E-HPC支持多队列管理和自动伸缩

本文涉及的产品
云服务器 ECS,每月免费额度280元 3个月
云服务器ECS,u1 2核4GB 1个月
简介: 阿里云E-HPC(弹性高性能计算)在最近的发布中支持多队列调度以及管理,另外发布针对多队列调度自动伸缩的策略支持。

本文主要介绍以下内容

  • 多队列调度的应用背景和应用场景
  • E-HPC支持多队列调度的功能实现
  • 介绍各种HPC调度器类型对队列和节点组是如何配置管理的
  • 介绍如何通过OpenApi的方式调用E-HPC多队列调度相关功能

前言

  • 传统的HPC本地集群迁云过程中,部分会采用混合云的模式,例如如下模式,
    image.png

云上计算资源规格可能是和本地的计算节点规格不一样,这就导致单个集群里需要支持多种规格的计算资源,HPC集群一般会用不同队列(job queue)或者节点组(node group)来管理不同规格的节点,然后分发作业到不同的队列以达到区分云上作业和本地作业;

  • 有客户有需求在一个E-HPC集群里面运行不同类型作业,每种类型的作业对资源的需求是不同的,例如前处理作业需要普通8核32GiB内存的ECS虚拟机,后端计算性任务需要使用裸金属服务器。

E-HPC支持多队列

E-HPC通过发布以下功能支持多队列部署:

  • 扩容的时候支持指定新的实例规格
  • 创建集群和扩容的时候支持加入指定队列,如果队列不存在会自动创建队列
  • 提交作业的时候支持提交到指定的队列
    image.png

自动伸缩服务支持多队列弹性策略的配置,针对每个队列可以配置如下信息:

  • 自动扩容的实例规格
  • 扩容付费类型,是按量付费,或者抢占式实例
  • 如果是抢占式实例,出价策略,是系统自动出价还是设定最高价格
    其余的伸缩配置共享集群全局配置,也可以设定部分队列启用自动伸缩,部分队列不自动伸缩

image.png

HPC集群对多队列的支持

E-HPC支持创建部署多种HPC调度集群,不同HPC调度器类型对队列的支持情形是不同的,这里做一些简要的介绍

PBSPro
PBSPro有两种队列类型,

  • execution: 可执行队列,作业必须在execution队列里才能被分发运行
  • routing: 用来分发作业到其他队列,目标队列可以是routing或者execution队列

PBSPro默认会创建execution队列workq,该队列默认被创建和启用, 扩容节点时如果没有指定queue,队列workq里的作业可以分发到该节点计算。
以下是pbspro队列相关的命令

qmgr -c "create queue high queue_type = execution"
qmgr -c "set queue high started = true"
qmgr -c "set queue high enabled = true"
# 设置节点的队列信息为high,将只能运行队列high里的作业
qmgr -c "set node node001 queue = high"

目前E-HPC对PBSPro集群队列的管理,都是针对execution队列

Slurm

Slurm里对应队列的概念是partitions,partitions可以认为是节点组,将节点分成多个set;partitions也可以被认为是作业队列,可以对该partition下运行的作业设置限制,例如作业运行时间限制,用户权限限制等等。
Slurm默认的partition是comp,所有计算节点都属于该partition
以下是Slurm关于partition的相关配置

#创建新的partition,并且指定该partition节点, 但是该配置不是持久化的,重启slurmctld服务就会覆盖该配置
scontrol create PartitionName=heavy nodes=compute0

#通过修改配置文件的方式
#打开文件/opt/slurm/17.02.4/etc/slurm.conf, 可以看到文末的partition配置
PartitionName=comp Nodes=ALL Default=YES MaxTime=INFINITE State=UP
可以添加新的partition,例如
PartitionName=light Nodes=compute0,compute1 Default=YES MaxTime=INFINITE State=UP
#重启slurmctld
system restart slurmctld

