Video de la presentación del servicio (7/3/22) (Spanish only)

The computing part of the cluster is made up of:

• 9 servers for general computing.
• 1 “fat node” for memory-intensive jobs.
• 4 servers for GPU computing.

Users only have direct access to the login node, which has more limited features and should not be used for computing.
All nodes are interconnected by a 10Gb network.
There is distributed storage accessible from all nodes with 220 TB of capacity connected by a dual 25Gb fibre network.

* Now ctgpgpu8. It will be integrated in the cluster soon.

To access the cluster, access must be requested in advance via incident form. Users who do not have access permission will receive an “incorrect password” message.

The access is done through an SSH connection to the login node:

ssh <nombre_de_usuario>@hpc-login2.inv.usc.es

The HOME of the users in the cluster is on the file share system, so it is accessible from all nodes in the cluster. Path defined in the environment variable $HOME.
Each node has a local 1TB scratch partition, which is deleted at the end of each job. It can be accessed through the $LOCAL_SCRATCH environment variable in the scripts.
For data to be shared by groups of users, you must request the creation of a folder in the shared storage that will only be accessible by members of the group.

* storage is shared

The file share system performs poorly when working with many small files. To improve performance in such scenarios, create a file system in an image file and mount it to work directly on it. The procedure is as follows:

• Create the image file at your home folder:

## truncate image.name -s SIZE_IN_BYTES
truncate example.ext4 -s 20G

• Create a filesystem in the image file:

## mkfs.ext4 -T small -m 0 image.name
## -T small optimized options for small files
## -m 0 Do not reserve capacity for root user 
mkfs.ext4 -T small -m 0 example.ext4

• Mount the image (using SUDO) with the script mount_image.py :

## By default it is mounted at /mnt/imagenes/<username>/ in read-only mode.
sudo mount_image.py example.ext4

• To unmount the image use the script umount_image.py (using SUDO)

The mount script has this options:

--mount-point path   <-- (optional) This option creates subdirectories under /mnt/imagenes/<username>/<path> 
--rw                  <-- (optional) By default it is mounted readonly, with this option it is mounted readwrite.

The unmounting script has this options:

only supports as an optional parameter the same path you have used when mounting with the option 
--mount-point  <-- (optional)

From your local machine to the cluster:

scp filename <username>@hpc-login2:/<path>

From the cluster to your local machine:

scp filename <username>@<hostname>:/<path>

SCP man page

To transfer several files or to navigate through the filesystem.

<hostname>:~$ sftp <user_name>@hpc-login2
sftp>
sftp> ls
sftp> cd <path>
sftp> put <file>
sftp> get <file>
sftp> quit

SFTP man page

RSYNC documentation

Requires local installation of the sshfs package.
Allows for example to mount the user's local home in hpc-login2:

## Mount
sshfs  <username>@ctdeskxxx.inv.usc.es:/home/<username> <mount_point>
## Unmount
fusermount -u <mount_point>

SSHFS man page

All nodes have the basic software that is installed by default in AlmaLinux 8.4, in particular:

• GCC 8.5.0
• Python 3.6.8
• Perl 5.26.3

To use any other software not installed on the system or another version of the system, there are three options:

1. Use Modules with the modules that are already installed (or request the installation of a new module if it is not available).
2. Use a container (uDocker or Apptainer/Singularity)
3. Use Conda

A module is the simplest solution for using software without modifications or difficult to satisfy dependencies.
A container is ideal when dependencies are complicated and/or the software is highly customised. It is also the best solution if you are looking for reproducibility, ease of distribution and teamwork.
Conda is the best solution if you need the latest version of a library or program or packages not otherwise available.

Lmod documentation

# See available modules:
module avail
# Module load:
module <module_name>
# Unload a module:
module unload <module_name>
# List modules loaded in your environment:
module list
# ml can be used as a shorthand of the module command:
ml avail
# To get info of a module:
ml spider <module_name>

uDocker manual
uDocker está instalado como un módulo, así que es necesario cargarlo en el entorno:

ml uDocker

Documentacion de Apptainer/Singularity
Apptainer/Singularity está instalado en el sistema de cada nodo, por lo que no es necesario hacer nada para usarlo.

Documentacion de Conda
Miniconda es la versíon mínima de Anaconda y solo incluye el gestor de entornos conda, Python y unos pocos paquetes necesarios. A partir de ahí cada usuario solo descarga e instala los paquetes que necesita.

