GUÍA DE USO CLUSTER CICA

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1 1. Esquema General 2. Conexión 3. Sistema de Colas 4. Compilación de aplicaciones 5. Aplicaciones disponibles 6. Almacenamiento compartido 7. Monitorización de tareas GUÍA DE USO CLUSTER CICA

2 1. Esquema general En CICA disponemos del siguiente esquema de computación:

3 A continuación detallamos las máquinas y el propósito general de cada una: devel.cica.es Esta máquina, destinada a la compilación de las aplicaciones que el usuario quiera tener en su /home, dispone de las librerías necesarias y compiladores adecuados para este propósito. Si el usuario necesita de alguna otra librería/aplicación, siempre puede solicitarlo en el correo En el apartado 5 se detallan las aplicaciones que dispone la máquina. pool.cica.es Dicha máquina actúa como cabecera del gestor de colas del cluster Sun Grid Engine (SGE). En esta máquina únicamente está permitido lanzar tareas al propio de gestor de colas, así como su monitorización. La ejecución de cualquier otra aplicación, compilación o tarea quedará terminantemente prohibida por motivos de seguridad e integridad de la máquina. Puede encontrar documentación acerca del gestor de colas SGE en nuestra página dentro del apartado Espacio Colaborativo Documentación. Si tiene alguna duda sobre como crear scripts de ejecución para SGE puede consultarnos en la dirección Cluster de computación Actualmente disponemos de 90 máquinas dual core, junto con varios servidores de memoria compartida y un cluster Bull con Infiniband como dispositivo de comunicación entre los nodos. En total se dispone de 512 cores y aproximadamente 700 GB de memoria RAM disponible. Cada una de las máquinas está definida en una cola de ejecución de SGE, por lo que en el proceso de alta debe indicarnos que tipo de ejecución deseará realizar para dar los permisos adecuados. Puede consultar la documentación relativa en nuestra página Sistema de Fichero Compartido Lustre Lustre es un sistema de ficheros compartido, propiedad de Sun Microsystems, que proporciona una gran escalabilidad y alto rendimiento. Está especialmente optimizado para sistemas que manejen gran cantidad de volumen de datos. En la actualidad disponemos de 9.8 TB de almacenamiento, siendo visible por todas las máquinas del cluster.

4 2. Conexión Para acceder a los recursos de supercomputación debe realizarse una conexión ssh a la máquina correspondiente (pool.cica.es o devel.cica.es, dependiendo del objetivo). En los sistemas Linux, hay un cliente ssh integrado. Si desea realizar una conexión desde un sistema Windows, recomendamos el uso de Putty o Tunnelier. Para realizar una conexión: > ssh [devel.cica.es] Una vez realizada la conexión le pedirá una contraseña de acceso. En el caso que no se disponga de una IP estática, podemos proporcionar un acceso a través de una máquina de salto. Para utilizar este servicio, debe solicitarlo en la dirección de correo

5 3. Sistema de Colas Para utilizar los recursos de computación de CICA, tenemos disponible un gestor de colas llamado Sun Grid Engine (SGE). Puede consultar toda la documentación necesaria en la página de e-ciencia: dentro del apartado Espacio Colaborativo - Documentación. En dicho sistema, dentro de la máquina pool.cica.es, hay configuradas 5 colas Servidores dual-core. En total hay 60 cpus, destinados a trabajos de corta duración. Por lo tanto, esta cola se destinará a trabajos cuya duración estimada sea inferior a 24 horas. En el caso que su duración sea mayor a este límite, SGE parará automáticamente la Cola por defecto del cluster CICA. Se dispone de aproximadamente 156 procesadores para tareas que requieran de paralelización y para una duración estimada superior a 24 Servidores de memoria compartida. Se dispone de 2 unidades Sun x4600, de 16 y 24 procesadores, junto a otros 2 servidores de 8 cores. En total se dispone de 256 GB de memoria RAM disponible aproximadamente, destinadas a tareas que requieran de una gran cantidad de memoria para su Para la cola de ejecución en el cluster Bull. Para el uso de dicho cluster debe solicitar permiso al departamento de Supercomputación, indicando que tipo de ejecución va a realizar y el tiempo estimado de uso. Esta cola está orientada principalmente a tareas que requieran de una gran velocidad de computación, debido a la característica de sus procesadores y a su interconexión a través de Infiniband. Para la ejecución con SGE se necesita un script escrito en lenguaje Shell (bash, csh, etc..). La única diferencia es una serie de opciones que se añaden en el mismo script, todas comenzando con los caracteres #$. Una vez que se tenga este script, puede lanzarlo desde la máquina pool.cica.es: > qsub script.sge SGE automáticamente le asignará un identificador a la tarea. En este momento podrá monitorizar el estado de la ejecución con los comandos adecuados: > qstat -u usuario (Observar el estado de la tarea) > qstat -g c (Observar el estado de las colas de ejecución) > qdel id_tarea (Eliminar la tarea seleccionada)

