzése ====
Az elérhető és éppen használt licenszekről a következő parancs ad információt:
<pre>
slicenses
</pre>
==== Karbantartás ellenőrzése ====
A karbantartási időablakban az ütemező nem indít új jobokat, de beküldeni lehet. A karbantartások időpontjairól a következő parancs ad tájékoztatást:
<pre>
sreservations
</pre>
==== Összesített felhasználás ====
Egy hónapra visszamenőleg az elfogyasztott CPU perceket a következő paranccsal kérhetjük le:
<pre>
susage
</pre>
==== Teljes fogyasztás ====
Ha szeretnénk tájékozódni arról, hogy egy bizony idő óta mennyi a CPU idő felhasználásunk akkor azt ezzel paranccsal tudjuk lekérdezni:
<pre>
sreport -t Hours Cluster AccountUtilizationByUser Accounts=ACCOUNT Start=2015-01-01
</pre>
=== Feladatok futtatása ===
Alkalmazások futtatása a szupergépeken kötegelt (batch) üzemmódban lehetséges. Ez azt jelenti, hogy minden futtatáshoz egy job szkriptet kell elkészíteni, amely tartalmazza az igényelt erőforrások leírását és a futtatáshoz szükséges parancsokat. Az ütemező paramétereit (erőforrás igények) a <code>#SBATCH</code> direktívával kell megadni.
==== Kötelező paraméterek ====
A következő paramétereket minden esetben meg kell adni:
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -A ACCOUNT
#SBATCH --job-name=NAME
#SBATCH --time=TIME
</pre>
ahol az <code>ACCOUNT</code> a terhelendő számla neve (elérhető számláinkről az <code>sbalance</code> parancs ad felvilágosítást), a <code>NAME</code> a job rövid neve, a <code>TIME</code> pedig a maximális walltime idő (<code>DD-HH:MM:SS</code>). A következő időformátumok használhatók:
"minutes", "minutes:seconds", "hours:minutes:seconds", "days-hours", "days-hours:minutes" és "days-hours:minutes:seconds".
==== GPU-k lefoglalása ====
A GPU-k lefoglalása a következő direktívával törénik:
<pre>
#SBATCH --gres=gpu:N
</pre>
Az <code>N</code> a GPU-k/node számát adja meg, ami 1, 2 és 3 lehet maximum.
==== Interaktív használat ====
Rövid interaktív feladatokat az 'srun' paranccsal tudunk beküldeni, pl.:
<pre>
srun -l -n 1 -t TIME --gres=gpu:1 -A ACCOUNT APP
</pre>
==== Batch job-ok indítása ====
A jobok feladását a következő parancs végzi:
<pre>
sbatch slurm.sh
</pre>
Sikeres feladás esetén a következő kimenetet kapjuk:
<pre>
Submitted batch job JOBID
</pre>
ahol a <code>JOBID</code> a feladat egyedi azonosítószáma.
A feladat leállítását a következő parancs végzi:
<pre>
scancel JOBID
</pre>
==== Nem újrainduló jobok ====
Nem újrainduló jobokhoz a következő direktívát kell használni:
<pre>
#SBATCH --no-requeue
</pre>
==== Feladat sorok ====
A szupergépen két, egymást nem átfedő, sor (partíció) áll rendelkezésre, a <code>prod-gpu-k40</code> sor és a <code>prod-gpu-k20</code> sor. Mind a kettő éles számolásokra való, az első olyan CN gépeket tartalmaz amikben Nvidia K40x GPU-k, a másodikban pedig Nvidia K20x GPU-k vannak. Az alapértelmezett sor a <code> prod-gpu-k20</code>. A prod-gpu-k40 partíciót a következő direktívával lehet kiválasztani:
<pre>
#SBATCH --partition=prod-gpu-k40
</pre>
==== A szolgáltatás minősége (QOS) ====
A szolgáltatást alapértelmezett minősége <code>normal</code>, azaz nem megszakítható a futás.
===== Magas prioritás =====
A magas prioritású jobok maximum 24 óráig futhatnak, és kétszer gyorsabb időelszámolással rendelkeznek, cserébe az ütemező előreveszi ezeket a feladatokat.
