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2018년 6월 20일 수요일

세계 최대의 수퍼컴 Summit에 대한 가벼운 이야기들

2018년 6월 9일, 드디어 세계 최대의 수퍼컴 Summit이 발표되었습니다.   요구되었던 '최소 150 PetaFLOPS 이상'을 훌쩍 뛰어넘은 200 PetaFLOPS을 구축했고, 이로서 중국의 TaihuLight에게 넘겨주었던 기존의 세계 최대 수퍼컴이라는 타이틀을 5년만에 미국이 되찾아 왔습니다.

수퍼컴이 사용되는 HPC (High Performance Computing)라는 분야는 과학기술 쪽의 박사님들 외에는 잘 모르시고 또 알 필요도 없는 분야입니다만, 이번 글에서는 IT가 아닌 분들도 쉽고 흥미있게 읽으실 수 있도록 이 세계 최대의 수퍼컴에 대해 써봤습니다.



(Summit에 관련된 인포그래픽입니다.   원본은 https://www.olcf.ornl.gov/wp-content/uploads/2018/06/Summit_bythenumbers_FIN.png 입니다.)


1.  CORAL project란 무엇인가 ?

전세계 수퍼컴의 연산능력은 1등부터 500등까지 순위대로 top500.org에 등재됩니다. 여기에 얼마나 많은 수퍼컴이 등재되었는지, 또 얼마나 큰 수퍼컴이 등재되는지가 월드컵 순위나 GDP 순위처럼 일종의 국력의 척도로서 자존심 싸움이 되기도 합니다.  그런데 2013년, 중국이 자체 개발한 TaihuLight라는 수퍼컴이 미국을 따돌리고 세계 최대의 수퍼컴이 되었습니다.  그 성능은 100 PetaFLOPS(Peta = 10의 15승, FLOPS = FLoating Point Operations Per Second = 초당 부동소수점 연산)였습니다.

꼭 이것 때문이라고 하기는 어렵겠으나, 미국의 수퍼컴 프로젝트를 주관하는 미국 에너지성(Department of Energy)에서는 바로 다음해인 2014년 CORAL (Collaboration of Oak Ridge, Argonne, and Livermore)이라는 이름의 프로젝트 하에 오크 릿지, 아르곤, 로렌스 리버모어의 세 국립 연구소의 수퍼컴을 업그레이드/대체하는 사업을 발표합니다.  그 중 오크 릿지와 로렌스 리버모어는 IBM와 NVIDIA, 그리고 인피니밴드 업체인 Mellanox의 OpenPOWER 컨소시엄이 수주한 것입니다.   아르곤에서는 인텔이 주사업자로서 Intel Xeon CPU와 Xeon Phi 가속기를 이용한 수퍼컴을 구축하게 되었습니다.   이 세 연구소의 수퍼컴 중 가장 큰 것은 Summit 입니다.


2.  오크 릿지 Summit 성능이 발표 되었으니, 이제 구축이 끝난 것인가 ?

아닙니다.  아직 Summit은 구축 중이며, 내년 초에나 정식 오픈하는 것으로 되어 있습니다.  물론 최근인 6월 8일, 오크 릿지는 Summit의 성능이 200 PetaFLOPS라고 발표했습니다.  원래 2014년에 나왔던 제안요청서(RFP)에는 150 PetaFLOPS 이상의 성능을 가질 것이 요구되었는데, 그 기준을 여유있게 통과한 것입니다.   다만 6월 20일 현재, 아직 top500.org에는 등재되지 않았습니다.  Top500 list는 매년 6월과 11월, 2차례에 걸쳐 등재되는데, 6월 말에나 업데이트가 될 예정입니다.


3.  최근 볼턴 미 백악관 안보 보좌관이 북한의 핵탄두를 오크 릿지로 반출해야 한다고 주장했는데, 그 오크 릿지가 이 오크 릿지인가 ?

맞습니다.  테네시 주의 오크 릿지에 위치한 오크 릿지 국립 연구소는 제2차 세계대전 당시 미국의 핵무기 개발을 위한 극비 프로젝트였던 맨하탄 계획이 수행된 곳입니다.  다만 볼턴 보좌관이 언급한 곳이 이 국립 연구소를 뜻하는 것인지 아니면 바로 옆에 있는 핵연료 처리 시설인 Y-12 National Security Complex를 가리키는 것인지는 불분명하다고 합니다.


(오크 릿지 연구소 바로 옆에 위치한 Y-12 핵시설입니다.  여기서 제2차 세계대전 때 히로시마와 나가사키에 투하된 원폭을 만들었습니다.)


4.  왜 같은 CORAL 프로젝트 중에서 오크 릿지 연구소의 Summit에 대해서만 이야기가 많고, 로렌스 리버모어 연구소의 Sierra에 대해서는 발표되는 것이 거의 없는가 ?

