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Cluster di HPC con GPU per esperimenti di calcolo (draft version 1.0)

Per poter utilizzare il cluster il primo passo è abilitare l'account istituzionale per l'accesso ai sistemi del DISI. Se già attivo, avrai accesso con le credenziali istituzionali, anche in remoto (SSH), a tutte le macchine dei laboratori Ercolani e Ranzani.

La quota studente massima è per ora impostata a 400 MB. In caso di necessità di maggiore spazio potrai ricorrere alla creazione di una cartella in /public/ che viene di norma cancellata ogni prima domenica del mese.

/home/ utente e /public/ sono spazi di archiviazione condivisi tra le macchine, potrai dunque creare l'ambiente di esecuzione e i file necessari all'elaborazione sulla macchina SLURM (slurm.cs.unibo.it) da cui poi avviare il job che verrà eseguito sulle macchine dotate di GPU.

Istruzioni

Una possibile impostazione del lavoro potrebbe essere

1. creare un virtual environment Python (ad esempio usando il comando virtualenv);
2. inserre all'interno del virtualenv environment tutto ciò di cui si ha bisogno (dati, etc.);
3. Installare altri moduli necessari con pip (gestori di paccheti).

Note

Per usare Python 3 è necessario invocarlo esplicitamente in quanto sulle macchine il default è Python 2. Nel cluster sono presenti GPU Tesla pilotate con driver Nvidia v. 460.67 e librerie di computazione CUDA 11.2.1, quindi in caso di installazione di pytorch bisognerà utilizzare il comando:

pip3 install torch==1.8.1+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

Il cluster utilizza uno schedulatore SLURM (https://slurm.schedmd.com/overview.html) per la distribuzione dei job. Per sottomettere un job bisogna predisporre nella propria area di lavoro un file di configurzione SLURM (nell'esempio sotto lo abbiamo nominato script.sbatch).

Dopo le direttive SLURM è possibile inserire comandi di script (ad es. BASH).

#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=nomejob
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH --mail-user=nome.cognome@unibo.it
#SBATCH --time=01:00:00
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --output=nomeoutput
#SBATCH --gres=gpu:1

. bin/activate  # per attivare il virtual environment python

python test.py # per lanciare lo script python

Nell'esempio precedente:

• L'istruzione da tenere immutata è --gres=gpu:1 (ogni nodo di computazione ha un'unica GPU a disposizione e deve essere attivata per poterla utilizzare).
• Tutte le altre istruzioni di configurazione per SLURM possono essere personalizzate. Per la definizione di queste e altre direttive si rimanda alla documentazione ufficiale di SLURM (https://slurm.schedmd.com/sbatch.html).
• Nell'esempio, dopo le istruzioni di configurazione di SLURM è stato invocato il programma.

Per poter avviare il job sulle macchine del cluster, è necessario:

1. accedere via SSH alla macchina slurm.cs.unibo.it con le proprie credenziali;
2. lanciare il comando sbatch <nomescript>.

Alcune note importanti:

• saranno inviate e-mail per tutti gli evnti che riguardano il job lanciato, all'indirizzo specificato nelle istruzioni di configurazione (ad esempio al termine del job e nel caso di errori);
• i risultati dell'elaborazione saranno presenti nel file <nomeoutput> indicato nelle istruzioni di configurazioni;
• l'esecuzione sulle macchine avviene all'interno dello stesso path relativo che, essendo condiviso, viene visto anche dalle macchine dei laboratori e dalla macchina slurm.