이번 posting에서는 IBM Poughkeepsie (POK) 벤치마크 센터를 이용하여 Minsky 서버를 이용한 deep learning 성능 벤치마크 테스트를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 단, 여기서의 주 내용은 POK 센터 수퍼컴 클러스터의 개략적인 GPFS 및 LSF 환경 및 그 사용방법에 대한 가이드일 뿐이고, 이 수퍼컴을 사용하기 위한 신청/승인 절차는 다루지 않습니다. 이 수퍼컴 클러스터는 IBM HW/SW의 구매를 고려 중이신 고객분들의 capacity sizing 등 각종 PoC와 performance benchmark test를 위해 사용됩니다.
먼저, IBM 영업측을 통해서 POK 벤치마크 센터의 사용 승인을 받으시면 VPN 연결 방법 및 관련 id/passwd를 받게 됩니다.
VPN 연결 뒤에 연결하셔야 하는 서버는 실제로 고객분이 성능 테스트를 수행하실 서버가 아니라, login 서버라고 하는 서버입니다. POK 벤치마크 센터의 수퍼컴은 수십대의 POWER8 서버로 되어 있는데, 고객분들은 이 서버들 중 하나를 할당 받는 형태로 테스트를 하는 것이 아니라 이 서버들의 computing power를 LSF라고 하는 job scheduler를 통해 할당받는 것입니다. 고객분들이 접속하시는 이 login 서버는 job scheduler의 master 서버 역할을 하며, 여기서는 다음과 같은 것을 수행하실 수 있습니다.
- 수행하려는 application과 data의 컴파일 및 설치
- 수행를 위해 필요한 shell script 등의 작성과 간단한 동작 여부 테스트
간혹 이 login 서버에서 아예 성능 테스트를 돌려버리시는 분들이 있는데, 그럴 경우 제대로 된 성능을 얻기 어려울 뿐만 아니라 이 수퍼컴을 이용하시는 전세계의 많은 다른 고객분들께도 폐를 끼치는 행위가 되므로 절대 그러지 마시기를 부탁드립니다. 많은 수퍼컴 클러스터에서는 그런 일을 막기 위해 login 서버의 사양을 일부러 작은 것으로 하거나 GPU가 달려 있지 않은 것으로 구성하기도 합니다.
이 login 서버와 수퍼컴 노드들은 모두 Spetrum Scale (옛이름 GPFS)라는 병렬파일시스템으로 묶여있습니다. 즉, 어느 서버에 login하더라도 (내장 disk를 이용한 일부 파일시스템을 제외하고는) 모두 같은 파일시스템이 마운트 되어 있는 것을 보실 수 있으며, login 서버에서 저장해 놓은 파일들은 수퍼컴 내의 어느 서버에서도 다 read/write할 수 있습니다. 물론 각 user id도 login 서버와 수퍼컴 노드들에서 다 동일하게 만들어져 있고, user의 홈 디렉토리도 이 GPFS 파일시스템으로 되어 있으므로 login 서버의 홈 디렉토리에 저장된 내용은 어느 노드에서라도 다 동일하게 보실 수 있습니다.
Login 서버에 접속하시면 다음과 같이 여러 filesystem들이 마운트 되어 있는 것을 보실 수 있습니다. 그 중 앞이 /gpfs 로 시작되는 파일시스템들이 Spectrum Scale (GPFS) 파일시스템들입니다. 고객분은 시스템 userid/passwd를 받으실 때 어느 특정 GPFS 파일시스템을 사용하라는 가이드를 받으실 것입니다. 대부분의 경우, /gpfs/gpfs_gl4_16mb를 사용하라는 가이드를 받으실 것이고, 또 홈 디렉토리가 이미 그 파일시스템으로 잡혀 있을 것입니다.