<pre>
#SBATCH --qos=fast
</pre>
===== Alacsony prioritás =====
Lehetőség van alacsony prioritású jobok feladására is. Az ilyen feladatokat bármilyen normál prioritású job bármikor megszakíthatja, cserébe az elhasznált gépidő fele számlázódik csak. A megszakított jobok automatikusan újraütemeződnek. Fontos, hogy olyan feladatokat indítsunk alacsony prioritással, amelyek kibírják a véletlenszerű megszakításokat, rendszeresen elmentik az állapotukat (checkpoint) és ebből gyorsan újra tudnak indulni.
<pre>
#SBATCH --qos=lowpri
</pre>
==== Memória foglalás ====
Alapértelmezetten 1 CPU core-hoz 1000 MB memória van rendelve, ennél többet a következő direktívával igényelhetünk:
<pre>
#SBATCH --mem-per-cpu=MEMORY
</pre>
ahol <code>MEMORY</code> MB egységben van megadva. A maximális memória/core 7800 MB lehet.
==== Email értesítés ====
Levél küldése job állapotának változásakor (elindulás,leállás,hiba):
<pre>
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH --mail-user=EMAIL
</pre>
ahol az <code>EMAIL</code> az értesítendő emial cím.
==== Tömbfeladatok (arrayjob) ====
Tömbfeladatokra akkor van szükségünk, egy szálon futó (soros) alkalmazást szeretnénk egyszerre sok példányban (más-más adatokkal) futtatni. A példányok számára az ütemező a <code>SLURM_ARRAY_TASK_ID</code> környezeti változóban tárolja az egyedi azonosítót. Ennek lekérdezésével lehet az arrayjob szálait elkülöníteni. A szálak kimenetei a <code>slurm-SLURM_ARRAY_JOB_ID-SLURM_ARRAY_TASK_ID.out</code> fájlokba íródnak. Az ütemező a feltöltést szoros pakolás szerint végzi. Ebben az esetben is érdemes a processzorszám többszörösének választani a szálak számát. [http://slurm.schedmd.com/job_array.html Bővebb ismertető]
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -A ACCOUNT
#SBATCH --job-name=array
#SBATCH --time=24:00:00
#SBATCH --array=1-96
srun envtest.sh
</pre>
==== OpenMPI feladatok ====
MPI feladatok esetén meg kell adnunk az egy node-on elinduló MPI processzek számát is (<code>#SBATCH --ntasks-per-node=</code>). A leggyakoribb esetben ez az egy node-ban található CPU core-ok száma. A párhuzamos programot az <code>mpirun</code> paranccsal kell indítani.
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -A ACCOUNT
#SBATCH --job-name=mpi
#SBATCH -N 2
#SBATCH --ntasks-per-node=8
#SBATCH --time=12:00:00
mpirun --report-pid ${TMPDIR}/mpirun.pid PROGRAM
</pre>
OpenMPI FAQ: http://www.open-mpi.org/faq
==== OpenMP (OMP) feladatok ====
OpenMP párhuzamos alkalmazásokhoz maximum 1 node-ot lehet lefoglalni. Az OMP szálák számát az <code>OMP_NUM_THREADS</code> környezeti változóval kell megadni. A változót vagy az alkamazás elé kell írni (ld. példa), vagy exportálni kell az indító parancs előtt:
<code>
export OMP_NUM_THREADS=8
</code>
A következő példában egy taskhoz 8 CPU core-t rendeltunk, a 8 CPU core-nak egy node-on kell lennie. A CPU core-ok számát a <code>
SLURM_CPUS_PER_TASK</code> változó tartalmazza, és ez állítja be az OMP szálak számát is.
Alice felhasználó a foobar számla terhére, maximum 6 órára indít el egy 8 szálas OMP alkalmazást.