LSF/CUBE

LSF或者CUBE的默认队列是normal, 所有的节点默认加入该队列,可以配置节点或者节点组加入某个队列,队列配置信息如下

# 打开队列配置文件lsb.queues (CUBE的配置路径是/opt/cubeman/etc, LSF类似)
# 增加如下队列配置
Begin Queue
QUEUE_NAME   = high
PRIORITY     = 30
NICE         = 20
#QJOB_LIMIT   = 60         # job limit of the queue
#UJOB_LIMIT   = 5               # job limit per user
#PJOB_LIMIT   = 2               # job limit per processor
#RUN_WINDOW   = 5:19:00-1:8:30 20:00-8:30
#r1m         = 0.7/2.0        # loadSched/loadStop
#r15m          = 1.0/2.5
#pg          = 4.0/8
#ut           = 0.2
#io          = 50/240
#CPULIMIT     = 180/apple      # 3 hours of host apple
#FILELIMIT    = 20000
#MEMLIMIT     = 5000           # jobs bigger than this (5M) will be niced
#DATALIMIT    = 20000          # jobs data segment limit
#STACKLIMIT   = 2048
#CORELIMIT    = 20000
#PROCLIMIT    = 5              # job processor limit
#USERS        = all            # users who can submit jobs to this queue
HOSTS        = high            # hostgroup high
#PRE_EXEC     = /usr/local/lsf/misc/testq_pre >> /tmp/pre.out
#POST_EXEC    = /usr/local/lsf/misc/testq_post |grep -v "Hey"
#REQUEUE_EXIT_VALUES = 55 34 78
DESCRIPTION  = For normal low priority jobs, running only if hosts are \
lightly loaded.
End Queue

# 打开hostgroup配置文件lsb.hosts,最后增加节点组配置(CUBE的配置路径是/opt/cubeman/etc, LSF类似)
Begin HostGroup
GROUP_NAME    GROUP_MEMBER    # Key words
high        (compute0 compute1)    # Define a host group
End HostGroup

# 重启服务
service cubeman restart

SGE(Sun Grid Engine)

SGE默认队列是all.q,默认节点组是@allhosts,所有节点都默认在该节点组
以下是SGE关于队列的相关配置

#添加节点组
qconf -ahgrp @high

group_name @high
hostlist compute0 compute1

#添加队列
qconf -aq high
指定节点组
hostlist              @high

API调用示例

由于部分客户和合作伙伴是通过OpenAPI和E-HPC对接,这里介绍一下API如何调用, 以python为示例代码,其他语言的示例代码可以通过OpenAPI Explorer来查看其他语言的示例代码

CreateCluster 创建集群

#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8

from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkcore.request import CommonRequest
client = AcsClient('<accessKeyId>', '<accessSecret>','cn-hangzhou')

request = CommonRequest()
request.set_accept_format('json')
request.set_domain('ehpc.cn-hangzhou.aliyuncs.com')
request.set_method('GET')
request.set_version('2018-04-12')
request.set_action_name('CreateCluster')

# 设置队列,创建的计算节点会被指定为该队列,该队列会被自动创建
request.add_query_param('JobQueue', 'high')

# 设置CreateCluster其他参数
......

response = client.do_action_with_exception(request)

AddNodes

#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8

from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkcore.request import CommonRequest
client = AcsClient('<accessKeyId>', '<accessSecret>','cn-hangzhou')

request = CommonRequest()
request.set_accept_format('json')
request.set_domain('ehpc.cn-hangzhou.aliyuncs.com')
request.set_method('GET')
request.set_version('2018-04-12')
request.set_action_name('AddNodes')
# 设置队列,新扩容的计算节点会被指定为该队列,该队列如果不存在会被自动创建
request.add_query_param('JobQueue', 'high')

# 设置AddNodes其他参数
......

response = client.do_action_with_exception(request)

ListQueues

新增API用于查询集群队列列表

#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8

from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkcore.request import CommonRequest
client = AcsClient('<accessKeyId>', '<accessSecret>','cn-hangzhou')

request = CommonRequest()
request.set_accept_format('json')
request.set_domain('ehpc.cn-hangzhou.aliyuncs.com')
request.set_method('GET')
request.set_version('2018-04-12')
request.set_action_name('ListQueues')

request.add_query_param('RegionId', 'cn-hangzhou')
request.add_query_param('ClusterId', '<clusterId>')

response = client.do_action_with_exception(request)

SubmitJob

#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8

from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkcore.request import CommonRequest
client = AcsClient('<accessKeyId>', '<accessSecret>','cn-hangzhou')

request = CommonRequest()
request.set_accept_format('json')
request.set_domain('ehpc.cn-hangzhou.aliyuncs.com')
request.set_method('GET')
request.set_version('2018-04-12')
request.set_action_name('SubmitJob')

# 指定作业提交到该队列中
request.add_query_param('JobQueue', 'high')

# 设置SubmitJob其他参数
......

response = client.do_action_with_exception(request)

SetAutoScaleConfig

#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8

from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkcore.request import CommonRequest
client = AcsClient('<accessKeyId>', '<accessSecret>','cn-hangzhou')

request = CommonRequest()
request.set_accept_format('json')
request.set_domain('ehpc.cn-hangzhou.aliyuncs.com')
request.set_method('GET')
request.set_version('2018-04-12')
request.set_action_name('SetAutoScaleConfig')

