曙光超算平台操作之深度学习

一、 DCU操作：

1. 安装环境并测试

1.1安装pytorch

需要安装他们提供的pytorch,支持他们的DCU的：

• 激活自己的环境:source acctivate 环境名
• 安装torch:

  pip install /public/software/apps/DeepLearning/whl/dtk-22.04.2/torch-1.10.0a0_gitc7f69d6_dtk22.04.2-cp37-cp37m-manylinux2014_x86_64.whl
  

• 安装torchvision:

  pip install /public/software/apps/DeepLearning/whl/dtk-22.04.2/torchvision-0.10.0a0_dtk22.04.2_e17f5ea-cp37-cp37m-manylinux2014_x86_64.whl
  

1.2查看是否能够调用到DCU

• 查看队列:whichpartition

• 申请节点：salloc -p 队列名 -N 1 --gres=dcu:2

• 根据申请到的节点登录节点：ssh 节点

• 切换rocm编译器版本（加载dtk22.04驱动）：module switch compiler/dtk/22.04.1

• 添加环境变量

  • 编辑存放环境变量的文本：vi ~/pytorch_env.sh
  • 添加如下内容：

    export
    LD_LIBRARY_PATH=/public/software/apps/DeepLearning/PyTorch_Lib/lib:/public/software/apps/DeepLearning/PyTorch_Lib/lmdb-0.9.24-build/lib:/public/software/apps/DeepLearning/PyTorch_Lib/opencv-2.4.13.6-build/lib:/public/software/apps/DeepLearning/PyTorch_Lib/openblas-0.3.7-build/lib:$LD_LIBRARY_PATH
    

  • 保存 ESC + :+ w+ q
  • 激活环境变量：source ~/pytorch_env.sh

• 激活环境：source acctivate 环境名

• 执行如下语句验证：

   python
  
  import torch
  torch.cuda.is_available()
  torch.__version__
  

• 登出节点 exit

2. 作业操作

2.1 提交作业

• 首先，自己建立.sh作业提交脚本
• 作业脚本模板：

  • 作业脚本中要加载驱动，但是并没有配置环境变量

  • 编辑文件：vi 文件名 (例如 vi fastrcnn.sh) 或者直接打开该文件

  • 

  • 通过sbatch 作业名.sh 提交(例如 sbatch fastrcnn.sh)

2.2查看作业

终端输入：squeue

2.3作业删除

终端输入：scancel 作业号 (作业号就是执行squeue，jobid下面的数字号码)

2.4实时查看输出

终端输入：tail -f 输出文件名（输出文件在和脚本文件在同一个目录下，终端输入字母ls或者ll就可以看见）

3. 测试总结

曲线拟合的效果有点不太好。同样的配置下（单卡 8核心），每次计算时间和结果都很不稳定，有很大的差别。这个看情况用吧。

二、 GPU操作手册

1. 安装环境并测试

1.1安装pytorch

需要安装他们提供的pytorch,支持他们的DCU的：

• 激活自己的环境:source acctivate 环境名
• 安装torch: 直接像工程师询问应该装什么版本的pytorch,然后到pytorch【官网】找到对应的版本。按照官网给的指令即可。

1.2查看是否能够调用到DCU

• 查看队列:whichpartition

• 申请节点：salloc -p 队列名 -N 1 --gres=gpu:1

• 根据申请到的节点登录节点：ssh 节点

• 加载cuda （按照你的pytorch版本号）驱动 ：module load apps/cuda/10.2

• 激活环境：source acctivate 环境名

• 执行如下语句验证：

   python
  
  import torch
  torch.cuda.is_available()
  torch.__version__
  

• 登出节点 exit

2. 作业操作

2.1 提交作业

• 首先，自己建立.sh作业提交脚本
• 作业脚本模板：

  • 作业脚本中要加载驱动，但是并没有配置环境变量

  • 编辑文件：vi 文件名 (例如 vi fastrcnn.sh) 或者直接打开该文件

  • 

  • 通过sbatch 作业名.sh 提交(例如 sbatch fastrcnn.sh)

2.2查看作业

终端输入：squeue

2.3作业删除

终端输入：scancel 作业号 (作业号就是执行squeue，jobid下面的数字号码)

2.4实时查看输出

终端输入：tail -f 输出文件名（输出文件在和脚本文件在同一个目录下，终端输入字母ls或者ll就可以看见）

3. 测试总结

曲线拟合的很好，时间很快。能用这个还是用这个啊。