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -A foobar
#SBATCH --job-name=omp
#SBATCH --time=06:00:00
#SBATCH --ntasks=1
#SBATCH --cpus-per-task=8
OMP_NUM_THREADS=$SLURM_CPUS_PER_TASK ./a.out
</pre>
==== Hibrid MPI-OMP feladatok ====
Hibrid MPI-OMP módról akkor beszélünk, ha a párhuzamos alkalmazás MPI-t és OMP-t is használ. Érdemes tudni, hogy az Intel MKL-el linkelt programok MKL hívásai OpenMP képesek. Általában a következő elosztás javasolt: az MPI processzek száma 1-től az egy node-ban található CPU foglalatok száma, az OMP szálak ennek megfelelően az egy node-ban található összes CPU core szám vagy annak fele, negyede (értelem szerűen). A jobszkipthez a fenti két mód paramétereit kombinálni kell.
A következő példában 2 node-ot, és node-onként 1-1 taskot indítunk taskonként 10 szállal. Alice felhasználó a foobar számla terhére, 8 órára, 2 node-ra küldött be egy hibrid jobot. Egy node-on egyszerre csak 1 db MPI processz fut ami node-onként 8 OMP szálat használ. A 2 gépen összesen 2 MPI proceszz és 2 x 8 OMP szál fut.
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -A foobar
#SBATCH --job-name=mpiomp
#SBATCH --time=08:00:00
#SBATCH -N 2
#SBATCH --ntasks=2
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=8
#SBATCH -o slurm.out
export OMP_NUM_THREADS=$SLURM_CPUS_PER_TASK
mpirun ./a.out
</pre>
==== Maple Grid feladatok ====
Maple-t az OMP feladatokhoz hasonlóan 1 node-on lehet futtatni. Használatához be kell tölteni a maple modult is. A Maple kliens-szerver üzemmódban működik ezért a Maple feladat futtatása előtt szükség van a grid szerver elindítására is (<code>${MAPLE}/toolbox/Grid/bin/startserver</code>). Ez az alkalmazás licensz köteles, amit a jobszkriptben meg kell adni (<code>#SBATCH --licenses=maplegrid:1</code>). A Maple feladat indátását a <code>${MAPLE}/toolbox/Grid/bin/joblauncher</code> paranccsal kell elvégezni.
Alice felhasználó a foobar számla terhére, 6 órára indítja el a Maple Grid alkalmazást:
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -A foobar
#SBATCH --job-name=maple
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=16
#SBATCH --time=06:00:00
#SBATCH -o slurm.out
#SBATCH --licenses=maplegrid:1
module load maple
${MAPLE}/toolbox/Grid/bin/startserver
${MAPLE}/toolbox/Grid/bin/joblauncher ${MAPLE}/toolbox/Grid/samples/Simple.mpl
</pre>
[[Category: HPC]]
|-
| Cluster
| Debrecen2 (Leo)
|-
| Type
| HP SL250s
|-
| Core / node
| 8 × 2 Xeon E5-2650v2 2.60GHz
|-
| GPU / node
| 68 * 3 Nvidia K20x + 16 * 3 Nvidia K40x
|-
| # of compute nodes
| 84
|-
| Max Walltime
| 7-00:00:00
|-
| Max core / project
| 336
|-
| Max mem / core
| 7000 MB
|}
=== Requesting CPU time ===
{{ATTENTION| When applying for CPU time, we expect a brief justification from the HPC project managers stating that the application to be run is capable of using a GPU (except when the purpose is to use licensed software – available on the machine – that is unable to use a GPU, e.g. Gaussian, Maple). This is necessary because most of the HPC resource performance comes from GPU acceleration, so a program without acceleration that allocates CPUs, would be limiting the use of GPUs leading to underutilization. NVIDIA released [http://www.nvidia.com/object/gpu-applications.html '''a list'''] of applications officially supported by NVIDIA GPUs but of course other programs that use GPUs are also likely to perform well on the machine.
* For those who are interested in GPU programming we held a workshop the video materials of which are available here: [http://videotorium.hu/hu/events/details/1864,GPU_programozas_workshop GPU programming workshop (videotorium)]
}}
=== Login ===
<pre>
ssh USER@login.debrecen2.hpc.niif.hu
</pre>
If a non-default key is used, it must be specified with the -i KEY option (SSH and SCP commands).
