[HPC] mpich2 기반 HPC 시스템 환경 구축하기
#### New Version MPI 환경 구성
작성일 : 2008년 2월 21일
작성자 : 서진우
1. intel v10 compiler + mkl v10 환경 구축 하기
– Intel CC, FC는 기존 설치 방법과 동일 함.
– Intel MKL 설치 하기.
설치 방법은 동일. 추가 환경 설정 방법은 다음과 같다.
# cd /engrid/enhpc/intel/mkl/tools/environment/
# cp mklvarsem64t.* /etc/profile.d/
/engrid/enhpc/intel/mkl/benchmarks 에 Intel에 최적화된 HPL 등이 존재 한다.
이걸 이용하면 쉽게 HPL 테스트를 할 수 있다.
2. mpich2 + intel 환경 구축 하기
# export FC=ifort
# export F77=ifort
# export F90=ifort
# export CC=icc
# export CXX=icpc
# export RSHCOMMAND=/usr/bin/rsh
# ./configure –prefix=/engrid/enhpc/mpich2/intel –enable-timing=runtime –enable-f77 –enable-f90 –enable-cxx –enable-romio –enable-threads=multiple –enable-mpe –with-thread-package=pthreads
# make && make install
# cd ~
# vi .mpd.conf
———————————————————————–
MPD_SECRETWORD=password
———————————————————————–
# chmod 600 .mpd.conf
# ensync .mpd.conf
# vi /etc/mpd.hosts
———————————————————————–
node00:8
node01:4
node02:4
node03:4
node04:4
———————————————————————–
# mpdboot -r /usr/bin/rsh -n 5 –ncpus=8 -f /etc/mpd.hosts
-r : 통신프로토콜명령
-n : 노드수
–ncpus : Master 서버 Core 수
-f : 노드와 core 리스트 파일
;; –ncpus 와 -f 사용 시 -f 로 불려오는 노드와 core 리스트 파일에 등록된 정보를 기본으로 클러스터 작업 노드 구성을
하게 되는데 mpdboot를 실행하는 노드의 코어 수가 다를 경우 –ncpus를 이용하여 별도로 코어수를 다르게 지정할 수 있다.
즉 node00의 core수가 8이고 나머지는 4개일 경우 ..
node00에서 “mpdboot -r rsh -n 5 -f /etc/mpd.hosts” 라고 실행한 후 “mpiexec -n 20″을 실행하면 코어 배열이 모든 서버
가 동일하게 4개씩 활당이 된다. 하지만 “mpdboot -r rsh -n 5 -f /etc/mpd.hosts –ncpus=8” 이라고 실행한 후…
“mpiexec -n 20” 을 실행하면 node00 에서 core 8개가 활당되고, 나머지 노드에서는 core 3개씩 활당이 되어진다.
# mpdtrace : mpdboot 로 구성된 클러스터 작업 구성을 보여 준다.
# mpdrun -l -n 8 hostname : mpdboot 로 구성된 서버 프로세서에게 hostname 명령을 배열대로 실행 시킨다.
# mpdallexit : mpdboot 로 구성된 클러스터 구성을 해제한다.
3. mpich2 and mkl 제공 기본 BMT 사용하기
– MKL 제공 HPL 사용하기
mkl v10 에서 제공하는 benchmark를 이용하여 쉽게 HPL을 실행할 수 있다.
# cd /engrid/enhpc/intel/mkl/benchmarks/mp_linpack
# vi Make.em64t
————————————————————————–
.
.
CC = mpicc # 해당 mpicc 경로를 적어 주면 된다.
————————————————————————–
# make arch=em64t install
# cd bin/em64t
# vi HPL.dat -> 환경에 맞게 수정
# mpiexec -n 10 ./xhpl
이 밖에 MKL에 기본적으로 컴파일이 되어 있는 xhpl 이 있다.
/engrid/enhpc/intel/mkl/benchmarks/mp_linpack/bin_intel 밑에 서버 아키텍처별로 디렉토리가 생성되어 있다.
이것을 이용해서 테스트 해도 된다. 성능은 직접 컴파일한 거 보다 좋게 나온다. ^^;;
– MPICH2 제공 BMT 프로그램 사용하기
# cd /engrid/enhpc/mpich2/intel/share/
밑에 다양한 BMT 툴이 있다 .해당 디렉토리에 가서 make 하고 mpiexec를 실행하면 된다.