두가지 이유가 있습니다.  첫째, 오크 릿지의 Summit이 더 크고 더 먼저 시작했습니다.  둘째, 로렌스 리버모어의 보안이 훨씬 엄중합니다.

오크 릿지에서도 고에너지 물리학, 즉 핵물리학 연구를 계속 합니다만, 일반 민간 연구용으로도 컴퓨팅 파워를 빌려줍니다만, 로렌스 리버모어 연구소는 정말 순수하게 핵무기 등 국가 안보 관련된 연구를 하는 곳이라서 외부인들이 Sierra에 접속하여 민간용 연구를 할 일은 없을 것 같습니다.   가령 조지 클루니와 니콜 키드먼 주연의 1997년 영화 The Peacemaker에서, 니콜 키드먼이 백악관 소속 핵무기 전문가로 나오는데, 백악관에서 일하기 전에는 로렌스 리버모어에서 핵무기 개발을 했던 것으로 설정되어 있습니다.


5.  그렇다면 오크 릿지의 Summit은 일반인들도 사용이 가능한가 ?

가능은 합니다.  이 링크 https://www.olcf.ornl.gov/for-users/getting-started/#applying-for-a-user-account 를 보면 여러 가지 형태의 user account 신청이 가능합니다.  다만 이 곳은 아마존이나 MS Azure 같은 클라우드 장사하는 곳이 아니므로 '돈을 낼테니 쓰게 해달라'는 식의 요청은 안 되는 모양이고 연구 과제 등에 대해 까다로운 심사를 받아야 하는 모양입니다. 

최근 top500.org에 나온 기사 https://www.top500.org/news/openpower-gathers-momentum-with-major-deployments/ 를 보면 다음과 같이 우버도 자사의 tensorflow 기반의 신경망을 이 Summit에서 training하고자 오크 릿지와 협업 중에 있다고 합니다.

"우버는 텐서플로우에 기반한 자사의 분산 training 프레임웍인 Horovod를 Summit에서 수행하기를 원하고 있습니다.  이 딥러닝 업무에는 여러가지 우버의 앱들, 가령 자율주행 네비게이션, 여정 예측, 사기 방지 등이 포함됩니다.  우버는 특히 GPU 사용과 관련되어 Horovod의 확장성을 한단계 더 넓히는데 관심이 있습니다."


6.  Summit이라는 수퍼컴이라는 것은 어떻게 생긴 컴퓨터인가 ?

겉에서 보면 일반 데이터 센터에 있는 서버 랙들의 모양새와 별로 다를 것이 없습니다.




7.  Summit 같은 수퍼컴에도 모니터와 키보드가 달려 있는가 ?

극단적으로 한줄 요약하면 없습니다.  Summit은 4,608대의 AC922이라는 IBM GPU 서버를 모아서 만든 것이므로, 이런 수천대의 서버에 일일이 모니터와 키보드 마우스를 연결하여 제어하는 것은 무리입니다.  이런 서버에는 BMC라고 하는 이더넷 포트(RJ-45)처럼 생긴 BMC(Baseboard Management Controller)용 포트가 있는데, 이를 통해 IPMI (Intelligent Platform Management Interface)라는 것을 통해 서버를 제어합니다.





8. Summit에 사용되는 CPU는 어떤 것인가 ?

과거에는 vector processor라는, 수학 계산에 특화된 아키텍처의 프로세서가 수퍼컴의 주류를 이루었습니다만, 지금은 대부분 사라졌습니다.  수퍼컴에도 보통의 회사에서 사용하는 웹서버에 장착된 일반적인 프로세서가 주로 사용됩니다.  Summit에는 IBM의 POWER9이 사용되었습니다.  이 POWER9 프로세서도 엄청난 고가의 특수 프로세서는 아닙니다.  인터넷 쇼핑몰의 웹서버보다 훨씬 더 중요한 업무라고 할 수 있는 은행이나 증권사의 계정계 서버에는 RISC 프로세서인 IBM POWER 프로세서가 사용되는 경우가 많으며, 그런 곳에서 사용되는 것과 똑같은 프로세서입니다.


9. Summit에서는 어떤 OS를 사용하는가 ?

프로세서와 마찬가지입니다.  요즘은 수퍼컴에서도 윈도우즈도 많이 사용합니다.  물론 대세는 리눅스입니다.  이번에 Summit에 올라가는 OS도 POWER 계열 프로세서의 아키텍처인 ppc64le용 Redhat 7.5 Linux가 올라가 있습니다.


10. 똑같은 CPU와 똑같은 OS를 쓴다면, 수퍼컴은 대체 무엇이 특수한가 ?

