来自 技术 2019-02-26 00:00 的文章

使用EHPC实现“完美并行”的高效批处理方案

使用EHPC实现“完美并行”的高效批处理方案

在高性能计算场景中,用户一次业务计算可以划分为大量的任务,每个任务的处理逻辑相同,但是输入文件、参数设置和输出文件不同。由于每个任务处理逻辑相似,执行时彼此没有依赖,按照高性能计算的并行计算模式,可归为 “embarrassing parallel”一类(又被称为完美并行问题),这类问题很少或根本不需要将问题分成许多并行任务的工作,通这些并行任务之间很少或没有依赖或需要通信,这类问题有一个另外的名称,叫做“批处理”,是高性能计算领域最“完美”的一种场景。在此,给出了基于阿里云弹性高性能计算场景的数组作业解决方案——利用E-HPC集成的作业调度系统,将用户的批处理任务自动分配到数组作业,实现在云超算集群上高并发执行。同时,依靠“云”弹性,动态扩展集群的计算资源,控制批处理的完成时间。

背景介绍

本节先通过一个示例介绍批处理的场景,然后讨论高性能计算集群以及数组作业。

批处理

在高性能计算领域中,存在大批量、可同时处理的计算场景,如以下freebayes应用场景,不同任务均使用freebayes应用程序,但是每个任务处理不同的输入文件(--bam-list)、不同的参数(-r)和不同的结果文件(--vcf)。由于作业量巨大,需要任务的并发执行,以缩短任务处理时间。

高性能计算集群与数组作业介绍

高性能计算集群是将大量的计算节点通过网络互联,进行统一的管理和调度,为大规模应用运行提供计算环境,包括账号管理、调度管理、文件系统、集群监控等模块。

由于集群包含大量计算节点,通常为多个用户共同使用,每个用户可以提交多个作业,每个作业需要一个或多个计算节点。集群资源的分配是由调度管理协调,以避免资源使用冲突,常用的调度管理软件包括PBS,Slurm,SGE,LSF等。

数组作业是一组作业的集合,可以执行一条提交作业的命令,提交作业集合中的所有作业,每个作业用各自的index取值进行区分。

如使用PBS调度器提交1个数组作业,文件名为 qjob.sh,内容如下:

#!/bin/bash#PBS -N arrjob # 作业名称#PBS -l nodes=1:ppn=1 # 每个作业需要1个计算节点,每个节点1个核的资源#PBS -J 1-3 # 数组作业的作业编号为1,2,3echo $PBS_ARRAY_ID # 每个作业的编号在PBS_ARRAY_ID 环境变量中

qjob.sh脚本定义了一个数组作业,包含3个作业。作业编号范围用-J指定,取值为1-3。在具体作业执行时,每个作业的编号通过环境变量$PBS_ARRAY_ID获取。通过以下命令就可以提交qjob.sh 作业:

qsub ./qjob.sh

此时,创建了3个作业,而作业能否立刻执行,需要调度器根据集群空闲资源和作业的资源需求来定。若资源充裕,3个作业可以同时运行。

使用数组作业解决批处理任务

从批处理和数组作业介绍看,数组作业适用批处理计算的场景,但做到简易使用,还存在以下问题:

批处理任务与作业的对应关系?当任务数量巨大时,是一个任务就是一个作业,还是一个作业包含多个任务? 如何从$PBS_ARRAY_ID到不同任务的关联?并能够方便对应不同任务的不同参数? 如何跟踪任务的执行情况?如何方便查看任务日志?在个别任务执行失败后,如何能够快速的筛选,并在调整后重新执行?

为此,我们给出使用数组作业解决批处理的方案,包括批处理任务到作业分配、批处理任务定义和任务运行及追踪功能。

批处理任务到作业分配

当批处理任务数目巨大时,如果每个任务都分配一个作业,调度器的负载就加重,虽然调度器能够显示不同作业的运行状态,作业数目过大,也会导致查看不方便。此外,相邻任务在一个节点执行,如果使用相同文件,可以重用节点的本地缓存。

为此,若任务数为Nt,作业数为Nj,每个作业处理的任务数为Nt/Nj,如果不能整除,作业编号小于Nt%Nj的作业多处理一个任务。如之上批处理任务,如果Nt/Nj=2,但不能整除,作业编号小的作业会处理3个任务,而编号大的作业,会处理2个任务。

批处理任务定义

从批处理任务示例中我们可以看出,每个任务进行部分参数不同,若将这些变化的部分用变量代替,则批处理任务的处理脚本为(存放在文件 task.sh中):