=== Copying files with SCP ===
Download from the HOME directory and upload to the HOME directory:
<pre>
Up: scp FILE USER@login.debrecen2.hpc.niif.hu: FILE
Down: scp USER@login.debrecen2.hpc.niif.hu: FILE FILE
</pre>
=== Data synchronization ===
Larger files / directory structures shall be synchronized using the following commands
<pre>
Up: rsync -a -e ssh DIRECTORY USER@login.debrecen2.hpc.niif.hu:/home/USER
Down: rsync -a -e ssh USER@login.debrecen2.hpc.niif.hu:/home/USER/DIRECTORY
</pre>
The --delete option must be specified to synchronize deleted files.
== User interface ==
<pre>
short form of CWD
|
DEBRECEN2[login] ~ (0)$
| | |
HPC station | |
short machine name |
exit code of the previous command
</pre>
=== Module environment ===
The list of available modules is obtained with the following command:
<pre>
module avail
</pre>
the list of already loaded modules:
<pre>
module list
</pre>
You can load an application with the following command:
<pre>
module load APP
</pre>
A NIIF által beállított környezeti változókat <code>nce</code> parancs listázza ki.
=== Adatok megosztása projekt tagok számára ===
Fájlok ill. könyvtárak megosztásához ACL-eket kell beállítani. A HOME könyvtárat más felhasználó (OTHER) számára olvashatóvá, így tehetjük
<pre>
setfacl -m u:OTHER:rx $HOME
</pre>
Addott könyvtárat (DIRECTORY) írahtóvá:
<pre>
setfacl -m u:OTHER:rxw $HOME/DIRECTORY
</pre>
A kiterjesztett jogokat a következő paranccsal kérhetjük le:
<pre>
getfacl $HOME/DIRECTORY
</pre>
== Közös home könyvtár használata ==
A szuperszámítógépek login gépeit összekötő közös fájlrendszer a következő könyvtár alatt található:
<pre>
/mnt/fhgfs/home/$USER
</pre>
Biztonsági mentést a közös könyvtárba a következő paranccsal tudunk végezni:
<pre>
rsync -avuP --delete $HOME/DIRECTORY /mnt/fhgfs/home/$USER
</pre>
== Alkalmazások lefordítása ==
Mindenkitől azt kérjük, hogy először próbálja meg saját maga lefordítani az alkalmazását. Ha ez valamilyen oknál fogva mégsem sikerülne, akkor következő lépésként a magyarországi szuperszámítógép felhasználóktól érdemes kérdezni, mert nagy esély van rá hogy mások is belefutottak ugyanabba a problémába. Ezen a címen lehet őket elérni: <code>hpc-forum kukac listserv.niif.hu</code>. Feliratkozni [https://listserv.niif.hu/mailman/listinfo/hpc-forum itt lehet erre] a levelezőlistára. Az archívumban is érdemes utánanézni a kérdésnek. Az NIIF HPC support csak igen korlátozottan képes egyéni fordítási kérésekkel foglalkozni, de problémával felkeresheti a <code>hpc-support kukac niif.hu</code> címet. Az utóbbi esetben pár napos türelmüket mindenképp kérjük válaszunkig.
== SLURM ütemező használata ==
A szuperszámítógépen CPU óra (gépidő) alapú ütemezés működik. A felhasználóhoz tartozó Slurm projektek (Account) állapotáról a következő parancs ad információt:
<pre>
sbalance
</pre>
A második oszlopban (Usage) az egyes felhasználók elhasznált gépideje, a negyedik oszlopban pedig a számla összesített gépideje látható. Az utolsó két oszlop a maximális (Account Limit) és a még elérhető (Available) gépidőről ad tájékoztatást.
<pre>
Scheduler Account Balance
---------- ----------- + ---------------- ----------- + ------------- -----------
User Usage | Account Usage | Account Limit Available (CPU hrs)
---------- ----------- + ---------------- ----------- + ------------- -----------
bob * 7 | foobar 7 | 1,000 993
alice 0 | foobar 7 | 1,000 993
</pre>
=== A gépidő becslése ===
Nagyüzemi (production) futtatások előtt gépidőbecslést érdemes végezni. Ehhez a következő parancs használható:
<pre>
sestimate -N NODES -t WALLTIME
</pre>
ahol a <code>NODES</code> a lefoglalni kívánt node-ok száma, a <code>WALLTIME</code> pedig a futás maximális ideje.