6 SGE asigna a cada tarea alguno de los recursos que estén libres en ese momento. Es un proceso completamente transparente al usuario, los resultados de la ejecución pueden verse desde cualquiera de las máquinas de acceso (pool.cica.es / devel.cica.es). Para transferir el resultado de la ejecución a su máquina local puede hacerlo con el comando scp o con un cliente ftp. > scp /home/directorio/local Las opciones más comunes son las siguientes: #$ -S shell : Shell por defecto que se utilizará en la ejecución de la tarea. #$ -N nombre : Nombre que tomará la tarea, para poder identificarla. #$ -wd /home/usuario/directorio : Directorio de trabajo que se tomará por defecto en la ejecución de la tarea. #$ -pe [mpi mpi_slots make mpich lam] n_slots : Entorno paralelo que se utilizará en la ejecución de la tarea. #$ -o salida.txt : Fichero de salida de la ejecución. #$ -e error.txt: Fichero de error de la ejecución. Ejemplo Script: ### ZONA DE OPCIONES. Se definen las opciones de SGE, como pueden ser el ## shell por defecto (-S), el nombre de la tarea, para su posterior identificación ## (-N), el directorio por defecto que tendrá para la ejecución (-wd), y la cola y el ## tipo de paralelización que tendrá (-q y -pe). Todas comienzan con #$: #$ -S /bin/bash #$ -N prueba #$ -wd /home/usuario/ #$ -q eca #$ -pe mpi_slots 8 ## Cargamos los módulos de los compiladores de intel y openmpi:. /etc/profile module load cc_intel/9.1 fc_intel/9.1 openmpi-1.2.7/gnu mkl/9.0 ## Realizamos la ejecución, utilizando el fichero de máquinas que SGE nos ha asignado: mpirun -n 8 -hostfile $TMP/machines /home/usuario/aplicacion

7 4. Compilación de aplicaciones Para este propósito, hemos configurado una máquina con todos los compiladores y librerías necesarias para ejecutar aplicaciones en el cluster CICA. Puede realizar una conexión a esta máquina con ssh: > ssh pass: Una vez dentro, tendrá acceso a todos los ficheros que disponga en el cluster, debido a la compartición por Lustre de todos ellos. Puede compilar todas las aplicaciones que considere necesarias, sin ninguna restricción. En el apartado 5 puede consultar las aplicaciones que ya tenemos precompiladas en el cluster, así como su utilización. Dentro de esta máquina se dispone de una utilidad llamada modules_environment. Con esta utilidad modificamos el entorno de usuario de forma dinámica, creando variables de entorno y añadiendo rutas al PATH para que pueda ejecutarse correctamente una aplicación dentro de una sesión. Dentro de la máquina devel.cica.es, tenemos disponibles los compiladores y librerías: GNU (4.1.2 y 4.3.2) Intel C/C++/Fortran Compilers (9.1 y 10.1) Java Compiler (1.6u14) Bull MPI OpenMPI LAM-MPI MPICHv2 FFTW (2.1.5 y 3.1.2) HDF5 MKL (9.0 y 10.1) NetCDF Jasper BLAS GotoBLAS Lapack Si el usuario necesita alguna otra librería o compilador, puede ponerse en contacto con el departamento de Supercomputación para instalar la aplicación que considere.

8 4.1 Modules Environment Modules-environment es una utilidad liberada bajo licencia GPL, orientada a la modificación dinámica de los entornos de ejecución. Con ella podremos modificar las variables de entorno, PATHs y otros aspectos de forma sencilla. Se han desarrollado varios módulos orientados a la ejecución con Intel Compilers y bajo MPI. En estos momentos estamos desarrollando varios módulos más con información para la ejecución de diversas aplicaciones como NAMD, VMD, Gaussian y LAMMPS, entre otras. A continuación muestro la información acerca de la utilidad: 1. Comandos básicos: module Con este comando podremos ejecutar todas las opciones para la modificación del entorno de ejecución. Las opciones son: module avail : Nos muestra información sobre los módulos que están disponibles. module list: Nos informa de los módulos que están cargados en nuestro entorno. module add module_name : Añade un módulo para poder utilizarlo. module rm module_name: Elimina el módulo correspondiente. module switch module_1 module_2 : Elimina el módulo_1 y añade el módulo _2. module show whatis module_name: Muestra información del módulo concreto. 2. Uso de la aplicación En estos momentos tenemos los siguientes módulos en el cluster: ~]# module avail (..) /opt/modules/modulefiles BullMPI/7.1.4 cc_intel/9.1 mkl/10.1 modules use.own LAM/7.1.4 dot mkl/9.0 null R fc_intel/10.1 module-cvs openmpi-1.2.7/intel cc_intel/10.1 fc_intel/9.1 module-info oscar-modules/1.0.3(default) (..)