$ cat task.sh#!/bin/bashecho "process $bamlist and $chrvar"#other shell commands 如通过cd $bamlist freebayes --bam-list $bamlist -r $chrvar --vcf /home/user/result/out-$bamlist.vcfret=$? # 保留主要程序的退出状态# other shell commands# ... ... exit $ret # 任务执行状态,0为成功,非0表示失败

其中,用$bamlist表示 --bam-list 选项的变化取值和--vcf参数取值的变化部分,用$chrvar表示 -r选型的变化取值。

将具体变化的取值,存储在变量名同名的文件中,每一行代表不同的取值,示例中有2个变量,因此需要两个文件——bamlist和chrvar。

$ cat bamlistbam1_100bam101_200bam201_300bam301_400bam401_500bam501_600bam601_700bam701_800bam801_900... ...bam901_1000bam1001_1100

$ cat chrvarchr01:1-1000chr01:1001-2000chr03:100-200chr12:1000-2000chr02:100-1100chr03:1000-2000chr05:1000-2000chr08:1000-2000chr08:3000-6000... ...chr01:8000-9000chr06:1000-2000 任务运行与追踪

在批处理任务定义后之后,需要实现任务与作业映射、变量文件的解析和赋值。这些通用功能,E-HPC提供了ehpcarrayjob.pypython 脚本,进行处理,数组作业的脚本名若为qjob.sh,其内容为:

$ cat qjob.sh#!/bin/bashPBS -N bayes.job#PBS -l nodes=1:ppn=1#PBS -J 1-Njcd $PBS_O_WORKDIR # 表示打开提交作业的目录。python ehpcarrayjob.py -n Nj -e ./task.sh bamlist chrvar

通过qsub命令提交到集群上,有PBS进行调度,实现批量执行(其中Nj为作业的数目,根据需求进行替换)。

$ python ehpcarrayjob.py -husage: ehpcarrayjob.py [-h] -n NJOBS -e EXECFILE argfiles [argfiles ...]positional arguments: argfilesoptional arguments: -h, --help show this help message and exit -n NJOBS, --njobs NJOBS number of jobs -e EXECFILE, --execfile EXECFILE job command file

其中:

-n表示有多少个作业

-e指明每个任务的处理脚本(需要带路径)

argfiles 一个或多个,指定多个参数文件。

作业提交后,数组作业会分配一个作业id,如“1[].manager”,每个子作业都有自己的子作业编号,如从1-Nj。

ehpcarrayjob.py会生成以”作业id“为名的目录(如1[].manager),每个子作业在该目录下有“log.子作业编号”命名的日志文件,记录每个作业的执行情况。

当任务的返回作状态为非0(失败)时,会将任务变量的取值在”作业id“目录下记录到名为”fails.变量名.子作业编号“的文件中。待确定失败原因,修改处理脚本后,方便重新提交作业。

总结

站在用户的角度,每次数值计算任务来了,除了要划分好批量的任务,即使有遗留的脚本,还需要改写每个任务的处理脚本。

此外,还要面对以下运行场景的问题:

​ 这次计算需要多少资源? ​ 到那里找这些资源? ​ 任务能运行起来吗,出错了怎么找原因? ​ 任务会不会重算、漏算? ​ 机器利用能不能衔接上,会不会出现长时间空闲?

使用阿里云弹性高性能计算(E-HPC)的批处理处理方案可以解决以上问题,让工作更专注。

可以看出,借助E-HPC方案用户仅需要通过以下几个步骤:

将批处理任务中变化的取值提取出来,单独存储到一个文件中,文件名符合shell规范,如bamlist, chrvar。 编写任务处理的脚本,使用变量名(文件名同名)替换任务中的变化取值,如task.sh。 编写数组作业脚本,指明每个作业的资源需求,总作业数,调用ehpcarrayjob.py启动批处理任务执行,如qjob.sh。

用qsub提交作业,进入”作业id“的目前查看任务处理进度以及又问题的任务列表。作业的运行状态根据集群的资源状态进行判断,如果集群节点充足,所有作业均可以运行;如果资源不满足,少量作业可以先执行。

同时E-HPC“云”超算方案还有以下优势:

具备HPC集群原有特性,方便用户登陆集群进行编译和调试单个任务的处理逻辑,并通过E-HPC内置应用级监控模块集谛进行监控、分析、优化应用运行行为。 借助E-HPC,可以直接将配置好的环境扩展到新加的计算节点上。同时,使用低配置的登陆和管控节点长久保留已配置环境。 根据当前的任务处理效率,在“云”上动态地更换计算实例类型,并扩充计算资源来调整任务的处理时间,以应对紧急的任务处理。

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