'''Fontos, hogy a lefoglalni kívánt gépidőt a lehető legpontosabban adjuk meg, mivel az ütemező ez alapján is rangsorolja a futtatásra váró feladatokat. Általában igaz, hogy a rövidebb job hamarabb sorra kerül. Érdemes minden futás idejét utólag az <code>sacct</code> paranccsal is ellenőrizni.'''
=== Állapotinformációk ===
Az ütemezőben lévő jobokról az <code>squeue</code>, a klaszter általános állapotáról az <code>sinfo</code> parancs ad tájékoztatást. Minden beküldött jobhoz egy egyedi azonosítószám (JOBID) rendelődik. Ennek ismeretében további információkat kérhetünk. Feladott vagy már futó job jellemzői:
<pre>
scontrol show job JOBID
</pre>
Minden job egy ún. számlázási adatbázisba (accounting) is bekerül. Ebből az adatbázisból visszakereshetők a lefuttatott feladatok jellemzői és erőforrás-felhasználás statisztikái. A részletes statisztikát a következő paranccsal tudjuk megnézni:
<pre>
sacct -l -j JOBID
</pre>
A felhasznált memóriáról a következő parancs ad tájékoztatást:
<pre>
smemory JOBID
</pre>
A lemezhasználatról pedig a
<pre>
sdisk JOBID
</pre>
==== Slurm figyelmeztető üzenetek ====
<pre>
Resources/AssociationResourceLimit - Erőforrásra vár
AssociationJobLimit/QOSJobLimit - Nincs elég CPU idő vagy a maximális CPU szám le van foglalva
Piority - Alacsony prioritás miatt várakozik
</pre>
Az utóbbi esetben, csökkenteni kell a job által lefoglalni kívánt időt. Egy adott projekt részére maximálisan 512 CPU-n futhatnak jobok egy adott időben.
==== Licenszek ellenőrzése ====
Az elérhető és éppen használt licenszekről a következő parancs ad információt:
<pre>
slicenses
</pre>
==== Karbantartás ellenőrzése ====
A karbantartási időablakban az ütemező nem indít új jobokat, de beküldeni lehet. A karbantartások időpontjairól a következő parancs ad tájékoztatást:
<pre>
sreservations
</pre>
==== Összesített felhasználás ====
Egy hónapra visszamenőleg az elfogyasztott CPU perceket a következő paranccsal kérhetjük le:
<pre>
susage
</pre>
==== Teljes fogyasztás ====
Ha szeretnénk tájékozódni arról, hogy egy bizony idő óta mennyi a CPU idő felhasználásunk akkor azt ezzel paranccsal tudjuk lekérdezni:
<pre>
sreport -t Hours Cluster AccountUtilizationByUser Accounts=ACCOUNT Start=2015-01-01
</pre>
=== Feladatok futtatása ===
Alkalmazások futtatása a szupergépeken kötegelt (batch) üzemmódban lehetséges. Ez azt jelenti, hogy minden futtatáshoz egy job szkriptet kell elkészíteni, amely tartalmazza az igényelt erőforrások leírását és a futtatáshoz szükséges parancsokat. Az ütemező paramétereit (erőforrás igények) a <code>#SBATCH</code> direktívával kell megadni.
==== Kötelező paraméterek ====
A következő paramétereket minden esetben meg kell adni:
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -A ACCOUNT
#SBATCH --job-name=NAME
#SBATCH --time=TIME
</pre>
ahol az <code>ACCOUNT</code> a terhelendő számla neve (elérhető számláinkről az <code>sbalance</code> parancs ad felvilágosítást), a <code>NAME</code> a job rövid neve, a <code>TIME</code> pedig a maximális walltime idő (<code>DD-HH:MM:SS</code>). A következő időformátumok használhatók:
"minutes", "minutes:seconds", "hours:minutes:seconds", "days-hours", "days-hours:minutes" és "days-hours:minutes:seconds".
==== GPU-k lefoglalása ====
A GPU-k lefoglalása a következő direktívával törénik:
<pre>
#SBATCH --gres=gpu:N
</pre>
Az <code>N</code> a GPU-k/node számát adja meg, ami 1, 2 és 3 lehet maximum.
