如何運行具有奇點的NGC深度學習容器

How to Run NGC Deep Learning Containers with Singularity

高性能計算機和人工智能的融合使新的科學突破成為可能?，F在需要在同一個系統上同時部署HPC和AI工作負載。

支持HPC和AI工作負載所需的軟件環境的復雜性是巨大的。應用軟件依賴于許多相互依賴的軟件包。僅僅獲得一個成功的構建是一個挑戰，更不用說確保構建得到優化，以利用最新的硬件和軟件功能。

容器是一種廣泛采用的降低HPC和AI軟件部署復雜性的方法。整個軟件環境，從深度學習框架本身，到性能所必需的數學和通信庫，都打包成一個包。由于容器中的工作負載總是使用相同的環境，因此性能是可復制和可移植的。

NGC是一個GPU優化軟件的注冊中心，通過提供定期更新和驗證的HPC和AI應用程序容器，使科學家和研究人員受益匪淺。NGC最近宣布從19.11版開始，支持在Singularity容器運行時使用deep learning 容器。這大大簡化了使用奇點的HPC站點采用人工智能方法的過程。

這文說明了NGC和Singularity是如何極大地簡化在HPC系統上部署深度學習工作負載的。

Training ResNet-50 with TensorFlow

ResNet首次用于贏得2015年ImageNet比賽，至今仍是一種流行的圖像分類模型，被廣泛用作深度學習訓練的基準。在幾個簡單的步驟中，將演示如何使用TensorFlow和ImageNet數據庫中的圖像訓練ResNet-50v1.5模型。盡管目前ResNet模型的訓練幾乎是微不足道的，但這里所示的相同方法可以用于擴展更大模型的訓練，也可以用于其深度學習框架。

Figure 1: ResNet-50 architecture (source)

除了作為一個容器注冊表，NGC還提供完整的人工智能工作流，包括預先訓練的模型和腳本。一個例子是TensorFlow的ResNet-50v1.5模型；對于這個例子，嚴格遵循快速入門指南。
該示例使用Singularity版本3，并假設已經從集群資源管理器中獲得了交互式節點分配。

1. 下載并提取ImageNet數據集，如《快速入門指南》的步驟2“下載數據”所述。請注意，ResNet-50的總體性能對用于存儲映像的文件系統的性能敏感，因此總體性能將有所不同。在運行中，使用了一個本地SSD。

2．NGC TensorFlow 19.11容器映像已經包含ResNet-50模型腳本，位于/workspace/nvidia examples/resnet50v1.5中，所以使用了。或者，可以從NGC模型腳本頁面下載模型腳本。
3. 使用奇點拉動NGC TensorFlow容器。這是一個簡單的命令，可以作為非特權用戶運行。（注意：如果IT管理員已經設置了NGC容器復制器，則TensorFlow容器可能已經位于系統中。）

$ singularity pull tensorflow-19.11-tf1-py3.sif docker://nvcr.io/nvidia/tensorflow:19.11-tf1-py3

4. 容器下載完成后，第四步也是最后一步是訓練模型。讓從使用一個GPU和FP16開始。NGC模型腳本頁的Performance選項卡上的相應Python命令行需要包裝在命令中，以啟動在上一步中下載的Singularity容器圖像。

$ singularity run --nv -B /local/imagenet:/data/imagenet pytorch-19.11-tf1-py3.sif python/workspace/nvidia-examples/resnet50v1.5/main.py --mode=training_benchmark --use_tf_amp --warmup_steps=200 --batch_size=256 --data_dir=/data/imagenet–results_dir=/tmp/resnet

使用了兩個具有奇點的選項，-nv和-B。第一個選項，-nv在奇點中啟用NVIDIA GPU支持。第二個，-B，bind將/local/imagenet目錄掛載到提取imagenet數據庫的主機上，掛載到容器中的/data/imagenet位置。修改此項以使用提取ImageNet數據庫的位置。python命令取自1gpu/FP16案例的NGC模型腳本頁面，只需稍作修改即可使用NGC容器中包含的模型腳本。

在運行中，使用Singularity獲得了大約每秒980張圖像，Docker的結果幾乎相同，都使用了一個NVIDIA V100 GPU和19.11 TensorFlow NGC容器圖像。