# Obtener miniconda
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py39_4.11.0-Linux-x86_64.sh
# Instalarlo 
sh Miniconda3-py39_4.11.0-Linux-x86_64.sh

El gestor de colas en el cluster es SLURM .

hpc-login2 ~]$ sinfo -e -o "%30N  %20c  %20m  %20f  %30G " --sort=N
# Hay un alias para este comando:
hpc-login2 ~]$ ver_recursos
NODELIST                        CPUS                  MEMORY                AVAIL_FEATURES        GRES                           
hpc-fat1                        80                    1027273               cpu_intel             (null)                         
hpc-gpu[1-2]                    36                    187911                cpu_intel             gpu:V100S:2                    
hpc-gpu3                        64                    253282                cpu_amd               gpu:A100_40:2                  
hpc-gpu4                        64                    253282                cpu_amd               gpu:A100_80:1(S:0)             
hpc-node[1-2]                   36                    187645                cpu_intel             (null)                         
hpc-node[3-9]                   48                    187645                cpu_intel             (null)
 
# Para ver el uso actual de los recursos: (CPUS (Allocated/Idle/Other/Total))
hpc-login2 ~]$ sinfo -N -r -O NodeList,CPUsState,Memory,FreeMem,Gres,GresUsed
# Hay un alias para este comando:
hpc-login2 ~]$ ver_uso
NODELIST            CPUS(A/I/O/T)       MEMORY              FREE_MEM            GRES                GRES_USED
hpc-fat1            80/0/0/80           1027273             900850              (null)              gpu:0,mps:0
hpc-gpu3            2/62/0/64           253282              226026              gpu:A100_40:2       gpu:A100_40:2(IDX:0-
hpc-gpu4            1/63/0/64           253282              244994              gpu:A100_80:1(S:0)  gpu:A100_80:1(IDX:0)
hpc-node1           36/0/0/36           187645              121401              (null)              gpu:0,mps:0
hpc-node2           36/0/0/36           187645              130012              (null)              gpu:0,mps:0
hpc-node3           36/12/0/48          187645              126739              (null)              gpu:0,mps:0
hpc-node4           36/12/0/48          187645              126959              (null)              gpu:0,mps:0
hpc-node5           36/12/0/48          187645              128572              (null)              gpu:0,mps:0
hpc-node6           36/12/0/48          187645              127699              (null)              gpu:0,mps:0
hpc-node7           36/12/0/48          187645              127002              (null)              gpu:0,mps:0
hpc-node8           36/12/0/48          187645              128182              (null)              gpu:0,mps:0
hpc-node9           36/12/0/48          187645              127312              (null)              gpu:0,mps:0

Un nodo es la unidad de computación de SLURM, y se corresponde con un servidor físico.

# Mostrar la información de un nodo:
hpc-login2 ~]$ scontrol show node hpc-node1
NodeName=hpc-node1 Arch=x86_64 CoresPerSocket=18 
   CPUAlloc=0 CPUTot=36 CPULoad=0.00
   AvailableFeatures=cpu_intel
   ActiveFeatures=cpu_intel
   Gres=(null)
   NodeAddr=hpc-node1 NodeHostName=hpc-node1 Version=21.08.6
   OS=Linux 4.18.0-305.el8.x86_64 #1 SMP Wed May 19 18:55:28 EDT 2021 
   RealMemory=187645 AllocMem=0 FreeMem=166801 Sockets=2 Boards=1
   State=IDLE ThreadsPerCore=1 TmpDisk=0 Weight=1 Owner=N/A MCS_label=N/A
   Partitions=defaultPartition 
   BootTime=2022-03-01T13:13:56 SlurmdStartTime=2022-03-01T15:36:48
   LastBusyTime=2022-03-07T14:34:12
   CfgTRES=cpu=36,mem=187645M,billing=36
   AllocTRES=
   CapWatts=n/a
   CurrentWatts=0 AveWatts=0
   ExtSensorsJoules=n/s ExtSensorsWatts=0 ExtSensorsTemp=n/s

Las particiones en SLURM son grupos lógicos de nodos. En el cluster hay una única partición a la que pertenecen todos los nodos, por lo que no es necesario especificarla a la hora de enviar trabajos.

# Mostrar la información de las particiones:
hpc-login2 ~]$ sinfo
defaultPartition*    up   infinite     11   idle hpc-fat1,hpc-gpu[3-4],hpc-node[1-9]
# Cuando se incorporen al cluster ctgpgpu7 y 8 apareceran como los nodos hpc-gpu1 y 2 respectivamente.

Los trabajos en SLURM son asignaciones de recursos a un usuario durante un tiempo determinado. Los trabajos se identifican por un número correlativo o JOBID.
Un trabajo (JOB) consiste en uno o más pasos (STEPS), cada uno consistente en una o más tareas (TASKS) que usan una o más CPU. Hay un STEP por cada programa que se ejecute de forma secuencial en un JOB y hay un TASK por cada programa que se ejecute en paralelo. Por lo tanto en el caso más simple como por ejemplo lanzar un trabajo consistente en ejecutar el comando hostname el JOB tiene un único STEP y una única TASK.