4. Netpipe 테스트 하기
# tar xzvf NetPIPE.x.x.x.tar.gz
# cd NetPIPE-x.x.x
# vi makefile
————————————————————————–
CC = cc
CFLAGS = -O
SRC = ./src
# 해당 MPICC 의 PATH 를 적어 넣는다
MPICC = /engrid/enhpc/mpich2/intel/bin/mpicc
.
.
MPI2CC = /engrid/enhpc/mpich2/intel/bin/mpicc
MPI2_LIB = /engrid/enhpc/mpich2/intel/lib
MPI2_INC = /engrid/enhpc/mpich2/intel/include
.
————————————————————————-
# make tcp
# make mpi
– tcp 테스트
tcp bendwitch 테스트는 두대 서버간의 네트워크 패킷 크기별 전송 대역폭과 응답속도를 측정해 준다.
먼저 source 서버에서 NPtcp 데몬을 실행하고, 원격 서버에서 NPtcp -h hostname 으로 실행하면 된다.
local > ./NPtcp
remote > ./NPtcp -h local
——————————————————————————————
Now starting the main loop
0: 1 bytes 1602 times –> 0.12 Mbps in 62.45 usec
1: 2 bytes 1601 times –> 0.24 Mbps in 62.45 usec
2: 3 bytes 1601 times –> 0.37 Mbps in 62.45 usec
3: 4 bytes 1067 times –> 0.28 Mbps in 110.50 usec
.
.
120: 6291459 bytes 3 times –> 895.89 Mbps in 53577.82 usec
121: 8388605 bytes 3 times –> 896.60 Mbps in 71380.81 usec
122: 8388608 bytes 3 times –> 896.65 Mbps in 71377.16 usec
123: 8388611 bytes 3 times –> 896.60 Mbps in 71380.85 usec
——————————————————————————————
– mpi 테스트
mpi 테스트는 mpi를 실행할 두대 서버간의 mpi 통신 시 네트워크 대역폭을 측정하는 것이다.
# vi mpdhosts
——————————————————————————————
node00
node01
——————————————————————————————
# mpdboot -n 2 -r rsh -f mpdhosts
# mpiexec -n 2 ./NPmpi
——————————————————————————————-
0: node00
1: node01
Now starting the main loop
0: 1 bytes 1602 times –> 0.12 Mbps in 62.46 usec
1: 2 bytes 1600 times –> 0.24 Mbps in 62.46 usec
2: 3 bytes 1600 times –> 0.24 Mbps in 94.28 usec
3: 4 bytes 707 times –> 0.49 Mbps in 62.46 usec
.
.
118: 6291453 bytes 3 times –> 894.53 Mbps in 53659.32 usec
119: 6291456 bytes 3 times –> 891.74 Mbps in 53827.64 usec
120: 6291459 bytes 3 times –> 894.61 Mbps in 53654.99 usec
121: 8388605 bytes 3 times –> 894.83 Mbps in 71521.80 usec
122: 8388608 bytes 3 times –> 894.85 Mbps in 71520.01 usec
123: 8388611 bytes 3 times –> 894.82 Mbps in 71522.51 usec
——————————————————————————————
5. HPL 테스트 하기
v10대 Mkl 이용시 HPL makefile 정의 내용 중 변경 사항이 있다.
기존의 Make.MPI-INTEL 파일 내용을 아래와 같이 변경한다.
——————————————————————————————-
LAdir = /engrid/enhpc/intel/mkl/lib/em64t
LAinc =
LAlib = $(LAdir)/libmkl_intel_lp64.a $(LAdir)/libmkl_intel_thread.a \\
$(LAdir)/libmkl_core.a $(LAdir)/libguide.a -lpthread
.
CC = $(MPP_HOME)/bin/mpicc
CCNOOPT = $(HPL_DEFS) -O0 -w
CCFLAGS = $(HPL_DEFS) -O3 -axP -w
.
LINKER = $(MPP_HOME)/bin/mpicc
LINKFLAGS = $(CCFLAGS) -static_mpi
——————————————————————————————
# make arch=MPI-INTEL install
mkl 에서 제공하는 HPL 과 비슷한 성능을 나타낸다.
6. IMB 테스트 하기
IMB 는 Intel MPI Benchmark 툴로서 MPI 실행 시 프로세서의 네트워크 간의 통신 성능을 측정하는
BMT 툴이다.
# cd IBM_3.1/src
# vi make_mpich
——————————————————————————————
MPI_HOME= /engrid/enhpc/mpich2/intel <- MPI 환경에 맞게 수정
.
.
——————————————————————————————
# make -f make_mpich
그럼 IBM_MPI1 실행파일이 생성된다.
