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MXNet

ここでは、MXNetをpipで導入して実行する手順を説明します。具体的には、MXNetを導入して実行する手順と、MXNetとHorovodを導入して分散学習を実行する手順を示します。

MXNetの単体実行

前提

  • grpnameはご自身のABCI利用グループ名に置き換えてください
  • Python仮想環境はインタラクティブノードと各計算ノードで参照できるよう、ホーム領域またはグループ領域に作成してください
  • サンプルプログラムはインタラクティブノードと各計算ノードで参照できるよう、ホーム領域またはグループ領域に保存してください

導入方法

venvモジュールでPython仮想環境を作成し、作成したPython仮想環境へMXNetをpipで導入する手順です。

[username@es1 ~]$ qrsh -g grpname -l rt_G.small=1 -l h_rt=1:00:00
[username@g0001 ~]$ module load gcc/9.3.0 python/3.8/3.8.7 cuda/11.0/11.0.3 cudnn/8.0/8.0.5 nccl/2.8/2.8.4-1
[username@g0001 ~]$ python3 -m venv ~/venv/mxnet
[username@g0001 ~]$ source ~/venv/mxnet/bin/activate
(mxnet) [username@g0001 ~]$ pip3 install --upgrade pip setuptools
(mxnet) [username@g0001 ~]$ pip3 install mxnet-cu110

次回以降は、次のようにモジュールの読み込みとPython仮想環境のアクティベートだけでMXNetを使用できます。

[username@g0001 ~]$ module load gcc/9.3.0 python/3.8/3.8.7 cuda/11.0/11.0.3 cudnn/8.0/8.0.5 nccl/2.8/2.8.4-1
[username@g0001 ~]$ source ~/venv/mxnet/bin/activate

実行方法

MXNetサンプルプログラム mnist.py の実行方法をインタラクティブジョブとバッチジョブそれぞれの場合で示します。

インタラクティブジョブとして実行

[username@es1 ~]$ qrsh -g grpname -l rt_G.small=1 -l h_rt=1:00:00
[username@g0001 ~]$ module load gcc/9.3.0 python/3.8/3.8.7 cuda/11.0/11.0.3 cudnn/8.0/8.0.5 nccl/2.8/2.8.4-1
[username@g0001 ~]$ source ~/venv/mxnet/bin/activate
(mxnet) [username@g0001 ~]$ git clone -b v1.8.x https://github.com/apache/incubator-mxnet.git
(mxnet) [username@g0001 ~]$ python3 incubator-mxnet/example/gluon/mnist/mnist.py --cuda

バッチジョブとして実行

次のジョブスクリプトを run.sh ファイルとして保存します。

#!/bin/sh

#$ -l rt_G.small=1
#$ -j y
#$ -cwd

source /etc/profile.d/modules.sh
module load gcc/9.3.0 python/3.8/3.8.7 cuda/11.0/11.0.3 cudnn/8.0/8.0.5 nccl/2.8/2.8.4-1
source ~/venv/mxnet/bin/activate
git clone -b v1.8.x https://github.com/apache/incubator-mxnet.git
python3 incubator-mxnet/example/gluon/mnist/mnist.py --cuda
deactivate

バッチジョブ実行のため、ジョブスクリプト run.sh をqsubコマンドでバッチジョブとして投入します。

[username@es1 ~]$ qsub -g grpname run.sh
Your job 1234567 ('run.sh') has been submitted

MXNet + Horovod

前提

  • grpnameはご自身のABCI利用グループ名に置き換えてください
  • Python仮想環境はインタラクティブノードと各計算ノードで参照できるよう、ホーム領域またはグループ領域に作成してください
  • サンプルプログラムはインタラクティブノードと各計算ノードで参照できるよう、ホーム領域またはグループ領域に保存してください