b7p193aa@p10login1:~$ pwd
/gpfs/gpfs_gl4_16mb/home/b7p193aa
b7p193aa@p10login1:~$ df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
udev 243G 0 243G 0% /dev
tmpfs 52G 778M 51G 2% /run
/dev/sda2 879G 42G 793G 5% /
tmpfs 256G 17M 256G 1% /dev/shm
tmpfs 5.0M 0 5.0M 0% /run/lock
tmpfs 256G 0 256G 0% /sys/fs/cgroup
cgmfs 128K 0 128K 0% /run/cgmanager/fs
fserv3.pbm.ihost.com:/export/ibmplatform 98G 38G 61G 39% /vol/ibmplatform
tmpfs 52G 0 52G 0% /run/user/0
gpfs_gl4_16mb_bench 221T 123T 98T 56% /gpfs/gpfs_gl4_16mb_bench
gpfs_gl4_8mb 75T 23T 53T 30% /gpfs/gpfs_gl4_8mb
gpfs_gs2_512k 2.1T 1.9T 130G 94% /gpfs/gpfs_gs2_512k
gpfs_stage1 66T 57T 8.7T 87% /gpfs/gpfs_stage1
gpfs_2gl4_8mb 61T 8.6T 52T 15% /gpfs/gpfs_2gl4_8mb
gpfs_gl4_16mb 165T 126T 39T 77% /gpfs/gpfs_gl4_16mb
/dev/nvme0n1p1 2.9T 332M 2.8T 1% /nvme3T
....
이 수퍼컴 클러스터 내의 노드들의 사양과 OS 등은 용도/그룹별로 서로 약간 다릅니다. 일부는 전통적 HPC 테스트를 위해 Redhat OS가 설치되어 있고, 일부는 deep learning을 위해 Ubuntu 16.04와 함께 IBM PowerAI toolkit이 설치되어 있습니다. 그 중 어느 쪽에 login 해야 하느냐는 고민하실 필요가 없습니다. 왜냐하면 해당 노드들에는 직접 login 하실 일이 없고, login 노드에서의 LSF job submit 형태로만 이용을 하시게 되거든요. 이제 그 과정을 찬찬히 보시겠습니다.
LSF는 job scheduler SW이고, 이를 이용하시려면 몇가지의 간단한 명령어만 익히시면 사용 가능하십니다. 특히 1대의 노드만을 이용하여 deep learning을 하시는 분들께서는 매우 간단한 명령 몇개만 아시면 됩니다.
bqueues : job을 submit할 큐의 정보를 보여줍니다
bsub : job을 큐에 submit 해줍니다
bjobs : 큐에 submit된 job의 상태를 보여줍니다
bhist : 현재 수행 중인, 혹은 이미 수행이 끝난 job의 history를 보여줍니다
bkill : submit되어 현재 수행 중인 상태의 job을 도중에 kill 시켜 줍니다
bhosts : 수퍼컴 클러스터 내의 노드들 상황을 보여줍니다.
이제 자세히 보시겠습니다. 이 수퍼컴 클러스터에서 job을 submit할 queue에 어떤 것들이 있는지 bqueues 명령을 통해 보실 수 있습니다.
b7p193aa@p10login1:~$ bqueues
QUEUE_NAME PRIO STATUS MAX JL/U JL/P JL/H NJOBS PEND RUN SUSP
test-stream 30 Open:Inact - - - - 0 0 0 0
s822lc_p100_k80 30 Open:Active - - - - 8616 6568 2048 0
822normal 30 Open:Inact - - - - 0 0 0 0
s822lc_p100 30 Open:Active - - - - 3 0 3 0
s822lc_p100nvme 30 Open:Active - - - - 151 0 151 0
normal 30 Open:Active - - - - 0 0 0 0
s822lc_k80 30 Closed:Inact - - - - 0 0 0 0
Deep learning을 하실 고객분들은 이 중 s822lc_p100nvme 이라는 이름의 queue에 job을 submit 하셔야 합니다. 전통적 HPC를 하실 분들은 s822lc_p100 라는 queue를 이용하셔야 합니다.