# mpdboot -n 5 -r rsh -f ~mpd.hosts
# mpiexec -n 10 ./IMB-MPI1 > ~/IMB_test_result.txt
# cat ~/IMB_test_result.txt
—————————————————————————————–
#—————————————————
# Intel (R) MPI Benchmark Suite V3.1, MPI-1 part
#—————————————————
# Date : Fri Feb 22 02:18:29 2008
# Machine : x86_64
# System : Linux
# Release : 2.6.9-55.ELsmp
# Version : #1 SMP Fri Apr 20 16:36:54 EDT 2007
# MPI Version : 2.0
# MPI Thread Environment: MPI_THREAD_MULTIPLE
# Calling sequence was:
# ./IMB-MPI1
# Minimum message length in bytes: 0
# Maximum message length in bytes: 4194304
#
# MPI_Datatype : MPI_BYTE
# MPI_Datatype for reductions : MPI_FLOAT
# MPI_Op : MPI_SUM
#
#
# List of Benchmarks to run:
# PingPong
# PingPing
# Sendrecv
# Exchange
# Allreduce
# Reduce
# Reduce_scatter
# Allgather
# Allgatherv
# Gather
# Gatherv
# Scatter
# Scatterv
# Alltoall
# Alltoallv
# Bcast
# Barrier
#—————————————————
# Benchmarking PingPong
# #processes = 2
# ( 8 additional processes waiting in MPI_Barrier)
#—————————————————
#bytes #repetitions t[usec] Mbytes/sec
.
4194304 10 35973.11 111.19
#—————————————————
# Benchmarking PingPing
# #processes = 2
# ( 8 additional processes waiting in MPI_Barrier)
#—————————————————
#bytes #repetitions t[usec] Mbytes/sec
.
4194304 10 42797.59 93.46
#—————————————————————————–
# Benchmarking Sendrecv
# #processes = 2
# ( 8 additional processes waiting in MPI_Barrier)
#—————————————————————————–
#bytes #repetitions t_min[usec] t_max[usec] t_avg[usec] Mbytes/sec
.
4194304 10 41784.69 41796.92 41790.81 191.40
#—————————————————————————–
# Benchmarking Sendrecv
# #processes = 4
# ( 6 additional processes waiting in MPI_Barrier)
#—————————————————————————–
#bytes #repetitions t_min[usec] t_max[usec] t_avg[usec] Mbytes/sec
.
4194304 10 37605.91 37795.21 37721.81 211.67
#—————————————————————————–
# Benchmarking Sendrecv
# #processes = 8
# ( 2 additional processes waiting in MPI_Barrier)
#—————————————————————————–
#bytes #repetitions t_min[usec] t_max[usec] t_avg[usec] Mbytes/sec
.
4194304 10 37590.60 37884.59 37688.60 211.17
#—————————————————————————–
# Benchmarking Sendrecv
# #processes = 10
#—————————————————————————–
#bytes #repetitions t_min[usec] t_max[usec] t_avg[usec] Mbytes/sec
.
4194304 10 37523.60 37732.20 37627.89 212.02
#—————————————————————————–
# Benchmarking Exchange
# #processes = 2
# ( 8 additional processes waiting in MPI_Barrier)
#—————————————————————————–
#bytes #repetitions t_min[usec] t_max[usec] t_avg[usec] Mbytes/sec
.
4194304 10 86003.80 86012.60 86008.20 186.02
.
.
#—————————————————
# Benchmarking Barrier
# #processes = 2
# ( 8 additional processes waiting in MPI_Barrier)
#—————————————————
#repetitions t_min[usec] t_max[usec] t_avg[usec]
1000 62.45 62.45 62.45
#—————————————————
# Benchmarking Barrier
# #processes = 4
# ( 6 additional processes waiting in MPI_Barrier)
#—————————————————
#repetitions t_min[usec] t_max[usec] t_avg[usec]
1000 166.50 166.62 166.57
#—————————————————
# Benchmarking Barrier
# #processes = 8
# ( 2 additional processes waiting in MPI_Barrier)
#—————————————————
#repetitions t_min[usec] t_max[usec] t_avg[usec]
1000 285.03 285.04 285.04
#—————————————————
# Benchmarking Barrier
# #processes = 10
#—————————————————
#repetitions t_min[usec] t_max[usec] t_avg[usec]
1000 436.79 437.18 437.00
—————————————————————————————–
7. Stream 메모리 테스트
# tar xzvf stream_memory.tgz
# cd StreamMemory/Code/
# gcc -O stream.c -o stream
# ./stream
————————————————————-
This system uses 8 bytes per DOUBLE PRECISION word.