Multi-node Training with TensorFlow and Horovod

分布式計算是高性能計算的重要組成部分。像Horovod這樣的框架支持分布式深度學習。TensorFlow NGC容器包括Horovod，以實現多節點的開箱即用訓練。在本節中，將展示Singularity作為HPC容器運行時的起源如何使執行多節點訓練變得容易。在這里，從集群資源管理器中分配了兩個集群節點，每個節點都有4xV100 gpu。

使用Singularity擴展MPI工作負載的通常方法是使用容器外部的MPI運行時在容器實例內部啟動分布式任務（也稱為“outside in”或“hybrid”）。與運行本機MPI工作負載相比，此方法所需的更改最少，但確實需要主機上的MPI運行時與容器中的MPI庫兼容。19.11 NGC TensorFlow映像捆綁了OpenMPI版本3.1.4，因此任何大于3.0的主機OpenMPI版本都應該可以工作，但是版本越接近匹配越好。

啟動一個兩節點的訓練運行，每個節點使用4xgpu的奇點和NGC容器是很簡單的。像往常一樣使用mpirun并使用命令從上面啟動Singularity容器。實際上，與上一個示例中的單個GPU命令行相比，唯一的區別是使用mpirun啟動。

$ mpirun singularity run --nv -B /local/imagenet:/data/imagenet
tensorflow-19.11-tf1-py3.sif python /workspace/nvidia-examples/resnet50v1.5/main.py --mode=training_benchmark
–use_tf_amp --warmup_steps=200 --batch_size=256 --data_dir=/data/imagenet --results_dir=/tmp/resnet

注意：在這種情況下，主機上的MPI運行時可以識別資源管理器，因此不需要手動指定要啟動多少MPI列組或如何放置。MPI運行時能夠從交互式SLURM作業分配（srun–nodes 2–ntasks 8–pty–time=15:00bash-i）中推斷出此信息。如果MPI運行時不是這樣設置的，或者集群使用不同的資源管理器，則需要手動告訴MPI運行時使用兩個節點，每個節點具有4個列組/GPU，例如mpirun-n 8–n per node 4–hostfile hostfile其中hostfile包含已分配的節點的名稱，每行一個，或者mpirun-n 8-H node1:4，node2:4，用分配給節點的名稱替換node1和node2。
應該注意到，在兩個節點上已使用總共8個GPU（每個節點4個GPU）啟動了8個訓練任務。在使用的特定系統上，分布式訓練性能大約為每秒6800個圖像，相對于單個GPU，大約加速6.9倍。使用XLA（-use-XLA）和/或DALI（-use-DALI）可以進一步提高性能，這兩個都包含在NGC容器圖像中。

使用Singularity擴展MPI工作負載的另一種方法是在容器中使用MPI運行時（也稱為“inside out”或“self-contained”）。這消除了對兼容主機MPI運行時的依賴，但需要額外的配置來手動指定作業的大小和形狀，以及在容器中啟動所有任務。這兩種方法，以及優缺點，在網絡研討會“用奇點擴展NGC工作負載”中有更詳細的描述。

前面的示例假設有一個交互式會話，但是也可以通過一個可以提交給資源管理器的作業腳本（例如，使用SLURM的sbatch）來部署訓練。

#!/bin/bash #SBATCH -J resnet50#SBATCH -t 15:00#SBATCH -N 2#SBATCH -n 8 # site specificmodule load singularity openmpi/3.1.0 # dataset staging, if necessary# … mpirun singularity run --nv -B /local/imagenet:/data/imagenet tensorflow-19.11-tf1-py3.sif python /workspace/nvidia-examples/resnet50v1.5/main.py --mode=training_benchmark --use_tf_amp --warmup_steps=200 --batch_size=256 --data_dir=/data/imagenet --results_dir=/tmp/resnet

立即快速部署人工智能工作負載

NGC提供的容器圖像經過驗證、優化，并定期更新為所有流行的深度學習框架的最新版本。隨著奇點支持的增加，NGC容器現在可以更廣泛地部署，包括HPC中心，個人GPU支持的工作站，以及喜歡的云。

下載一個NGC容器并運行

總結

以上是生活随笔為你收集整理的如何运行具有奇点的NGC深度学习容器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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