¿Cómo correr trabajos?

MANEJADORES DE TAREAS

Esta sección describe el uso de los manejadores de tareas utilizados en el SC3, los cuales constituyen la herramienta obligatoria para la ejecución de trabajos

Ejecución de Programas Utilizando Slurm

¿Cómo Ejecutar Trabajos Seriales?

Para ejecutar programas seriales pasivos, es decir, que no requieran de alguna entrada de parámetros de forma interactiva, ejecute un comando como el que sigue:

srun ./programa &> salida &

Este comando ejecuta ./programa en alguno de los nodos del cluster. El argumento &> salida indica que tanto la salida como los errores se almacenan en un archivo de nombre salida que se creará en el mismo directorio desde donde se ejecutó el programa. Finalmente, el últmo caracter & es para liberar la cónsola desde donde se lanza la ejecución del programa.

¿Cómo Ejecutar Trabajos Seriales Usando un Script Shell?

Para ejecutar programas seriales pasivos utilizando un script shell, que no requieran de alguna entrada de parámetros de forma interactiva, ejecute un comando como el que sigue:

sbatch ./script.sh

Este comando ejecuta ./script.sh en alguno de los nodos del cluster. .

¿Cómo Ejecutar Trabajos Paralelos con OpenMP? (Memoria Compartida)

Para ejecutar programas paralelos con OpenMP edite un script shell con el siguiente contenido:

File: openmp.sh

#!/bin/bash
export OMP_NUM_THREADS=4
./programa_ejecutable > salida

línea export OMP_NUM_THREADS=4 indica que se utilizarán 4 hilos de ejecución. El valor de esta variable debe fijarse según las necesidades y características de su programa ejecutable (programa_ejecutable). Recuerde que los nodos de guane tienen capacidad de 16 y 24 hilos. Si quiere utilizar la máxima capacidad de hilos de un nodo puede descomentar la segunda línea simplemente eliminando el caracter # y colocándolo al principio de la tercera línea. Luego, ejecute siguiente comando:

sbatch ./script.sh

Este comando ejecuta el script ./openmp.sh en alguno de los nodos del cluster.

¿Cómo Ejecutar Trabajos Paralelos con OpenMPI? (Memoria Distribuida)

Para ejecutar programas paralelos con OpenMPI edite un script shell con el siguiente contenido:

File: mpi.sh

#!/bin/bash
#SBATCH --partition=all  #Seleccione los nodos para el trabajo de todos el conjunto de nodos de cómputo del cluster
#SBATCH -o mpi.%j.out    #Nombre del archivo de salida
#SBATCH -J mpiJob        #Nombre del trabajo
#SBATCH --nodes=2        #Numero de nodos para correr el trabajo
#SBATCH --ntasks=20      #Numero de procesos
#SBATCH --tasks-per-node=10   #Numero de trabajos por nodo

#Prepara el ambiente de trabajo
export I_MPI_PMI_LIBRARY=/usr/local/slurm/lib/libpmi.so
source /usr/local/intel/parallel_studio_xe_2015/bin/psxevars.sh intel64 2> /dev/null
ulimit -s unlimited -c unlimited
export OMPI_MCA_btl=^openib

#Ejecuta el programa paralelo
srun  --network=Devname=mlx4_0,Devtype=IB  ./programaMPIejecutable

Las líneas que comienzan con la palabra reservada #SBATCH indican las opciones del trabajo paralelo. La opción --partition=all indica que los nodos necesrios para ejecutar el trabajo se seleccionarán de todo el conjunto de nodos del cluster. Guane cuenta con 5 nodos de 8 cores doble hebra (16 hilos de ejecución) y el resto de 12 cores doble hebra (24 hilos de ejecución). Así, usted puede seleccionar las siguientes particiones:

• manycores16
• manycores24
• all

La opción --nodes=2. solicita 2 nodos de cómputo para la tarea, la opción --ntasks=20 indica que se ejecutarán 20 procesos. La opción --ntasks-per-node=10 indica que los 20 procesos se distribuirán de a 10 procesos por nodo. Despues, el resto de las líneas preparan las variables de ambiente necesarias para el trabajo paralelo. Finalmente, en la última línea, se especifica el programa ejecutable (programaMPIejecutable). Recuerde que los nodos de guane tienen capacidad de 16 y 24 hilos. Luego, ejecute siguiente comando:

sbatch ./mpi.sh

Este comando ejecuta el script ./mpi.sh en el conjunto de los nodos del cluster.