導入方法

venvモジュールでPython仮想環境を作成し、作成したPython仮想環境へMXNetとHorovodをpipで導入する手順です。

[username@es1 ~]$ qrsh -g grpname -l rt_G.small=1 -l h_rt=1:00:00
[username@g0001 ~]$ module load gcc/9.3.0 python/3.8/3.8.7 openmpi/4.0.5 cuda/11.0/11.0.3 cudnn/8.0/8.0.5 nccl/2.8/2.8.4-1
[username@g0001 ~]$ python3 -m venv ~/venv/mxnet+horovod
[username@g0001 ~]$ source ~/venv/mxnet+horovod/bin/activate
(mxnet+horovod) [username@g0001 ~]$ pip3 install --upgrade pip setuptools
(mxnet+horovod) [username@g0001 ~]$ pip3 install mxnet-cu110
(mxnet+horovod) [username@g0001 ~]$ HOROVOD_WITH_MXNET=1 HOROVOD_GPU_OPERATIONS=NCCL HOROVOD_NCCL_HOME=$NCCL_HOME HOROVOD_WITH_MPI=1 HOROVOD_WITHOUT_GLOO=1 pip3 install --no-cache-dir horovod==0.22.0

次回以降は、次のようにモジュールの読み込みとPython仮想環境のアクティベートだけでMXNetとHorovodを使用できます。

[username@g0001 ~]$ module load gcc/9.3.0 python/3.8/3.8.7 openmpi/4.0.5 cuda/11.0/11.0.3 cudnn/8.0/8.0.5 nccl/2.8/2.8.4-1
[username@g0001 ~]$ source ~/venv/mxnet+horovod/bin/activate

実行方法

Horovodを利用するMXNetサンプルプログラム mxnet_train.py で分散学習する方法をインタラクティブジョブとバッチジョブそれぞれの場合で示します。

インタラクティブジョブとして実行

この例では、計算ノードの4つのGPUを利用して分散学習します。

[username@es1 ~]$ qrsh -g grpname -l rt_G.large=1 -l h_rt=1:00:00
[username@g0001 ~]$ module load gcc/9.3.0 python/3.8/3.8.7 openmpi/4.0.5 cuda/11.0/11.0.3 cudnn/8.0/8.0.5 nccl/2.8/2.8.4-1
[username@g0001 ~]$ source ~/venv/mxnet+horovod/bin/activate
(mxnet+horovod) [username@g0001 ~]$ git clone -b v0.22.0 https://github.com/horovod/horovod.git
(mxnet+horovod) [username@g0001 ~]$ mpirun -np 4 -map-by ppr:4:node -mca pml ob1 python3 horovod/examples/mxnet/mxnet_mnist.py

バッチジョブとして実行

この例では、計8つのGPUを利用して分散学習します。計算ノード2台を使用し、計算ノード1台あたり4つのGPUを使用しています。

次のジョブスクリプトを run.sh ファイルとして保存します。

#!/bin/sh

#$ -l rt_F=2
#$ -j y
#$ -cwd

source /etc/profile.d/modules.sh
module load gcc/9.3.0 python/3.8/3.8.7 openmpi/4.0.5 cuda/11.0/11.0.3 cudnn/8.0/8.0.5 nccl/2.8/2.8.4-1
source ~/venv/mxnet+horovod/bin/activate

git clone -b v0.22.0 https://github.com/horovod/horovod.git

NUM_GPUS_PER_NODE=4
NUM_PROCS=$(expr ${NHOSTS} \* ${NUM_GPUS_PER_NODE})

MPIOPTS="-np ${NUM_PROCS} -map-by ppr:${NUM_GPUS_PER_NODE}:node -mca pml ob1 -mca btl self,tcp -mca btl_tcp_if_include bond0"

mpirun ${MPIOPTS} python3 horovod/examples/mxnet/mxnet_mnist.py

deactivate

バッチジョブ実行のため、ジョブスクリプト run.sh をqsubコマンドでバッチジョブとして投入します。

[username@es1 ~]$ qsub -g grpname run.sh
Your job 1234567 ('run.sh') has been submitted