# 对于队列high,设定扩容实例规格为GPU实例ecs.gn6v-c8g1.8xlargee,按量付费
request.add_query_param('Queues.1.QueueName', 'high')
request.add_query_param('Queues.1.InstanceType', 'ecs.gn6v-c8g1.8xlarge')
request.add_query_param('Queues.1.SpotStrategy', 'NoSpot')
request.add_query_param('Queues.1.SpotPriceLimit', '0')

# 对于队列low,设定扩容实例规格为ecs.g5.large,扩容抢占式实例,最高出价为0.1
request.add_query_param('Queues.2.QueueName', 'low')
request.add_query_param('Queues.2.InstanceType', 'ecs.g5.large')
request.add_query_param('Queues.2.SpotStrategy', 'SpotWithPriceLimit')
request.add_query_param('Queues.2.SpotPriceLimit', '0.1')

# 设置SetAutoScaleConfig其他参数
......

response = client.do_action_with_exception(request)

LSF/CUBE集群的额外设置

LSF/CUBE由于需要license,在创建好集群之后,需要用户手动配置license认证,然后手动配置队列和节点组信息,配置方法在上述章节已经提及,然后后续扩容节点或者自动伸缩就可以做到自动化多队列管理

本文作者:缘督

目录
相关文章
|
JSON API 调度
E-HPC支持多队列管理和自动伸缩
阿里云[E-HPC](https://www.aliyun.com/product/ehpc)(弹性高性能计算)在最近的发布中支持多队列调度以及管理,另外发布针对多队列调度自动伸缩的策略支持。 本文主要介绍以下内容 - 多队列调度的应用背景和应用场景 - E-HPC支持多队列调度的功能实现 - 介绍各种HPC调度器类型对队列和节点组是如何配置管理的 - 介绍如何通过OpenApi的方式调
1402 0
|
调度 弹性计算 存储
拆解超算上云的障碍,阿里云用了这三招|E-HPC如何改变云超算?
2019年阿里云上海峰会,由阿里云资深技术专家何万青带来以“阿里云超算E-HPC平台”为题的演讲。本文内容包括了HPC概念及发展趋势,面向“大计算”设计的弹性基础设施,客户应用云上优化,着重介绍了E-HPC自动伸缩,闲时计算方案与混合云,数据全流程可视化以及HPC工作流与数据迁移等。
1780 0
|
11月前
|
存储 弹性计算 运维
带你读《生命科学行业云上解决方案及最佳实践》——阿里云 E-HPC 生命科学行业整体解决方案(上)
带你读《生命科学行业云上解决方案及最佳实践》——阿里云 E-HPC 生命科学行业整体解决方案(上)
295 0
《阿里云弹性高性能计算E-HPC —— 云之彼端,是青藏高原》电子版地址
阿里云弹性高性能计算E-HPC —— 云之彼端,是青藏高原
105 0
《阿里云弹性高性能计算E-HPC —— 云之彼端,是青藏高原》电子版地址
|
编解码 弹性计算 搜索推荐
阿里云E-HPC+i4p大内存实例,加速寻因生物单细胞数据分析效率
将单细胞测序技术与IT基础设施结合在一起,实现1+1大于2的效果。
阿里云E-HPC+i4p大内存实例,加速寻因生物单细胞数据分析效率
|
存储 弹性计算 安全
如何使用阿里云超算E-HPC实现新冠状病毒高通量药物筛选
高性能计算(High Performance Computing,简称HPC),常被称为“超算”,是现代药物研发必不可少的支持。
3146 0
如何使用阿里云超算E-HPC实现新冠状病毒高通量药物筛选
|
并行计算 数据可视化 异构计算
阿里云E-HPC GROMACS分子动力学模拟实践
GROMACS 简介 GROMACS(GROningen MAchine for Chemical Simulations)是一款通用软件包,用于对具有数百万颗粒子的系统进行基于牛顿运动方程的分子动力学模拟。
3397 0
|
数据可视化
阿里云E-HPC CFD仿真实践
阿里云E-HPC服务能够自动化的部署工业仿真开源软件栈,加上E-HPC的远程可视化特性和并行处理能力,用户可以直接通过E-HPC Web控制台完成完整的CFD的仿真过程,本文以圆柱绕流的仿真分析为例,演示在E-HPC上的仿真分析处理。
2779 0