Cette page a pour but de donner les infos minimales pour utiliser le cluster “fabulous”. Il est fortement conseillé de lire également la doc.

La machine s'appelle fabulous.ltas.ulg.ac.be. Elle est située physiquement à Montéfiore dans une salle gérée par le SeGI qui abritait nic2 (alias “nicdouille” ou “nic is down”).

Son IP est 139.165.41.12. On s'y connecte exclusivement par ssh. Seul le câble 121 (LTAS au B52) est autorisé à s'y connecter, mis à part quelques exceptions. Utilisez donc:

ssh fabulous

De l'extérieur de l'ULg (de chez vous par exemple), il est donc nécessaire de passer par une de nos machines (par un double ssh ou un “remote desktop” sur votre PC puis ssh).

Le cluster est l'équivalent de 12 PCs de calcul (12 “noeuds” nommés de node001 à node012) et un PC maitre (le “master node” nommé fabulous). Chaque noeud de calcul possède 2 CPUs (ou 2 “sockets”) et chaque CPU possède 6 coeurs. On a donc en tout 144 coeurs de calcul. Le master node qui ne sert qu'à éditer / compiler / configurer et gérer le système n'a “que” 2×4 coeurs.

Coté disque, on est à l'aise (/home de ~5To partagé en NFS). Il y a aussi du disque sur les noeuds mais on ne l'utilise pas encore. On utilise SFTP (Filezilla par exemple) pour effectuer les transferts de fichiers et backupifier ses trucs (le port 21 vers l'extérieur est en cours d'ouverture).

En RAM, chaque coeur dispose de 4Go. Autrement dit, chaque noeud possède 4×12=48Go de RAM, pour un total de 576Go si on somme les 12 noeuds.

Seul le “master node” a un accès direct à internet. C'est sur lui qu'on se connecte quand on veut travailler. Normalement, il n'est jamais utile de se connecter sur les noeuds, même pour lancer un calcul. Pour l'utilisateur lambda, le cluster est très semblable à une seule machine. Seule la manière de lancer des jobs diffère.

L'OS installé est Scientific Linux (“SL” pour les connaisseurs). C'est une version qui date de Mathusalem mais ça devrait suffire. Ça ressemble à une RedHat. En fait, il s'agit d'une “RedHat Enterprise” recompilée par des scientifiques (…ouille).

La plupart des applications et des libs sont installées sur /cm/shared/apps. Cet emplacement est partagé par NFS et donc visible à partir de tous les noeuds, tout comme le /home de chaque utilisateur. Pour l'administration, ça simplifie évidemment la gestion au quotidien.

Passons aux choses sérieuses: vous avez fait “ssh fabulous” et vous êtes sur la machine. Pour pouvoir travailler avec Metafor, il faut configurer votre compte.

Avant toute chose, modifiez votre mot de passe:

passwd

Choisissez quelque chose de pas trop simple à deviner.

Une première étape: la config ssh. L’idéal est de pouvoir se connecter sans mot de passe de/à fabulous, grâce à la clef privée que vous avez certainement déjà sur les stations et sur votre PC. Le cluster a déjà créé automatiquement une paire de clefs privée/publique dans votre “.ssh” pour pouvoir se connecter aux noeuds facilement. En ce qui me concerne, j'ai profité de cette occasion pour uniformiser toutes mes clefs sur toutes les machines.

Étape suivante: le ~/.bashrc (script lu au démarrage du shell). Le cluster a été conçu pour gérer des tas d'applications et des tas d'utilisateurs. Bien entendu, il faut pouvoir installer plusieurs versions de chaque application et les faire cohabiter pour satisfaire tout le monde. Le cluster propose dans ce but un système de “modules” qui vont permettre de changer facilement son environnement (PATH par exemple) et de passer d'une version à l'autre. En faisant:

boman@fabulous:~ >module list
Currently Loaded Modulefiles:
1) cmake/2.8.4                        9) tetgen/1.4.3
2) samcef/14.0/i8                    10) triangle/1.6
3) swig/2.0.3                        11) gcc/4.3.4
4) python/2.7.1                      12) intel-cl-st/compiler/64/12.0/084
5) qt/4.7.3/gcc                      13) intel-cl-st/mkl/64/10.3/084
6) vtk/5.6.1/gcc                     14) sge/6.2u5
7) isosurf/1.5                       15) matlab/R2009a
8) gmsh/2.5.0

on voit les modules qui sont actuellement chargés sur mon compte. La liste de tous les modules disponibles s'obtient par:

module avail 

On peut modifier la liste des modules chargés par:

module add [nom du module]
module rm [nom du module]