초기의 수퍼컴은 위에서 언급한 것처럼 수학 계산용 특수 CPU를 매우 빠른 속도로 돌리는 방식이었습니다.  지금도 수퍼컴하면 흔히 생각나는 Cray가 바로 그런 수퍼컴의 선구자였지요.  그러나 무작정 CPU clock speed를 높은 GHz로 돌리는 것에는 반도체 물성에 따른 한계가 있고 또 일반 프로세서의 성능이 좋아지면서 점차 일반 프로세서의 서버들 수십~수천 대를 고성능 네트워크로 엮는 cluster 방식이 주종을 이루게 되었습니다.  이러한 cluster 방식의 수퍼컴은 그 클러스터를 이루는 개개의 서버 성능도 중요하지만, 그것을 연결하는 네트워크의 성능 및 병렬 프로그래밍을 위한 SW 기술도 중요합니다.  또한 전력을 적게 사용해야 하고, 많은 data를 고속으로 처리하기 위한 병렬 파일시스템이 필요합니다.

Summit은 IBM의 AC922이라는 2-socket 서버 4,608대로 이루어져 있는데, 이 서버들은 2장의 POWER9 프로세서 뿐만 아니라, 가속기로 NVIDIA의 최신 Telsa GPU인 V100을 6장씩 장착했습니다.  그리고 발열 문제를 효율적으로 해결하기 위해 수냉식으로 되어 있습니다.






11.  Summit은 과거의 수퍼컴과 무엇이 다른가 ?

가장 큰 차이는 GPU 기술을 본격적으로 채택한 수퍼컴이라는 점입니다.  Summit이 대체하게 되는 오크 릿지의 기존 수퍼컴인 Titian과 비교를 해보면 그 차이는 명확합니다.  Summit은 Titian보다 노드(node) 수, 즉 구성 요소인 서버 대수는 1/4 수준이면서도 성능은 7.4배를 냅니다.  덕분에 그렇게 성능을 많이 내면서도 전력소비량도 기존의 1.4배에 불과합니다.


(이 표에는 노드 당 성능이 42 TFLOPS라고 나와 있습니다만, 이는 double-precision, 즉 FP64 성능을 기준으로 한 것입니다.  또한 원래 V100 SXM2의 FP64 성능은 NVIDIA에 따르면 7.8 TFLOPS이므로, 7.8 x 6장 = 46.8 TFLOPS가 맞을텐데, Oak Ridge의 홈페이지에는 42 TFLOPS라고 나옵니다.  오타일까요 ? )


12. 결국 Summit의 핵심은 GPU인 것 같다.   요즘 Deep Learning에 GPU 서버를 많이 사용하는데, 그런 GPU 서버와 이 Summit은 무엇이 다른가 ?

기본적으로는 동일합니다.  그러나 중요한 차이가 2가지 있습니다.  하나는 NVLink이고, 다른 하나는 PCIe Gen4 입니다.  둘다 I/O 쪽 기술이지요.

NVLink는 NVIDIA가 개발한 GPU 연결 기술로서, 일반 x86 서버에서도 사용됩니다.  그러나 IBM POWER9에서만 가능한 것이 따로 있습니다.  PCIe Gen3 포트만 장착된 Intel Xeon 프로세서에서는 NVLink를 GPU간의 연결에만 사용할 수 있고, Intel Xeon 프로세서와 GPU 간의 통신은 느린 PCIe를 사용해야 합니다.  그와 달리, IBM POWER9에는 NVLink 2.0 port가 실리콘에 박혀 있습니다.  이를 통해 POWER9 프로세서는 PCIe가 아닌, NVLink를 통해 V100 GPU와 직접 통신을 합니다.  GPU 간의 peer-to-peer 통신이 NVLink로 되어 있을 경우 Caffe 등을 이용한 deep learning에서는 어느 정도 효과를 볼 수 있지만, HPC 업무에는 오로지 CPU와 GPU 간의 통신이 중요합니다.

또 있습니다.  IBM POWER9은 2018년 여름 현재, PCIe Gen4 포트가 장착된 유일한 프로세서입니다.  이를 통해 AC922은 고속 네트워크인 100Gb EDR Infiniband를 일반 x86 서버보다 2배의 대역폭으로 연결할 수 있습니다.  이 infiniband를 통해 Summit은 고속 병렬파일시스템을 연결하고, 또 Summit을 이루는 4,608대의 AC922 서버 간의 MPI (Message Passing Interface) 통신을 고속으로 수행합니다.

이러한 이유 때문에 IBM와 NVIDIA, 그리고 인피니밴드 업체인 Mellanox의 OpenPOWER 컨소시엄이  Summit과 Sierra라고 하는 2대의 수퍼컴을 개발 구매하는 CORAL project의 공급자로 채택된 것입니다.




2017년 8월 2일 수요일

IBM Poughkeepsie 벤치마크 센터에서의 LSF를 이용한 deep learning training 수행

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