La cola a la que se envíe cada trabajo define la prioridad,los límites y también el “coste” relativo para el usuario.

# Mostrar las colas
hpc-login2 ~]$ sacctmgr show qos
# Hay un alias que muestra solo la información más relevante:
hpc-login2 ~]$ ver_colas
      Name   Priority           Flags UsageFactor                     MaxTRES     MaxWall     MaxTRESPU MaxJobsPU MaxSubmitPU 
---------- ---------- --------------- ----------- --------------------------- ----------- ------------- --------- ----------- 
   regular        100     DenyOnLimit    1.000000   cpu=200,gres/gpu=1,node=4  4-04:00:00                      10          50 
interactive       200     DenyOnLimit    1.000000                      node=1    04:00:00        node=1         1           1 
    urgent        300     DenyOnLimit    2.000000           gres/gpu=1,node=1    04:00:00        cpu=36         5          15 
      long        100     DenyOnLimit    1.000000           gres/gpu=1,node=4  8-08:00:00                                     
     large        100     DenyOnLimit    1.000000          cpu=200,gres/gpu=2  4-04:00:00                      10          25 
     admin        500                    0.000000 

# Priority: es la prioridad relativa de cada cola.
# DenyonLimit: el trabajo no se ejecuta si no cumple los límites de la cola
# UsageFactor: el coste relativo para el usuario de ejecutar un trabajo en esa cola
# MaxTRES: límites por cada trabajo
# MaxWall: tiempo máximo que puede estar el trabajo en ejecución
# MaxTRESPU: límites globales por usuario
# MaxJobsPU: Número máximo de trabajos que un usuario puede tener en ejecución.
# MaxSubmitPU: Número máximo de trabajos que un usuario puede tener en total encolados y en ejecucuón.

Por defecto, si se envía un trabajo sin especificar nada el sistema lo envia a la QOS por defecto (regular) y le asigna un nodo, una CPU y toda la memoria disponible. El límite de tiempo para la ejecución del trabajo es el de la cola (4 días y 4 horas). Esto es muy ineficiente, lo ideal es especificar en la medida de lo posible al menos tres parámetros a la hora de enviar los trabajos:

1. El número de nodos (-N o --nodes), tareas (-n o --ntasks) y/o CPU por tarea (-c o --cpus-per-task).
2. La memoria (--mem) por nodo o la memoria por cpu (--mem-per-cpu).
3. El tiempo estimado de ejecución del trabajo ( --time )

A mayores puede ser interesante añadir los siguientes parámetros:

Por defecto el método de asignación entre nodos es la asignación en bloque ( se asignan todos los cores disponibles en un nodo antes de usar otro). El método de asignación por defecto dentro de cada nodo es la asignación cíclica (se van repartiendo por igual los cores requeridos entre los sockests disponibles en el nodo).

Cuando se envía un trabajo al sistema de colas, lo primero que ocurre es que se comprueba si los recursos solicitados entran dentro de los límites fijados en la cola correspondiente. Si supera alguno se cancela el envío.
Si hay recursos disponibles el trabajo se ejecuta directamente, pero si no es así se encola. Cada trabajo tiene asignada una prioridad que determina el orden en que se ejecutan los trabajos de la cola cuando quedan recursos disponibles. Para determinar la prioridad de cada trabajo se ponderan 3 factores: el tiempo que lleva esperando en la cola (25%), la prioridad fija que tiene la cola(25%) y el fairshare del usuario (50%).
El fairshare es un cálculo dinámico que hace SLURM para cada usuario y es la diferencia entre los recursos asignados y los recursos consumidos a lo largo de los últimos 14 días.

hpc-login2 ~]$ sshare -l 
      User  RawShares  NormShares    RawUsage   NormUsage   FairShare 
---------- ---------- ----------- ----------- -----------  ---------- 
                         1.000000     2872400                0.500000 
                    1    0.500000     2872400    1.000000    0.250000 
user_name         100    0.071429        4833    0.001726    0.246436

# RawShares: es la cantidad de recursos en términos absolutos asignada al usuario. Es igual para todos los usuarios.
# NormShares: Es la cantidad anterior normalizada a los recursos asignados en total.
# RawUsage: Es la cantidad de segundos/cpu consumida por todos los trabajos del usuario.
# NormUsage: Cantidad anterior normalizada al total de segundos/cpu consumidos en el cluster.
# FairShare: El factor FairShare entre 0 y 1. Cuanto mayor uso del cluster, más se aproximará a 0 y menor será la prioridad.

