mpi环境变量 更多内容
  • 配置凭据,通过环境变量注入

    新增凭据 单击“确定”,完成凭据配置。 配置环境变量 在左侧导航栏中选择“组件配置”。 在“组件配置”界面,选择需要配置的组件。 单击“环境变量”模块中的“编辑”,进入“环境变量配置”页面。 单击“新增环境变量”,考表2进行参数配置。 表2 环境变量配置 参数 参数说明 类型 选择“凭据导入”。

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  • GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境

    /nccl-tests make MPI=1 MPI_HOME=/usr/mpi/gcc/openmpi-4.1.2a1 -j 8 编译时需要加上MPI=1的参数,否则无法进行多机之间的测试。 MPI路径版本需要匹配,可以通过“ls /usr/mpi/gcc/”查看openmpi的具体版本。

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  • 最佳实践

    资源是CPU或GPU。 示例:从 0 到 1 制作 自定义镜像 并用于训练(MPI+CPU/GPU):本案例介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI,训练使用的资源是CPU或GPU。

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  • 创建发布环境和环境变量(可选)

    在页面的“环境”参数中选择要添加变量的环境,然后单击“添加变量”。 在新增变量弹窗中配置环境变量信息,完成后单击“确定”。 表2 环境变量配置 参数 配置说明 变量名称 填写变量的名称,必须与API后端服务信息中定义的环境变量一致。 变量值 填写环境变量的值。 父主题: 开放API

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  • 创建发布环境和环境变量(可选)

    择要添加变量的环境,然后单击“添加环境变量”。 在新增变量弹窗中配置环境变量信息,完成后单击“确定”。 表2 环境变量配置 参数 说明 变量名称 填写变量的名称,必须与API后端服务信息中定义的环境变量一致。 变量值 填写环境变量的值。 父主题: 开放API

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  • 实施步骤

    实施步骤 创建HPC私有镜像 创建 弹性云服务器 配置节点互信 创建SFS Turbo 挂载共享目录 通讯录安装 MPI安装 STAR-CCM+安装与运行 父主题: 基于STAR-CCM+部署HPC集群

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  • 方案概述

    可以按需租用,成本低,降低中小客户使用HPC的门槛。 提高效率 按需发放,快速部署与扩容,加速产品上市时间和缩短科研周期。 使用灵活 在镜像模板中预制MPI库、编译库及优化配置,加快环境部署。 企业分支、科研组织机构等跨全球地理位置进行及时协同工作,提高效率。 可以利用公有云的跨地域能力,共享

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  • 社区OpenMPI

    bms-0004 bms-0005 ... 依次登录集群中所有BMS,重复执行2.e~2.f。 在任意一台BMS中执行以下命令,运行社区Open MPI。 以两个BMS为例: $ mpirun -np 2 --pernode -hostfile hostfile /home/rhel/hello

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  • 安装和使用社区OpenMPI

    bms-arm-ib-0002 slots=2 ... 依次登录集群中所有BMS,重复执行步骤2.1~步骤2.2。 在任意一台BMS中执行以下命令,运行社区Open MPI。 以两个BMS为例: $ mpirun -np 2 --pernode -hostfile hostfile /home/rhel/hello

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  • 准备模型训练镜像

    04-x86_64 horovod_0.22.1-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 MPI mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_1804-x86_64 构建自定义训练镜像 当基础镜像里

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  • 实例管理、补数据监控及配置环境变量

    配置作业参数,当某参数隶属于多个作业,可将此参数提取出来作为环境变量环境变量支持导入和导出。 表1 环境变量列表 序号 变量名 变量配置 1 ETL_TODAY #{DateUtil.format(DateUtil.addDays(Job.planTime,0),"yyyy-MM-dd")}

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  • 能否在函数环境变量中存储敏感信息?

    能否在函数环境变量中存储敏感信息? 定义环境变量时,系统会明文展示所有输入信息,请不要输入敏感信息(如账户密码等),以防止信息泄露。 父主题: 函数配置

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  • 如何在Flume配置文件中使用环境变量

    如何在Flume配置文件中使用环境变量 本章节描述如何在配置文件“properties.properties”中使用环境变量。 本章节适用于 MRS 3.x及之后版本。 安装Flume客户端。 以root用户登录安装Flume客户端所在节点。 切换到以下目录。 cd Flume客户

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  • 历史待下线案例

    Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(Pytorch+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MindSpore+Ascend) 使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署

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  • 制作自定义镜像用于训练模型

    已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(PyTorch+CPU/GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MPI+CPU/GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MindSpore+Ascend)

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  • 在容器中通过环境变量获取Pod基础信息

    在容器中通过环境变量获取Pod基础信息 客户如果需要在容器内获取POD的基础信息,可以通过kubernetes中的Downward API注入环境变量的方式实现。本操作实践展示如何在Deployment和POD的定义中增加环境变量配置,获取Pod的namespace、name、uid、IP、Region和AZ。

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  • 如何在Flume配置文件中使用环境变量

    如何在Flume配置文件中使用环境变量 以root用户登录安装Flume客户端所在节点。 切换到以下目录。 cd Flume客户端安装目录/fusioninsight-flume-Flume组件版本号/conf 在该目录下的“flume-env.sh”文件中添加环境变量。 格式: export

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  • Hadoop组件jar包位置和环境变量的位置在哪里?

    Hadoop组件jar包位置和环境变量的位置在哪里? hadoopstreaming.jar位置在/opt/share/hadoop-streaming-*目录下。其中*由Hadoop版本决定。 jdk环境变量:/opt/client/JDK/component_env Hadoop组件的环境变量位置:

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  • 安装和使用MPICH

    hostfile文件在运行时需要指定路径,可执行文件hello路径需为绝对路径,集群中所有可执行文件在同一路径下。 父主题: 在HPC集群上运行MPI应用(鲲鹏BMS场景)

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  • 在ModelArts创建分布式训练时如何设置NCCL环境变量?

    在ModelArts创建分布式训练时如何设置NCCL环境变量? ModelArts训练平台预置了部分NCCL环境变量,如表1所示。这些环境变量建议保持默认值。 表1 预置的环境变量 环境变量 说明 NCCL_SOCKET_IFNAME 指定通信的网卡名称。 NCCL_IB_GID_INDEX

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  • STAR-CCM+启动相关问题

    请参照STAR-CCM+安装与运行章节的命令,在OpenMPI场景下不要使用"-x"命令行,使用"--mca"参数。 Platform MPI场景下使用"-x"参数,OpenMPI场景下使用"--mca"参数。 2.若以上方法无法解决,请联系技术支持进行处理。 STAR-CCM+启动时,报错“Address

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