수행할 job을 위한 shell script를 미리 만들어 두시는 것이 편합니다. 여기서는 PowerAI에 포함된 tensorflow를 이용하여 CIFAR-10 training 하는 shell script를 준비했습니다. 현재의 shell에서 수행되는 것이 아니라 동일 GPFS 파일시스템을 마운트하고 있는 다른 서버에서 LSF를 통해서 수행되는 것이므로, 가급적 모든 path는 절대 path로 써주시는 것이 좋습니다.
b7p193aa@p10login1:~$ cat cifar10.sh
#!/bin/bash
source /opt/DL/tensorflow/bin/tensorflow-activate
source /opt/DL/bazel/bin/bazel-activate
export FLOWERS_DIR=/gpfs/gpfs_gl4_16mb/b7p193aa/inception/models/inception
export INCEPTION_DIR=/gpfs/gpfs_gl4_16mb/b7p193aa/inception
/gpfs/gpfs_gl4_16mb/b7p193aa/inception/models/inception/bazel-bin/inception/flowers_train --train_dir=$FLOWERS_DIR/train --data_dir=$FLOWERS_DIR/data --pretrained_model_checkpoint_path=$INCEPTION_DIR/inception-v3/model.ckpt-157585 --fine_tune=True --initial_learning_rate=0.005 -input_queue_memory_factor=1 --max_steps=500 --num_gpus 4 --batch_size=64
이제 이 cifar10.sh를 LSF의 s822lc_p100nvme 이라는 이름의 queue에 submit 하겠습니다.
b7p193aa@p10login1:~$ bsub -q s822lc_p100nvme /gpfs/gpfs_gl4_16mb/home/b7p193aa/cifar10.sh
Job <113856> is submitted to queue <s822lc_p100nvme>.
Job ID 113856를 이용하여 현재 상황이 어떤지 등을 보실 수 있습니다. 먼저 job 상황을 보기 위해 bjobs 명령을 써보겠습니다.
b7p193aa@p10login1:~$ bjobs 113856
JOBID USER STAT QUEUE FROM_HOST EXEC_HOST JOB_NAME SUBMIT_TIME
113856 b7p193a RUN s822lc_p10 p10login1 p10a106 *ifar10.sh Aug 2 00:38
현재 run 중이고, p10a106이라는 서버에서 수행 중임을 알 수 있습니다.
bhist 명령으로 보시면 이제 막 job이 할당되어 해당 노드상에서 pid 142480로 시작된 것을 보실 수 있습니다.
b7p193aa@p10login1:~$ bhist -l 113856
Job <113856>, User <b7p193aa>, Project <default>, Command </gpfs/gpfs_gl4_16mb/
home/b7p193aa/cifar10.sh>
Wed Aug 2 00:38:06: Submitted from host <p10login1>, to Queue <s822lc_p100nvme
>, CWD <$HOME>;
Wed Aug 2 00:38:07: Dispatched 1 Task(s) on Host(s) <p10a106>, Allocated 1 Slo
t(s) on Host(s) <p10a106>, Effective RES_REQ <select[type
== local] order[r15s:pg] >;
Wed Aug 2 00:38:08: Starting (Pid 142480);
Summary of time in seconds spent in various states by Wed Aug 2 00:38:08
PEND PSUSP RUN USUSP SSUSP UNKWN TOTAL
1 0 1 0 0 0 2
이어서 bhosts 명령으로 확인하시면, 이 p10a106 노드에서 뭔가 한창 돌아가고 있는 것을 보실 수 있습니다.
b7p193aa@p10login1:~$ bhosts p10a106
HOST_NAME STATUS JL/U MAX NJOBS RUN SSUSP USUSP RSV
p10a106 ok - 160 150 150 0 0 0
Job이 돌아가는 모습을 보시려면 bpeek 명령을 쓰실 수 있습니다. 원래 console 상에 display 되어야 하는 message 등을 여기서 엿볼 수 있습니다.
b7p193aa@p10login1:~$ bpeek 113856
<< output from stdout >>
<< output from stderr >>
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcublas.so.8.0 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcudnn.so.5 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcufft.so.8.0 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcurand.so.8.0 locally
시간이 지난 뒤 다시 bhist 명령을 내려보면 이제 완료된 것을 보실 수 있습니다.