Tout ça pour dire que si on veut travailler avec Metafor, il faut charger au démarrage les modules dont il dépend dans le ~/.bashrc. Ajoutez à ça quelques raccourcis et autres variables d’environnement et ça donne cela:

.bashrc

# .bashrc
#echo "reading .bashrc"
# Source global definitions
if [ -f /etc/bashrc ]; then
        . /etc/bashrc
fi
 
export OMP_NUM_THREADS=1
export SAM_ZONE=200000000
PS1="\u@\h:\w >"
alias home='cd /home/$USER'
alias verif='cd /home/$USER/dev/oo_metaB/bin/verif'
PATH=~/bin:$PATH
export EDITOR=vi
 
# User specific aliases and functions
module load cmake samcef swig python qt vtk isosurf gmsh tetgen triangle matlab intel-tbb
module load gcc
module load intel-cl-st/compiler/64/12.0/084
module load intel-cl-st/mkl/64/10.3/084
module load sge

Troisième étape, terminez la config du compte:

Créez un répertoire “~/bin”. Vous en aurez besoin plus tard.

Créez aussi un fichier “~/.forward” qui contient votre adresse e-mail. Ça permet de rediriger vos mails internes au cluster vers votre adresse externe.

Vérifiez que votre compte est protégé (ça mange pas de pain):

cd /home
chmod og-rwx [votre_login]

Enfin, copiez la licence metafor.lic dans votre répertoire. J'en ai mis une copie dans /cm/shared/apps/metafor

cp /cm/shared/apps/metafor/metafor.lic ~

Voilà, votre compte est prêt! Quittez la session et reconnectez-vous pour prendre en compte les modifs!

Compiler Metafor se fait sur le “master node” (c'est à dire sur fabulous). La procédure peut être faite manuellement ou à l'aide de mon script comp.py qui a été adapté pour l'occasion.

Bravo, vous avez choisi d'utiliser “comp.py”!… La dernière version se trouve dans “oo_meta/toolbox”. Copiez-la, à partir de votre PC par exemple et grâce à Filezilla, dans votre répertoire “~/bin” pour qu'elle soit accessible.

Lancez “comp.py” à partir d'un répertoire vide préalablement créé:

Actions:
 b/ nb of CPU                 : '8'
 c/ e-mail address (reports)  : 'boman'
 h/ build options             : 'fabulous.cmake'
 i/ debug mode                : False
 k/ SVN repository            : 'svn+ssh://gaston.ltas.ulg.ac.be/accounts/metafor/SVN'
 l/ SVN branch                : 'trunk'

 1/ source                    : 'checkout'
 2/ compile                   : True
 3/ battery                   : False
 4/ installer                 : False

 G/ GO
 B/ BATCH
 S/ SAVE
 Q/ QUIT

Your choice?

Lancez la compilation par “G” (interactif) ou “B” (batch) et attendez le mail de fin.

Subtilité avec le compilateur Intel:

Pour compiler avec le compilateur Intel, il faut désactiver le module “gcc”:

module rm gcc

Je n'ai pas encore très bien compris pourquoi. Si on laisse les deux compilateurs actifs, les fonctions “friend” nécessitent une pré-déclaration hors de la classe où elles sont déclarées quand cette classe est elle-même dans un namespace (exemple operator+ de deux Matr2 dans mtMath)…

Par contre, une fois l'exécutable créé, les deux compilateurs peuvent être chargés pour lancer des calculs (ouf!).

Pour lancer un calcul sur les noeuds, il ne faut pas vous connecter sur les noeuds. L'idée est d'utiliser le système de queues batch fourni avec le cluster (SGE - Sun Grid Engine) à partir du “master node”.