9 Al tener estos módulos cargados por defecto, al hacer login podemos ver los módulos que efectivamente están cargados: ~]# module list Currently Loaded Modulefiles: 1) oscar-modules/ ) BullMPI/ ) fc_intel/10.1 4) cc_intel/10.1 5) mkl/10.1 Si queremos añadir el entorno de ejecución necesario para la aplicación R-2.8.1: ~]# module add R Si deseamos eliminar alguno de los módulos cargados: ~]# module rm fc_intel/10.1 ~]# module list Currently Loaded Modulefiles: 1) oscar-modules/ ) BullMPI/ ) cc_intel/10.1 4) mkl/10.1 Si deseamos cambiar los compiladores de Intel v.10 por los v.9 : ~]# module switch fc_intel/10.1 fc_intel/9.1 Podéis encontrar más documentación sobre las opciones de carga y descarga de los módulos con man module o info module. 3. Integración con SGE Modules puede ser utilizado junto con SGE. Tan sólo habría que incluir en el script el comando:. /etc/profile A continuación se indicarían los módulos para ser cargados, tal y como se ha mostrado anteriormente: (..). /etc/profile module load openmpi-1.3.2/intel cc_intel/10 fc_intel/10 (..)

10 5. Aplicaciones Disponibles En la página dispone de una lista completa y actualizada del software que disponemos, así como los manuales de uso de cada uno de ellos. 6. Almacenamiento compartido CICA dispone en los recursos de supercomputación un sistema de ficheros compartido Lustre. Dicho sistema de fichero proporciona una gran escalabilidad y usabilidad para gran cantidad de nodos (o clientes). Dicho sistema está en alta disponibilidad, lo que, en caso de fallo, la recuperación del sistema es automática y no compromete a la integridad de los ficheros que se encuentran en él. Actualmente disponemos de 9.8 TB de almacenamiento, junto a aproximadamente 5 GB de scratch local en cada nodo. Dicho directorio situado en /scratch, puede ser usado por todos los usuarios para sus ejecuciones, teniendo únicamente la restricción de los 5 GB comentados anteriormente, sin posibilidad de backup. Todos los nodos disponen de este sistema de ficheros situado en /home, por lo que las carpetas de los usuarios serán visibles por todas las máquinas de computación. Por motivos de seguridad, recomendamos que se haga un chequeo periódico de los ficheros de cada carpeta de usuario, eliminando aquellos que sean más antiguos o no se vaya a hacer más uso de ellos. No existe restricción en cuanto a la capacidad de cada carpeta de usuario, aunque apelamos al sentido común, ya que al ser compartido por varias decenas de usuarios investigadores, puede verse afectado al rendimiento cuando se tenga más de 500 GB / por uno sólo de ellos. Para cálculos que requieran de un espacio para ficheros temporales durante su ejecución, también hemos habilitado una partición local en cada nodo, situada en /scratch. Esta partición dispone de 5 GB, los cuáles pueden ser utilizados sin ninguna restricción. El propio investigador, dentro del script de SGE, debe eliminar estos ficheros temporales una vez que haya terminado la ejecución de su tarea.

11 7. Monitorización de tareas Una vez que la tarea esté en ejecución, disponemos de varios mecanismos para monitorizar el estado de la tarea (memoria consumida, posibles errores, carga de CPU utilizada..). Para poder observar el estado general del cluster, está a disposición un sistema de monitorización por Ganglia, dentro de la página: En dicha página podemos ver el estado de todas las máquinas del cluster, así como el uso que se hace de cada una de forma individual, pinchando en el nodo correspondiente:

12 Dentro de cada uno de los apartados podemos ver la lista de nodos que corresponden a cada cluster: Ya dentro del nodo correspondiente, podemos ver el estado de la(s) CPU(s) y el consumo de memoria actual, entre otros aspectos como red, procesos, etc...

13 Otra forma de ver el estado de la tarea de forma individual, es a través del comando qstat: > qstat -j Ej: ============================================================== job_number: exec_file: job_scripts/10000 submission_time: Mon Mar 15 08:10: owner: user uid: 1111 group: user gid: 1111 sge_o_home: /home/user sge_o_log_name: fsoler sge_o_path: /var/sge/bin/lx24- amd64:/usr/kerberos/bin:/usr/local/bin:/bin:/usr/bin:/usr/local/condor/sbin:/usr/local/condor/bin:/home/user/bin sge_o_shell: /bin/bash sge_o_workdir: /home/user/tarea sge_o_host: pool account: sge cwd: /home/user/tarea stderr_path_list: NONE:NONE:error.txt mail_list: notify: FALSE job_name: tarea stdout_path_list: NONE:NONE:salida.txt jobshare: 0 hard_queue_list: eca shell_list: NONE:/bin/bash env_list: script_file: script.sge usage 1: cpu=6:10:28:06,mem= gbs,io= ,vmem= m,maxvmem= m scheduling info: (...) En dicha salida podemos observar el consumo de CPU y memoria actual (campo usage), las características definidas en el script de SGE, así como el PATH que utilizará para la ejecución.

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