==== Interaktív használat ====
Rövid interaktív feladatokat az 'srun' paranccsal tudunk beküldeni, pl.:
<pre>
srun -l -n 1 -t TIME --gres=gpu:1 -A ACCOUNT APP
</pre>
==== Batch job-ok indítása ====
A jobok feladását a következő parancs végzi:
<pre>
sbatch slurm.sh
</pre>
Sikeres feladás esetén a következő kimenetet kapjuk:
<pre>
Submitted batch job JOBID
</pre>
ahol a <code>JOBID</code> a feladat egyedi azonosítószáma.
A feladat leállítását a következő parancs végzi:
<pre>
scancel JOBID
</pre>
==== Nem újrainduló jobok ====
Nem újrainduló jobokhoz a következő direktívát kell használni:
<pre>
#SBATCH --no-requeue
</pre>
==== Feladat sorok ====
A szupergépen két, egymást nem átfedő, sor (partíció) áll rendelkezésre, a <code>prod-gpu-k40</code> sor és a <code>prod-gpu-k20</code> sor. Mind a kettő éles számolásokra való, az első olyan CN gépeket tartalmaz amikben Nvidia K40x GPU-k, a másodikban pedig Nvidia K20x GPU-k vannak. Az alapértelmezett sor a <code> prod-gpu-k20</code>. A prod-gpu-k40 partíciót a következő direktívával lehet kiválasztani:
<pre>
#SBATCH --partition=prod-gpu-k40
</pre>
==== A szolgáltatás minősége (QOS) ====
A szolgáltatást alapértelmezett minősége <code>normal</code>, azaz nem megszakítható a futás.
===== Magas prioritás =====
A magas prioritású jobok maximum 24 óráig futhatnak, és kétszer gyorsabb időelszámolással rendelkeznek, cserébe az ütemező előreveszi ezeket a feladatokat.
<pre>
#SBATCH --qos=fast
</pre>
===== Alacsony prioritás =====
Lehetőség van alacsony prioritású jobok feladására is. Az ilyen feladatokat bármilyen normál prioritású job bármikor megszakíthatja, cserébe az elhasznált gépidő fele számlázódik csak. A megszakított jobok automatikusan újraütemeződnek. Fontos, hogy olyan feladatokat indítsunk alacsony prioritással, amelyek kibírják a véletlenszerű megszakításokat, rendszeresen elmentik az állapotukat (checkpoint) és ebből gyorsan újra tudnak indulni.
<pre>
#SBATCH --qos=lowpri
</pre>
==== Memória foglalás ====
Alapértelmezetten 1 CPU core-hoz 1000 MB memória van rendelve, ennél többet a következő direktívával igényelhetünk:
<pre>
#SBATCH --mem-per-cpu=MEMORY
</pre>
ahol <code>MEMORY</code> MB egységben van megadva. A maximális memória/core 7800 MB lehet.
==== Email értesítés ====
Levél küldése job állapotának változásakor (elindulás,leállás,hiba):
<pre>
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH --mail-user=EMAIL
</pre>
ahol az <code>EMAIL</code> az értesítendő emial cím.
==== Tömbfeladatok (arrayjob) ====
Tömbfeladatokra akkor van szükségünk, egy szálon futó (soros) alkalmazást szeretnénk egyszerre sok példányban (más-más adatokkal) futtatni. A példányok számára az ütemező a <code>SLURM_ARRAY_TASK_ID</code> környezeti változóban tárolja az egyedi azonosítót. Ennek lekérdezésével lehet az arrayjob szálait elkülöníteni. A szálak kimenetei a <code>slurm-SLURM_ARRAY_JOB_ID-SLURM_ARRAY_TASK_ID.out</code> fájlokba íródnak. Az ütemező a feltöltést szoros pakolás szerint végzi. Ebben az esetben is érdemes a processzorszám többszörösének választani a szálak számát. [http://slurm.schedmd.com/job_array.html Bővebb ismertető]
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -A ACCOUNT
#SBATCH --job-name=array
#SBATCH --time=24:00:00
#SBATCH --array=1-96
srun envtest.sh
</pre>
==== OpenMPI feladatok ====
MPI feladatok esetén meg kell adnunk az egy node-on elinduló MPI processzek számát is (<code>#SBATCH --ntasks-per-node=</code>). A leggyakoribb esetben ez az egy node-ban található CPU core-ok száma. A párhuzamos programot az <code>mpirun</code> paranccsal kell indítani.