————————————————————-
Array size = 2000000, Offset = 0
Total memory required = 45.8 MB.
Each test is run 10 times, but only
the *best* time for each is used.
————————————————————-
Your clock granularity/precision appears to be 1 microseconds.
Each test below will take on the order of 7914 microseconds.
(= 7914 clock ticks)
Increase the size of the arrays if this shows that
you are not getting at least 20 clock ticks per test.
————————————————————-
WARNING — The above is only a rough guideline.
For best results, please be sure you know the
precision of your system timer.
————————————————————-
Function Rate (MB/s) Avg time Min time Max time
Copy: 2837.6441 0.0102 0.0113 0.0113
Scale: 2802.5668 0.0103 0.0114 0.0114
Add: 3150.0100 0.0137 0.0152 0.0153
Triad: 3127.2576 0.0138 0.0153 0.0154
————————————————————-
Solution Validates
————————————————————-
– Intel 컴파일러로 최적화 컴파일 시 ..
# icc -O3 stream.c -o stream
# ./stream
————————————————————-
This system uses 8 bytes per DOUBLE PRECISION word.
————————————————————-
Array size = 2000000, Offset = 0
Total memory required = 45.8 MB.
Each test is run 10 times, but only
the *best* time for each is used.
————————————————————-
Your clock granularity/precision appears to be 1 microseconds.
Each test below will take on the order of 6740 microseconds.
(= 6740 clock ticks)
Increase the size of the arrays if this shows that
you are not getting at least 20 clock ticks per test.
————————————————————-
WARNING — The above is only a rough guideline.
For best results, please be sure you know the
precision of your system timer.
————————————————————-
Function Rate (MB/s) Avg time Min time Max time
Copy: 3935.5421 0.0073 0.0081 0.0082
Scale: 3874.9813 0.0074 0.0083 0.0083
Add: 4087.8496 0.0106 0.0117 0.0118
Triad: 4088.9289 0.0106 0.0117 0.0118
————————————————————-
Solution Validates
————————————————————-
최적화 환경에서 메모리 전송률의 차이가 1GB/s 정도 향상이 된다.
– gcc 을 이용한 표준 방식
gcc -O stream.c -o stream
– g77 을 이용한 표준 방식
gcc -c mysecond.c
g77 -O stream.f mysecond.o -o stream
or sometimes
gcc -c -DUNDERSCORE mysecond.c
g77 -O stream.f mysecond.o -o stream
– mpi 를 이용한 표준 방식
gcc -c -DUNDERSCORE mysecond.c
mpif77 -O stream_mpi.f mysecond.o -o stream_mpi
– 메모리 이론치 산정
memory clock * 8 (DDR의 경우 여기서 2를 더 곱한다.)
메인보드 FSB 지원 부분 : 1333 = 1333 * 8 (32bit), 1333 = 1333 * 16 (64bit)
CPU FSB 파악
7. NPB 테스트 하기
# tar xzvf NPB3.2.tar.gz
# cd NPB3.2/NPB3.2-MPI/
# cd config/
# cp make.def.template make.def
# vi make.def
———————————————————————————-
아래 항목을 환경에 맞게 수정함
.
MPIF77 = /engrid/enhpc/mpich2/intel/bin/mpif77
.
FMPI_LIB = -L/engrid/enhpc/mpich2/intel/lib -lmpi
.
FMPI_INC = -I/engrid/enhpc/mpich2/intel/include
.
MPICC = /engrid/enhpc/mpich2/intel/bin/mpicc
.
CMPI_LIB = -L/engrid/enhpc/mpich2/intel/lib -lmpi
.
———————————————————————————
이제 간단한 모델 하나를 컴파일 해 보자
# cd ..
# make LU NPROCS=2 CLASS=S
# cd bin
# ls
lu.S.4
정상적으로 컴파일을 했으면 위와 같이 lu.S.4 란 실행파일이 생성 되어 있을 것이다.
이제 필요한 실행 파일을 일괄적으로 컴파일 해 보자
NPB 의 주요 벤치마크 모델에 대한 설명이나 suite.def에 대한 설명은 이전에 배포한 이전 문서를
살펴 보면 된다.