1. salloc
2. srun
3. sbatch

1. SALLOC
Sirve para obtener de forma inmediata una asignación de recursos (nodos). En cuanto se obtiene se ejecuta el comando especificado o una shell en su defecto.

# Obtener 5 nodos y lanzar un trabajo.
hpc-login2 ~]$ salloc -N5 myprogram
# Obtener acceso interactivo a un nodo (Pulsar Ctrl+D para terminar el acceso):
hpc-login2 ~]$ salloc -N1 

2. SRUN
Sirve para lanzar un trabajo paralelo ( es preferible a usar mpirun ). Es interactivo y bloqueante.

# Lanzar un hostname en 2 nodos
hpc-login2 ~]$ srun -N2 hostname
hpc-node1
hpc-node2

3. SBATCH
Sirve para enviar un script al sistema de colas. Es de procesamiento por lotes y no bloqueante.

# Crear el script:
hpc-login2 ~]$ vim trabajo_ejemplo.sh
    #!/bin/bash
    #SBATCH --job-name=prueba            # Job name
    #SBATCH --nodes=1                    # -N Run all processes on a single node   
    #SBATCH --ntasks=1                   # -n Run a single task   
    #SBATCH --cpus-per-task=1            # -c Run 1 processor per task       
    #SBATCH --mem=1gb                    # Job memory request
    #SBATCH --time=00:05:00              # Time limit hrs:min:sec
    #SBATCH --qos=urgent                 # Cola
    #SBATCH --output=prueba_%j.log       # Standard output and error log
 
    echo "Hello World!"
 
hpc-login2 ~]$ sbatch trabajo_ejemplo.sh 

Para solicitar específicamente una asignación de GPUs para un trabajo hay que añadir a sbatch o srun las opciones:

También existen las opciones --gpus-per-socket,--gpus-per-node y --gpus-per-task,
Ejemplos:

## Ver la lista de nodos y gpus:
hpc-login2 ~]$ ver_recursos
## Solicitar 2 GPU cualesquiera para un JOB, añadir:
--gpus=2
## Solicitar una A100 de 40G en un nodo y una A100 de 80G en otro, añadir:
--gres=gpu:A100_40:1,gpu:A100_80:1 

## Listado de todos los trabajos en la cola
hpc-login2 ~]$ squeue
## Listado de los trabajos de un usuario            
hpc-login2 ~]$ squeue -u <login>
## Cancelar un trabajo:
hpc-login2 ~]$ scancel <JOBID>
## Lista de trabajos recientes
hpc-login2 ~]$ sacct -b
## Información histórica detallada de un trabajo:
hpc-login2 ~]$ sacct -l -j <JOBID>
## Información de debug de un trabajo para troubleshooting:
hpc-login2 ~]$ scontrol show jobid -dd <JOBID>
## Ver el uso de recursos de un trabajo en ejecución:
hpc-login2 ~]$ sstat <JOBID>

Por defecto estos son los códigos de salida de los comandos:

SRUN:
Por defecto stdout y stderr se redirigen de todos los TASKS a el stdout y stderr de srun, y stdin se redirecciona desde el stdin de srun a todas las TASKS. Esto se puede cambiar con:

Y las opciones son:

• all: opción por defecto.
• none: No se redirecciona nada.
• taskid: Solo se redirecciona desde y/o al TASK id especificado.
• filename: Se redirecciona todo desde y/o al fichero especificado.
• filename pattern: Igual que filename pero con un fichero definido por un patrón

SBATCH:
Por defecto “/dev/null” está abierto en el stdin del script y stdout y stderror se redirigen a un fichero de nombre “slurm-%j.out”. Esto se puede cambiar con:

La referencia de filename_pattern está aquí .

Se pueden configurar los JOBS para que envíen correos en determinadas circunstancias usando estos dos parámetros (SON NECESARIOS AMBOS):

hpc-login2 ~]# squeue -l
JOBID PARTITION     NAME     USER      STATE       TIME  NODES NODELIST(REASON)
6547  defaultPa  example <username>  RUNNING   22:54:55      1 hpc-fat1

Estados (STATE) más comunes de un trabajo:

• R RUNNING Job currently has an allocation.
• CD COMPLETED Job has terminated all processes on all nodes with an exit code of zero.
• F FAILED Job terminated with non-zero exit code or other failure condition.
• PD PENDING Job is awaiting resource allocation.

Lista completa de posibles estados de un trabajo .

Si un trabajo no está en ejecución aparecerá una razón debajo de REASON: Lista de las razones por las que un trabajo puede estar esperando su ejecución.