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -A ACCOUNT
#SBATCH --job-name=mpi
#SBATCH -N 2
#SBATCH --ntasks-per-node=8
#SBATCH --time=12:00:00
mpirun --report-pid ${TMPDIR}/mpirun.pid PROGRAM
</pre>
OpenMPI FAQ: http://www.open-mpi.org/faq
==== OpenMP (OMP) feladatok ====
OpenMP párhuzamos alkalmazásokhoz maximum 1 node-ot lehet lefoglalni. Az OMP szálák számát az <code>OMP_NUM_THREADS</code> környezeti változóval kell megadni. A változót vagy az alkamazás elé kell írni (ld. példa), vagy exportálni kell az indító parancs előtt:
<code>
export OMP_NUM_THREADS=8
</code>
A következő példában egy taskhoz 8 CPU core-t rendeltunk, a 8 CPU core-nak egy node-on kell lennie. A CPU core-ok számát a <code>
SLURM_CPUS_PER_TASK</code> változó tartalmazza, és ez állítja be az OMP szálak számát is.
Alice felhasználó a foobar számla terhére, maximum 6 órára indít el egy 8 szálas OMP alkalmazást.
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -A foobar
#SBATCH --job-name=omp
#SBATCH --time=06:00:00
#SBATCH --ntasks=1
#SBATCH --cpus-per-task=8
OMP_NUM_THREADS=$SLURM_CPUS_PER_TASK ./a.out
</pre>
==== Hibrid MPI-OMP feladatok ====
Hibrid MPI-OMP módról akkor beszélünk, ha a párhuzamos alkalmazás MPI-t és OMP-t is használ. Érdemes tudni, hogy az Intel MKL-el linkelt programok MKL hívásai OpenMP képesek. Általában a következő elosztás javasolt: az MPI processzek száma 1-től az egy node-ban található CPU foglalatok száma, az OMP szálak ennek megfelelően az egy node-ban található összes CPU core szám vagy annak fele, negyede (értelem szerűen). A jobszkipthez a fenti két mód paramétereit kombinálni kell.
A következő példában 2 node-ot, és node-onként 1-1 taskot indítunk taskonként 10 szállal. Alice felhasználó a foobar számla terhére, 8 órára, 2 node-ra küldött be egy hibrid jobot. Egy node-on egyszerre csak 1 db MPI processz fut ami node-onként 8 OMP szálat használ. A 2 gépen összesen 2 MPI proceszz és 2 x 8 OMP szál fut.
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -A foobar
#SBATCH --job-name=mpiomp
#SBATCH --time=08:00:00
#SBATCH -N 2
#SBATCH --ntasks=2
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=8
#SBATCH -o slurm.out
export OMP_NUM_THREADS=$SLURM_CPUS_PER_TASK
mpirun ./a.out
</pre>
==== Maple Grid feladatok ====
Maple-t az OMP feladatokhoz hasonlóan 1 node-on lehet futtatni. Használatához be kell tölteni a maple modult is. A Maple kliens-szerver üzemmódban működik ezért a Maple feladat futtatása előtt szükség van a grid szerver elindítására is (<code>${MAPLE}/toolbox/Grid/bin/startserver</code>). Ez az alkalmazás licensz köteles, amit a jobszkriptben meg kell adni (<code>#SBATCH --licenses=maplegrid:1</code>). A Maple feladat indátását a <code>${MAPLE}/toolbox/Grid/bin/joblauncher</code> paranccsal kell elvégezni.
Alice felhasználó a foobar számla terhére, 6 órára indítja el a Maple Grid alkalmazást:
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -A foobar
#SBATCH --job-name=maple
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=16
#SBATCH --time=06:00:00
#SBATCH -o slurm.out
#SBATCH --licenses=maplegrid:1
module load maple
${MAPLE}/toolbox/Grid/bin/startserver
${MAPLE}/toolbox/Grid/bin/joblauncher ${MAPLE}/toolbox/Grid/samples/Simple.mpl
</pre>
[[Category: HPC]]