# vi config/make.suite
——————————————————————————–
ft S 8
mg S 8
sp S 4
lu S 8
bt S 4
is S 8
ep S 8
cg S 8
dt S 8
——————————————————————————-
# make suite
# bin
# ls
bt.S.4 cg.S.8 dt.S ep.S.8 is.S.8 lu.S.4 lu.S.8 mg.S.8 sp.S.4
# mpiexec -n 8 ./cg.S.8
——————————————————————————
NAS Parallel Benchmarks 3.2 — CG Benchmark
Size: 1400
Iterations: 15
Number of active processes: 8
Number of nonzeroes per row: 7
Eigenvalue shift: .100E+02
iteration ||r|| zeta
1 0.14007433599912E-12 9.9986441579140
2 0.22832842650801E-14 8.5733279203222
3 0.20667072504918E-14 8.5954510374058
4 0.20147744607421E-14 8.5969972340737
5 0.20860579382960E-14 8.5971549151767
6 0.19920782216430E-14 8.5971744311608
7 0.19617605550665E-14 8.5971770704913
8 0.20837892722887E-14 8.5971774440630
9 0.19379127563197E-14 8.5971774983942
10 0.19401001173125E-14 8.5971775064409
11 0.18760873052386E-14 8.5971775076486
12 0.18533243795008E-14 8.5971775078318
13 0.19294692914155E-14 8.5971775078598
14 0.18723926834078E-14 8.5971775078641
15 0.18265867152505E-14 8.5971775078648
Benchmark completed
VERIFICATION SUCCESSFUL
Zeta is 0.859717750786E+01
Error is 0.123972559909E-14
CG Benchmark Completed.
Class = S
Size = 1400
Iterations = 15
Time in seconds = 0.35
Total processes = 8
Compiled procs = 8
Mop/s total = 192.35
Mop/s/process = 24.04
Operation type = floating point
Verification = SUCCESSFUL
Version = 3.2
Compile date = 22 Feb 2008
Compile options:
MPIF77 = /engrid/enhpc/mpich2/intel/bin/mpif77
FLINK = $(MPIF77)
FMPI_LIB = -L/engrid/enhpc/mpich2/intel/lib -lmpi
FMPI_INC = -I/engrid/enhpc/mpich2/intel/include
FFLAGS = -O3
FLINKFLAGS = -O3
RAND = randi8
Please send the results of this run to:
NPB Development Team
Internet: npb@nas.nasa.gov
If email is not available, send this to:
MS T27A-1
NASA Ames Research Center
Moffett Field, CA 94035-1000
Fax: 650-604-3957
———————————————————————————
NPB 에 대한 부가 설명
NPB 는 모델 유형과 계산 크기, 사용되는 프로세스 수에 따라 실행 파일이 정해 짐. 아래는 모델에 대한 설명임
* NPB 모델에 대한 설명
BT : Navier-Stokes 라는 물리학 방정식을 푸는 문제. 큰메세지를 조금씩 주고 받으므로 CPU 성능과 큰 크기에 대한
통신 성능을 알수 있음.
CG : 행렬 방정식의 고유해를 구하는 계산. 불규칙적인 큰 크기의 메세지를 조금씩 주고 받음. 큰 크기의 통신 성능을
측정할때 사용함.
EP : 노드마다 서로 상관없는 계산을 함. 서로 통신 하지 않으므로 CPU 성능을 측정할때만 사용함.
FT : FFT라는 방법으로 미분 방정식을 계산함. 계산량이 많기 때문에 큰 크기에서의 통신 성능과 CPU 성능 측정시 사용.
IS : 임의의 정수 수열을 크기대로 정렬하는 계산. 다른 계산은 주로 수소점 계산이지만 이것은 정수 계산만 함.
LU : BT 와 NS 방정식을 다른 방법을 푼다. 작은 크기의 메세지를 많이 주고 받아서 작은 크기의 문제를 테스트할때 사용.
MG : Poisson 방정식이라는 전자기학 방정식 해를 구함. 노드 사이에 배열을 수시로 주고 받음으로 작은 크기의 통신 성능
시험.
SP : BT 와 성격 비슷함.
* 계산 크기 ..
위의 8가지 유형에 따라 계산 크기는 S, W, A, B, C, D 종류로 나누어짐. 크기는 순서대로 큰 Size의 문제라고 보면됨.
* 프로세스의 수는 2의 승수로 정해짐 ( 1.2.4.8.16..)
![[HPC] Diskless 클러스터 구축하기 – 아랑](http://nblog.syszone.co.kr/wp-content/themes/hueman/assets/front/img/thumb-medium-empty.png)
I don’t think the title of your article matches the content lol. Just kidding, mainly because I had some doubts after reading the article.