b7p193aa@p10login1:~$ bhist -l 113856
Job <113856>, User <b7p193aa>, Project <default>, Command </gpfs/gpfs_gl4_16mb/
home/b7p193aa/cifar10.sh>
Wed Aug 2 00:38:06: Submitted from host <p10login1>, to Queue <s822lc_p100nvme
>, CWD <$HOME>, Error File <./err.2>;
Wed Aug 2 00:38:07: Dispatched 1 Task(s) on Host(s) <p10a106>, Allocated 1 Slo
t(s) on Host(s) <p10a106>, Effective RES_REQ <select[type
== local] order[r15s:pg] >;
Wed Aug 2 00:38:08: Starting (Pid 142480);
Wed Aug 2 00:38:14: Running with execution home </gpfs/gpfs_gl4_16mb/home/b7p1
93aa>, Execution CWD </gpfs/gpfs_gl4_16mb/home/b7p193aa>,
Execution Pid <142480>;
Wed Aug 2 02:14:55: Done successfully. The CPU time used is 692931.6 seconds;
Wed Aug 2 02:15:00: Post job process done successfully;
MEMORY USAGE:
MAX MEM: 20.7 Gbytes; AVG MEM: 16.2 Gbytes
Summary of time in seconds spent in various states by Wed Aug 2 02:15:00
PEND PSUSP RUN USUSP SSUSP UNKWN TOTAL
1 0 5808 0 0 0 5809
그 결과물로 나오는 model file은 미리 정해진 위치인 $INCEPTION/models/inception/train 밑에 아래와 같이 생성된 것을 확인하실 수 있습니다.
b7p193aa@p10login1:~$ ls /gpfs/gpfs_gl4_16mb/b7p193aa/inception/models/inception/train
checkpoint model.ckpt-0.data-00000-of-00001 model.ckpt-0.index model.ckpt-0.meta
가끔은 작성한 shell이 제대로 수행되지 않고 error가 나는 경우가 있습니다. 이때 error 메시지를 봐야 수정을 할텐데, 제가 위에 정리한 내용에는 그 부분이 없지요. 이는 bsub 명령을 내릴 때 -e 옵션을 주시면 됩니다.
아래처럼 -e 뒤에 경로를 포함한 파일명을 주시면 그 파일에 error 메시지가 쌓입니다.
b7p193aa@p10login1:~$ bsub -q s822lc_p100nvme -e ./err.1 /gpfs/gpfs_gl4_16mb/home/b7p193aa/cifar10.sh
Job <113855> is submitted to queue <s822lc_p100nvme>.
이 job은 아래와 같이 exit code 127을 내면서 시작하자마자 죽은 것을 보실 수 있습니다.
b7p193aa@p10login1:~$ bhist -l 113855
Job <113855>, User <b7p193aa>, Project <default>, Command </gpfs/gpfs_gl4_16mb/
home/b7p193aa/cifar10.sh>
Wed Aug 2 00:36:20: Submitted from host <p10login1>, to Queue <s822lc_p100nvme
>, CWD <$HOME>, Error File <./err.1>;
Wed Aug 2 00:36:21: Dispatched 1 Task(s) on Host(s) <p10a119>, Allocated 1 Slo
t(s) on Host(s) <p10a119>, Effective RES_REQ <select[type
== local] order[r15s:pg] >;
Wed Aug 2 00:36:22: Starting (Pid 96410);
Wed Aug 2 00:36:28: Running with execution home </gpfs/gpfs_gl4_16mb/home/b7p1
93aa>, Execution CWD </gpfs/gpfs_gl4_16mb/home/b7p193aa>,
Execution Pid <96410>;
Wed Aug 2 00:36:28: Exited with exit code 127. The CPU time used is 0.4 seconds;
Wed Aug 2 00:36:28: Completed <exit>;
Summary of time in seconds spent in various states by Wed Aug 2 00:36:28
PEND PSUSP RUN USUSP SSUSP UNKWN TOTAL
1 0 7 0 0 0 8
./err.1 파일을 열어보면 아래와 같이 제가 경로명을 잘못 줬기 때문에 발생한 것임을 아실 수 있습니다.
b7p193aa@p10login1:~$ cat ./err.1
/gpfs/gpfs_gl4_16mb/home/b7p193aa/cifar10.sh: line 6: /gpfs_gl4_16mb/b7p193aa/inception/models/inception/bazel-bin/inception/flowers_train: No such file or directory
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