Encore une fois, il est possible de faire ça manuellement ou grâce aux scripts de Metafor (dans ce cas-ci, c'est “launch.py”). Assurez-vous que vous avez la dernière version de “comp.py” et “launch.py” dans votre “~/bin”. Ensuite créez un répertoire vide et allez dedans. Tapez “launch.py”:

Actions:
 a/ e-mail address (reports)  : 'boman'
 b/ exec name                 : '/home/boman/dev/oo_metaB/bin/Metafor'
 c/ test name                 : 'apps.qs.tube'
 d/ logfile (no ext)          : 'out'
 e/ nice value                : '0'
 f/ algorithm                 : 'meta'
 h/ post script               : ''
 i/ ftp transfert             : False
 o/ nb of cores               : '1'
 p/ affinity (cores list)     : ''

 G/ GO
 B/ BATCH
 U/ QUEUE TO SGE
 S/ SAVE
 Q/ QUIT

Your choice?

J'ai ajouté une option “QUEUE TO SGE (U)” pour transmettre le job au système SGE qui dispatche les jobs sur les noeuds. Une fois que le job est lancé, il est possible de voir le statut de la queue et du job en faisant:

qstat -f

Voilà ce que ça peut donner:

boman@fabulous:~/dev >qstat -f
queuename                      qtype resv/used/tot. load_avg arch          states
---------------------------------------------------------------------------------
all.q@node001.cm.cluster       BIP   0/5/12         4.86     lx26-amd64
     72 0.58500 fullblade7 boman        r     05/17/2011 12:23:32     5
---------------------------------------------------------------------------------
all.q@node002.cm.cluster       BIP   0/0/12         0.00     lx26-amd64
---------------------------------------------------------------------------------
all.q@node003.cm.cluster       BIP   0/1/12         1.00     lx26-amd64
     69 0.50500 barbara04f boman        r     05/17/2011 11:24:17     1
---------------------------------------------------------------------------------
all.q@node004.cm.cluster       BIP   0/4/12         3.92     lx26-amd64
     73 0.56500 fullblade7 boman        r     05/17/2011 12:23:47     4
---------------------------------------------------------------------------------
all.q@node005.cm.cluster       BIP   0/3/12         2.90     lx26-amd64
     74 0.54500 fullblade7 boman        r     05/17/2011 12:24:02     3
---------------------------------------------------------------------------------
all.q@node006.cm.cluster       BIP   0/0/12         0.00     lx26-amd64
---------------------------------------------------------------------------------
all.q@node007.cm.cluster       BIP   0/1/12         1.00     lx26-amd64
     76 0.50500 fullblade7 boman        r     05/17/2011 12:24:32     1
---------------------------------------------------------------------------------
all.q@node008.cm.cluster       BIP   0/0/12         0.02     lx26-amd64
---------------------------------------------------------------------------------
all.q@node009.cm.cluster       BIP   0/0/12         0.25     lx26-amd64
---------------------------------------------------------------------------------
all.q@node010.cm.cluster       BIP   0/2/12         2.01     lx26-amd64
     75 0.52500 fullblade7 boman        r     05/17/2011 12:24:17     2
---------------------------------------------------------------------------------
all.q@node011.cm.cluster       BIP   0/6/12         5.68     lx26-amd64
     71 0.60500 fullblade7 boman        r     05/17/2011 12:17:47     6
---------------------------------------------------------------------------------
all.q@node012.cm.cluster       BIP   0/0/12         0.15     lx26-amd64

############################################################################
 - PENDING JOBS - PENDING JOBS - PENDING JOBS - PENDING JOBS - PENDING JOBS
############################################################################
     79 0.00000 dev.batter boman        qw    05/17/2011 16:45:02    12

Pour voir tous les jobs gérés par SGE pour tous les utilisateurs:

qstat -u '*'

Pour supprimer son job avant la fin, il suffit de repérer son numéro par “qstat” et de faire

qdel [numero]

Des mails sont envoyés par SGE pour signaler le démarrage, le kill ou la fin du job.

Pour plus d'infos sur SGE: Doc Oracle de SGE

La doc utilisateur du cluster est dispo dans /cm/shared/docs/cm/. Pour que personne ne puisse dire que c'est trop dur de la télécharger, la voici en ligne.

— Romain BOMAN 2011/05/17 14:43