Using GPUs with Slurm/fr

Introduction

Pour demander un ou plusieurs GPU pour une tâche, lancez

 --gpus-per-node=[type:]number

À l'intérieur des crochets, vous pouvez indiquer la quantité et le type de GPU. Pour les types, voyez le tableau dans la section GPU disponibles ci-dessous. Voici deux exemples :

 --gpus-per-node=2
 --gpus-per-node=v100:1

Sur la première ligne, on demande deux GPU par nœud, peu importe le type de GPU. Sur la deuxième ligne, on demande 1 GPU par nœud, de type V100.

La forme suivante peut aussi être utilisée

 --gres=gpu[[:type]:number]

Cette forme est cependant moins récente et ne sera probablement plus prise en charge dans les versions de Slurm à venir. Nous vous recommandons de la remplacer dans vos scripts par --gpus-per-node.

Il y a plusieurs autres directives que vous pouvez utiliser pour demander des GPU, par exemple --gpus, --gpus-per-socket, --gpus-per-task, --mem-per-gpu et --ntasks-per-gpu. Voyez la documentation de Slurm sur sbatch. Notre équipe n'a pas testé toutes les combinaisons; si vous n'obtenez pas le résultat voulu, contactez le soutien technique.

Pour l'information générale sur l'ordonnancement des tâches, consultez Exécuter des tâches.

GPU disponibles

Le tableau suivant liste les GPU qui sont présentement disponibles.

Grappe	Qté de nœuds	Type de GPU	Par nœud			Modèle de GPU	Attribut compute capability(*)	Mémoire GPU (GiB)	Remarques
			Cœurs CPU	Mémoire CPU	GPU
Béluga	172	v100	40	191000M	4	V100-16gb	70	16	tous les GPU sont associés au même socket CPU et connectés via NVLink et SXM2
Cedar	114	p100	24	128000M	4	P100-12gb	60	12	deux GPU par socket CPU, connectés par PCIe
	32	p100	24	257000M	4	P100-16gb	60	16	tous les GPU sont associés au même socket CPU, connectés par PCIe
	192	v100l	32	192000M	4	V100-32gb	70	32	deux GPU par socket CPU; tous les GPU sont connectés via NVLink et SXM2
Graham	160	p100	32	127518M	2	P100-12gb	60	12	un GPU par socket CPU, connecté par PCIe
	7	v100	28	183105M	8	V100(**)	70	16	voir Nœuds GPU Volta
	2	v100(**)	28	183105M	8	V100(***)	70	32	voir Nœuds GPU Volta-
	30	t4	44	192000M	4	T4-16gb	75	16	deux GPU par socket CPU
	6	t4	16	192000M	4	T4-16gb	75	16	&nbsp
Mist	54	n.a.	32	256GiB	4	V100-32gb	70	32	voir Mist specifications
Narval	159	a100	48	510000M	4	A100-40gb	80	40	deux GPU par socket CPU; tous les GPU sont connectés via NVLink
Arbutus	L'ordonnanceur Slurm ne gère pas les ressources infonuagiques. Voir Ressources infonuagiques pour l'information sur le matériel disponible.

(*) Le terme Compute Capability est utilisé par NVIDIA pour indiquer les fonctionnalités matérielles spécifiques à un GPU particulier et n'a aucun rapport avec la performance des dispositifs. Cet attribut n'est utile que si vous compilez vos propres programmes GPU. Pour plus d'information, voir la page CUDA.

(**) Pour avoir accès à un gabarit pour un nœud V100 de 16Go sur Graham, utilisez les arguments suivants dans la commande sbatch/salloc : --constraint=skylake,v100.

(**) Pour avoir accès à un gabarit pour un nœud V100 de 32Go sur Graham, utilisez les arguments suivants dans la commande sbatch/salloc : --constraint=cascade,v100.

Mist

Mist est une grappe qui comprend des CPU IBM Power9 (et non des Intel x86) et des GPU NVIDIA V100. Si vous avez accès à Niagara, vous avez aussi accès à Mist; voyez les directives sur le site web de SciNet.

GPU multi-instances sur Narval

La technologie MIG permettant de partitionner un GPU en plusieurs instances est présentement disponible sur Narval comme projet pilote. Pour plus d'information, consultez la page GPU multi-instances.

Comment indiquer le type de GPU à utiliser

Certaines grappes possèdent plus d'un type de GPU; c'est le cas de Cedar et Graham.
Sur Béluga, Cedar et Graham les GPU sont uniquement disponibles sur certains nœuds.

Si le type de GPU n'est pas spécifié, Slurm pourrait acheminer aléatoirement votre tâche vers un nœud équipé avec n'importe quel type de GPU. Dans certains cas, ceci pourrait ne pas être souhaitable. Assurez-vous donc de spécifier le type de GPU.