¿Cómo Eliminar un Trabajo?

Ejecute el siguiente comando:

scancel ID

Donde ID es el identificador del trabajo. Este se puede visualizar con el comando squeue.

¿Cómo Crear una Sesión Interactiva?

Ejecute los siguientes comandos:

salloc --partition=all --nodes=1 --time=01:00:00 srun --pty bash

Esto abre un shell a un nodo del cluster. .

NOTE: Use este comando sólo para pruebas. Todos los trabajos deben ser ejecutados en modo batch

¿Cómo Ver la Cola de Trabajos?

Ejecute el siguiente comando:

squeue

Este comando muestra las tareas que se encuentran en la cola. La primera columna muestra el identificador del trabajo. Cada tarea puede tener un estado diferente:

• PD Pendiente o en espera
• R En ejecución
• CD El trabajo se ha completado en todos los nodos

Para más información ejecute el comando

man squeue

¿Cómo Hacer Uso de GPUs?

Agregue la opción --gres=gpu:N a los comandos srun o sbatch para especificar el uso de GPUs, done N es un número entero que indica la cantidad de GPUs a utilizar. En el caso del cluster guane va de 1 a 8.

¿Cómo Correr VASP?

En el directorio donde están los archivos de entrada de VASP cree un script de nombre vasp.sh con el siguiente contenido:

File: vasp.sh

#!/bin/bash
#SBATCH --partition=all 
#SBATCH -o vasp.%j.out 
#SBATCH -J vasp:test 
#SBATCH --nodes=1 
#SBATCH --ntasks=48
#SBATCH --tasks-per-node=24 
# set I_MPI_PMI_LIBRARY to link with SLURM 
export I_MPI_PMI_LIBRARY=/usr/local/slurm/lib/libpmi.so 
source /usr/local/intel/parallel_studio_xe_2015/bin/psxevars.sh intel64 2> /dev/null 
ulimit -s unlimited -c unlimited 
export OMPI_MCA_btl=^openib
srun  vasp

Luego, ejecute el siguiente comando

sbatch ./vasp.sh

¿Cómo Correr Quantum Espresso?

En el directorio donde están los archivos de entrada de Quantum Espresso cree un script de nombre run.sh con el siguiente contenido:

File: run.sh

#!/bin/bash
#SBATCH --partition=all 
#SBATCH -o qe.%j.out                     #Nombre del archivo de salida
#SBATCH -J qe:test                       #Nombre del trabajo
#SBATCH --nodes=2                        #Numero de nodos para correr el trabajo
#SBATCH --ntasks=20                      #Numero de procesos
#SBATCH --tasks-per-node=10              #Numero de trabajos por nodo
# set I_MPI_PMI_LIBRARY to link with SLURM 
export I_MPI_PMI_LIBRARY=/usr/local/slurm/lib/libpmi.so 
source /usr/local/intel/parallel_studio_xe_2015/bin/psxevars.sh intel64 2> /dev/null 
ulimit -s unlimited -c unlimited
export OMPI_MCA_btl=^openib
srun  pw.x < archivo.in > salida

Luego, ejecute el siguiente comando

sbatch ./run.sh

Ejecutar Python Notebooks

Edite un archivo de nombre jupiter.batch y agregue el siguiente contenido

File: jupyter.batch

#!/bin/sh
#SBATCH --partition=all
#SBATCH --time=360:00:00
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --job-name="Jupyterhub_test"
#SBATCH --output=jupyterhub.out
#SBATCH --exclusive
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --gres=gpu:3
cp /opt/jupyterhub/jupyterhub_config.py .
sudo jupyterhub

Luego, ejecute el siguiente comando

sbatch jupyter.batch