MXM_IB_USE_GRH=y /usr/mpi/gcc/openmpi-3.1.0rc2/tests/imb/IMB-MPI1 PingPong 图4 集群运行IB驱动自带OpenMPI 系统回显如图4所示，表示集群上运行IB驱动自带的OpenMPI成功。 父主题： 在HPC集群上运行MPI应用（X86 BMS场景）

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02版本。 建议从官方网站获取 1 以官网显示价格为准。 2 MPI（可选） Plateform MPI 9.1.4.3：Plateform MPI和Udapl通讯库一起使用，可使用STAR-CCM+自带的Plateform MPI。 OpenMPI 3.0.1-4.0.3：OpenMP

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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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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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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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/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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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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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？ 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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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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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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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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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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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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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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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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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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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？ 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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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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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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