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A100

peak FP64 : 9.7TFLOPS
peak FP32 : 19.5 TFLOPS
peak FP16 : 78 TFLOPS
peak TF32 tensor core : 156 TFLOPS

192KB L1 cache (shared memory) / SM
40MB L2 cache
40GB 主存, 1555GB/s 带宽

PCIe 4 : 31.5GB/s

在地学系的 centos 7 CPU 集群上配 slurm
登录节点 192.168.100.10
计算节点 192.168.100.2[1-8]

slurm 依赖 munge

yum update
yum install epel-release
yum install -y munge munge-libs munge-devel

拷贝 munge-key :

scp data:/etc/munge/munge.key /etc/munge/
chown munge: /etc/munge/munge.key
chmod 400 /etc/munge/munge.key

安装其他依赖:

yum install -y openssl openssl-devel pam-devel numactl numactl-devel hwloc hwloc-devel lua lua-devel readline-devel rrdtool-devel ncurses-devel man2html libibmad libibumad 
yum install -y perl-ExtUtils-MakeMaker
yum install -y mysql
yum install -y perl-PCP-PMDA

从头编译 slurm :

tar -xvjf slurm-18.08.2.tar.bz2
cd slurm-18.08.2/
./configure --prefix=/usr --sysconfdir=/etc/slurm --with-munge=/usr/bin/munge
make -j12
make install 
make install-contrib

拷贝 slurmd 服务 :

cp etc/slurmd.service /etc/systemd/system

登录节点启动服务 slurmctld
计算节点启动服务 slurmd

slurmd log 路径默认为 /var/log/slurmd.log

slurm 配置文件为 /etc/slurm/slurm.conf,需保证所有节点的配置文件相同

配置 /etc/slurm/cgroup.conf 如下:

CgroupAutomount=yes
ConstrainCores=no
ConstrainRAMSpace=no

新建 slurm 用户:

groupadd -g 888 slurm
useradd  -m -c "SLURM workload manager" -d /var/lib/slurm -u 888 -g slurm  -s /bin/bash slurm

使用 slurm 运行 slurmd.service

/etc/systemd/system/slurmd.service 中设置

[Service]
User=slurm

slurm 生成配置:https://slurm.schedmd.com/configurator.html

slurmd -Dvvv # 调试启动
slurmd -C # 查看节点配置
scontrol show node [node] # 查看 node 状态
scontrol update NodeName=[node] State=UNDRAIN # 将 node 状态设为 undrain     sf

slurmdPidFile 默认位于 /var/run/slurmd.pid,路径
/var/run 目录只有 root 有写权限,且 /var/run 是 tmpfs
新建 /var/run/slurm,权限设置为 0770
/etc/tmpfiles.d/slurm.conf 中添加

d /var/run/slurm 0770 root slurm -

开机后自动设置路径
修改 /etc/systemd/system/slurmd.service 中 PIDFile 为 /var/run/slurm/slurmd.pid

然后 systemctl daemon-reload

environment

每个 spack 环境包括两个文件 spack.yaml, spack.lock ,可以用来在其他机器上建立相同环境

Configuration Scopes

2023-12-21T04:06:07.png

spack config blame [scope] 查看一个 scope 的 config 出处

module 路径: $SPACK_ROOT/share/spack/modules
包配置路径 : $SPACK_ROOT/var/spack/repos/builtin/packages

一些开源包

zlib : 无损压缩,DEFLATE算法,结合 LZ77 和 Huffman 编码,使用在 PNG 和 zip 格式中

hwloc :hardware locality,抽象当代处理器的复杂 hierarchy

HDF5 :Hierarchical Data Format version 5,保存大量复杂数据,支持压缩

pkgconf :管理软件编译,向编译器提供必要的编译和链接flag,是 pkg-config 包的代替

ncurses :new curses,创建 text user interface

BLAS : basic linear algebra subprograms (low level)
LAPACK : linear algebra package (high level,在 BLAS 之上)
ScaLAPACK : scalable LAPACK,支持 MPI 的 LAPACK

Intel MKL : 包含 BLAS, LAPACK, ScaLAPACK

ELPA : eigenvalue solvers for petaflop applications

cuBLAS

使用 cublasCreate 创建 cuBLAS library context 的 handle,
一个 context 关联一个 device
cuBLAS library context 绑定 CUDA context