Exemples

Tâches avec un seul cœur

Pour une tâche qui nécessite un seul cœur CPU et un GPU,

File : gpu_serial_job.sh

#!/bin/bash
#SBATCH --account=def-someuser
#SBATCH --gpus-per-node=1
#SBATCH --mem=4000M               # mémoire par nœud
#SBATCH --time=0-03:00
./program                         # pour tester, utilisez nvidia-smi

Tâches multifils

Pour une tâche GPU qui nécessite plusieurs CPU dans un seul nœud,

File : gpu_threaded_job.sh

#!/bin/bash
#SBATCH --account=def-someuser
#SBATCH --gpus-per-node=1         # nombre de GPU par nœud
#SBATCH --cpus-per-task=6         # cœurs/fils CPU
#SBATCH --mem=4000M               # mémoire par nœud
#SBATCH --time=0-03:00
export OMP_NUM_THREADS=$SLURM_CPUS_PER_TASK
./program

Pour chaque GPU demandé, nous recommandons

• sur Béluga, un maximum de 10 cœurs CPU;
• sur Cedar,
  • un maximum de 6 cœurs CPU par GPU de type P100 (p100 et p100l)
  • un maximum de 8 cœurs CPU par GPU de type V100 (v100l)
• sur Graham, un maximum de 16 cœurs CPU

Tâches MPI

File : gpu_mpi_job.sh

#!/bin/bash
#SBATCH --account=def-someuser
#SBATCH --gpus=8                  # nombre total de GPU
#SBATCH --ntasks-per-gpu=1        # 8 processus MPI au total
#SBATCH --cpus-per-task=6         # cœurs CPU par processus MPI
#SBATCH --mem-per-cpu=5G          # mémoire hôte par cœur CPU
#SBATCH --time=0-03:00            # temps de calcul (JJ-HH:MM)
export OMP_NUM_THREADS=$SLURM_CPUS_PER_TASK
srun --cpus-per-task=$SLURM_CPUS_PER_TASK ./program

Nœuds entiers

Si votre application peut utiliser efficacement un nœud entier et ses GPU associés, vous pouvez probablement réduire le temps d'attente si vous demandez un nœud entier. Utilisez les scripts suivants comme modèle.

Demander un nœud GPU sur Graham

File : graham_gpu_node_job.sh

#!/bin/bash
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --gpus-per-node=p100:2
#SBATCH --ntasks-per-node=32
#SBATCH --mem=127000M
#SBATCH --time=3:00
#SBATCH --account=def-someuser
nvidia-smi

Demander un nœud GPU P100 sur Cedar

File : cedar_gpu_node_job.sh

#!/bin/bash
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --gpus-per-node=p100:4
#SBATCH --ntasks-per-node=24
#SBATCH --exclusive
#SBATCH --mem=125G
#SBATCH --time=3:00
#SBATCH --account=def-someuser
nvidia-smi

Demander un nœud P100-16G sur Cedar

Sur Cedar se trouve un groupe particulier de nœuds qui ont chacun quatre cartes Tesla P100 16Go, alors que les autres GPU P100 sont de 12Go et les GPU V100 de 32Go. Les GPU des nœuds P100L utilisent le même connecteur PCI, ce qui fait que la latence dans les communications entre GPU est plus faible; cependant, la bande passante entre CPU et GPU est plus basse qu'avec des nœuds GPU réguliers. De plus, la mémoire vive des nœuds est de 256Go. Pour utiliser ces nœuds, il faut demander des nœuds entiers et indiquer --gres=gpu:p100l:4. Le temps d'exécution maximal pour les tâches sur GPU P100L est de 28 jours.

File : p100l_gpu_job.sh

#!/bin/bash
#SBATCH --nodes=1 
#SBATCH --gpus-per-node=p100l:4     
#SBATCH --ntasks=1
#SBATCH --cpus-per-task=24    # il y a 24 cœurs CPU sur les nœuds GPU P100 de Cedar
#SBATCH --mem=0               # demandez toute la mémnoire du nœud
#SBATCH --time=3:00
#SBATCH --account=def-someuser
hostname
nvidia-smi

Regroupement de tâches pour un seul GPU

Pour exécuter pendant plus de 24 heures quatre programmes qui utilisent un seul GPU ou deux programmes qui utilisent deux GPU, nous recommandons GNU Parallel. Voici un exemple simple :

cat params.input | parallel -j4 'CUDA_VISIBLE_DEVICES=$(({%} - 1)) python {} &> {#}.out'

L'identifiant du GPU est calculé en soustrayant 1 de l'identifiant de la fente (slot), représenté par {%}. L'identifiant de la tâche est représenté par {#}, avec des valeurs partant de 1.

Le fichier params.input devrait contenir les paramètres sur des lignes distinctes, comme suit :

code1.py
code2.py
code3.py
code4.py
...

Vous pouvez ainsi soumettre plusieurs tâches. Le paramètre -j4 fait en sorte que GNU Parallel exécutera quatre tâches concurremment en lançant une tâche aussitôt que la précédente est terminée. Pour éviter que deux tâches se disputent le même GPU, utilisez CUDA_VISIBLE_DEVICES.

Profilage des tâches avec GPU

Sur Béluga et Narval, DCGM (NVIDIA Data Center GPU Manager) doit être désactivé, et ce losrque vous soumettez la tâche. Selon l'exemple le plus simple de cette page, le paramètre --export est utilisé pour configurer la variable d'environnement DISABLE_DCGM :

File : gpu_profiling_job.sh

#!/bin/bash
#SBATCH --account=def-someuser
#SBATCH --export=ALL,DISABLE_DCGM=1
#SBATCH --gpus-per-node=1
#SBATCH --mem=4000M               # mémoire par nœud
#SBATCH --time=0-03:00

# attendez que DCGM soit désactivé sur le nœud
while [ ! -z "$(dcgmi -v | grep 'Hostengine build info:')" ]; do
  sleep 5;
done

./profiler arg1 arg2 ...          # modifiez cette ligne (vous pouvez utiliser Nvprof)

Pour plus d'information sur le profilage, voyez Débogage et profilage.

Message Passing Interface