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Rescale で Singularity を使ってみよう! / 2018-01-10 Singularity

Rescale で Singularity を使ってみよう! / 2018-01-10 Singularity

2018/01/10 第一回 Singularity 勉強会

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Shinnosuke Furuya

January 10, 2018
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  1. COPYRIGHT ARGO GRAPHICS INC. ALL RIGHTS RESERVED. ARGO GRAPHICS Inc.

    COPYRIGHT ARGO GRAPHICS INC. ALL RIGHTS RESERVED. ARGO GRAPHICS Inc. Rescale で Singularity を使ってみよう! 株式会社アルゴグラフィックス / 古家 真之介 第一回 Singularity 勉強会 / 2018.01.10
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    Quick Overview of Containers 2 物理マシン 物理マシン 物理マシン ホストOS ホストOS ホストOS ハイパーバイザ Dockerエンジン ゲストOS ライブラリ ミドルウェア アプリ ライブラリ ミドルウェア アプリ ゲストOS ライブラリ ミドルウェア アプリ ライブラリ ミドルウェア アプリ ライブラリ ミドルウェア アプリ ライブラリ ミドルウェア アプリ 物理基盤 仮想化基盤 コンテナ 仮想化と似ているが、コンパクト&シンプル
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    What is Singularity? ▍Docker のようなコンテナ  HPC 用途に特化 ▍Lawrence Berkley National Laboratory で作られた  http://singularity.lbl.gov ▍GPU / Infiniband / MPI に対応  これらは HPC 用途では必須 ▍Job Scheduler にも対応  SLURM / Torque / SGE など ▍実行時に root 権限不要  システム管理者的にハードルが低い ▍コンテナ管理がラク  コンテナが一つのファイルに全て入っているため、他のホストで実 行する際はこれをコピーするだけ 3
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    What is Singularity? ▍主なコマンド  コンテナ作成時に設定したコマンドを実行 ▶ singularity run xxx.img ▶ ./xxx.img  任意のコマンドを実行 ▶ singularity exec xxx.img /path/to/command  コンテナ内でシェルを起動 ▶ singularity shell xxx.img ▍詳細は以下の論文で。。。 Kurtzer GM, Sochat V, Bauer MW (2017) Singularity: Scientific containers for mobility of compute. PLoS ONE 12(5): e0177459. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0177459 4
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    Presentations of Singularity ▍2016年の Intel HPC Developer Conference ▍2017年の ISC で開催された Linux Container Workshop 5
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    Singularity on Rescale ▍Rescale で Singularity をサポート (ちょい古い 2.3系だが)  Bring Your Own Singularity Container  Bring Your Own Singularity Container (MPI) 6
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    Singularity on Rescale - Let’s try! ▍Rescale の「Bring Your Own Singularity Container (MPI)」を 使って、複数ノードにまたがる MPI ジョブを実行してみる  Bring Your Own (MPI) Software との大きな違いは、OSやラ イブラリ等を選ぶ自由度がある ▶ CentOS6 / CentOS7 / Ubuntu16.04 / SLES12 などなど ▍今回は分子動力学法のアプリ LAMMPS で試してみる  他のアプリでも基本的な手順は一緒 ▍(お金が無いので) 今回は Nickel を 2ノード (32コア) で動作確認  2ノードで実行できるのであれば、3ノード以上も大丈夫かと。。。 7
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    Build Container Image ▍適当な環境で作成  RHEL 7.4 / GCC 4.8.5 / glibc 2.17 / OpenMPI 1.6.4  Singularity 2.4.2 ▍コンテナ内の環境は以下  CentOS 6.9 / GCC 4.4.7 / glibc 2.12 / OpenMPI 1.6.4  LAMMPS 23Oct2017 ▍コンテナ作成用のファイルを準備 (Dockerfile に相当するもの) 8 Bootstrap: docker ← Docker のイメージを利用 From: centos:6.9 ← CentOS 6.9 %runscript /usr/local/bin/lmp_g++_openmpi ← “singularity run” した時に実行されるコマンド %environment export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH ← 実行時の環境変数 %post yum -y update ← OS のパッケージをいくつか追加 yum -y install gcc gcc-gfortran gcc-c++ make wget git
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    Build Container Image ▍イメージファイル作成 9 $ singularity img.create -s 768 lammps-23Oct2017.img ← 768MBのイメージファイル作成 $ sudo singularity build -w lammps-23Oct2017.img singularity-lammps ← singularity-lammps (さっき作ったファイル) の内容に従い イメージの中身作成 ※バージョン2.4よりも古いSingularityで実行する場合、 -w を付けて読み書き可能な(古い)形式でビルドする mkdir /tmp/build cd /tmp/build ← ここから OpenMPI の build wget https://www.open-mpi.org/software/ompi/v1.6/downloads/openmpi-1.6.4.tar.gz tar xvfz openmpi-1.6.4.tar.gz cd openmpi-1.6.4 ./configure --prefix=/usr/local make make install cd /tmp/build ← ここから LAMMPS の build git clone https://github.com/lammps/lammps.git cd lammps git checkout -b patch_23Oct2017 cd src/ make g++_openmpi cp lmp_g++_openmpi /usr/local/bin/ cd / ← 後処理とゴミ掃除 mkdir /enc rm -rf /tmp/build yum clean all
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    Run My-LAMMPS on Rescale ▍入力ファイル  コンテナのイメージファイル (lammps-23Oct2017.img) と LAMMPS のインプットファイル (in.lj) を選択 10
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    Run My-LAMMPS on Rescale ▍ソフトウェア  Bring Your Own Singularity Container (MPI) を選択  バージョンは OpenMPI 1.6.4 を選択  コマンドは適切なものに変更 ▶ mpirun ... singularity run lammps-23Oct2017.img < in.lj 11
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    Run My-LAMMPS on Rescale ▍ハードウェア  適切なものを選択 (今回は Nickel 32コア; 2ノード) 12
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    Run My-LAMMPS on Rescale ▍ジョブ実行 13
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    Run My-LAMMPS on Rescale ▍ジョブ終了 14
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    Run My-LAMMPS on Rescale ▍結果の確認 15
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    Summary ▍Singularity について概要を説明  HPC 用途に特化したコンテナ  GPU / Infiniband / MPI / Job Scheduler 等に対応  コンテナは一つのファイルに全て入っている ▍Rescale は Bring Your Own Singularity Container でサポート  シリアル版は GPU 対応 (CUDA 8.0)  MPI 版は Intel MPI 5.0.3 と OpenMPI 1.6.4 に対応 ▍LAMMPS が実行できるコンテナを作成し、Rescale で実行  Nickel 2ノードで問題なく実行できた 16