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Merge pull request #8260 from wxy/20180125-Building-a-Linux-based-HPC-system-on-the-Raspberry

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PRF&PUB:20180125 Building a Linux based HPC system on the Raspberry
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Xingyu.Wang 2018-03-25 11:06:09 +08:00 committed by GitHub
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translated/tech/20180125 Building a Linux-based HPC system on the Raspberry.md → published/20180125 Building a Linux-based HPC system on the Raspberry.md
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@ -1,15 +1,14 @@
使用 Ansible 在树莓派上构建一个基于 Linux 的高性能计算系统
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### 使用低成本的硬件和开源软件设计一个高性能计算集群。
> 使用低成本的硬件和开源软件设计一个高性能计算集群。
![Building a Linux-based HPC system on the Raspberry Pi with Ansible](https://opensource.com/sites/default/files/styles/image-full-size/public/lead-images/code_computer_development_programming.png?itok=4OM29-82 "Building a Linux-based HPC system on the Raspberry Pi with Ansible")
图片来源：opensource.com
在我的 [Opensource.com 上前面的文章中][14]，我介绍了 [OpenHPC][15] 项目，它的目标是致力于加速高性能计算（HPC）的创新。这篇文章将更深入来介绍使用 OpenHPC 的特性来构建一个小型的 HPC 系统。将它称为 _HPC 系统_  可能有点“扯虎皮拉大旗”的意思，因此，更确切的说法应该是，通过 OpenHPC 项目发布的 [方法构建集群][16] 系统。
这个集群由两台树莓派 3 系统作为活动计算节点，以及一台虚拟机作为主节点，结构示意如下：
在我的 [之前发表在 Opensource.com 上的文章中][14]，我介绍了 [OpenHPC][15] 项目，它的目标是致力于加速高性能计算（HPC）的创新。这篇文章将更深入来介绍使用 OpenHPC 的特性来构建一个小型的 HPC 系统。将它称为 _HPC 系统_  可能有点“扯虎皮拉大旗”的意思，因此，更确切的说法应该是，它是一个基于 OpenHPC 项目发布的 [集群构建方法][16] 的系统。
这个集群由两台树莓派 3 系统作为计算节点，以及一台虚拟机作为主节点，结构示意如下：
![Map of HPC cluster](https://opensource.com/sites/default/files/u128651/hpc_with_pi-1.png "Map of HPC cluster")
@ -17,13 +16,12 @@
下图是真实的设备工作照：
![HPC hardware setup](https://opensource.com/sites/default/files/u128651/hpc_with_pi-2.jpg "HPC hardware setup")
去配置一台像上图这样的 HPC 系统，我是按照 OpenHPC 集群构建方法 ——  [CentOS 7.4/aarch64 + Warewulf + Slurm 安装指南][17] (PDF) 的一些步骤来做的。这个方法包括 [Warewulf][18] 提供的使用说明；因为我的那三个系统是手动安装的，我跳过了 Warewulf 部分以及创建 [Ansible playbook][19] 的一些步骤。
要把我的系统配置成像上图这样的 HPC 系统，我是按照 OpenHPC 的集群构建方法的 [CentOS 7.4/aarch64 + Warewulf + Slurm 安装指南][17] （PDF）的一些步骤来做的。这个方法包括了使用 [Warewulf][18] 的配置说明；因为我的那三个系统是手动安装的，我跳过了 Warewulf 部分以及创建 [Ansible 剧本][19] 的一些步骤。
在 [Ansible][26] 剧本中设置完成我的集群之后，我就可以向资源管理器提交作业了。在我的这个案例中， [Slurm][27] 充当了资源管理器，它是集群中的一个实例，由它来决定我的作业什么时候在哪里运行。在集群上启动一个简单的作业的方式之一：
在 [Ansible][26] playbooks 中设置完成我的集群之后，我就可以向资源管理器提交作业了。在我的这个案例中， [Slurm][27] 充当了资源管理器，它是集群中的一个实例，由它来决定我的作业什么时候在哪里运行。其中一种可做的事情是，在集群上启动一个简单的作业：
```
[ohpc@centos01 ~]$ srun hostname
calvin
@ -66,9 +64,9 @@ calvin
Mon 11 Dec 16:42:41 UTC 2017
```
为示范资源管理器的基本功能、简单的和一系列的命令行工具，这个集群系统是挺合适的，但是，去配置一个类似HPC 系统去做各种工作就有点无聊了。
为示范资源管理器的基本功能，简单的串行命令行工具就行，但是，做各种工作去配置一个类似 HPC 系统就有点无聊了。
一个更有趣的应用是在这个集群的所有可用 CPU 上运行一个 [Open MPI][20] 并行作业。我使用了一个基于 [Game of Life][21] 的应用，它被用于一个名为“使用 Red Hat 企业版 Linux 跨多种架构运行 `Game of Life`“的 [视频][22]。除了以前实现的基于 MPI 的 `Game of Life` 之外，在我的集群中现在运行的这个版本对每个涉及的主机的单元格颜色都是不同的。下面的脚本以图形输出的方式来交互式启动应用：
一个更有趣的应用是在这个集群的所有可用 CPU 上运行一个 [Open MPI][20] 的并行作业。我使用了一个基于 [康威生命游戏][21] 的应用，它被用于一个名为“使用 Red Hat 企业版 Linux 跨多种架构运行康威生命游戏”的 [视频][22]。除了以前基于 MPI 的 `Game of Life` 版本之外，在我的集群中现在运行的这个版本对每个涉及的主机的单元格颜色都是不同的。下面的脚本以图形输出的方式来交互式启动应用：
```
$ cat life.mpi
@ -91,15 +89,13 @@ $ srun -n 8 --x11 life.mpi
为了演示，这个作业有一个图形界面，它展示了当前计算的结果：
![](https://opensource.com/sites/default/files/u128651/hpc_with_pi-3.png)
红色单元格是由其中一个计算节点来计算的，而绿色单元格是由另外一个计算节点来计算的。我也可以让 `Game of Life` 程序为使用的每个 CPU 核心（这里的每个计算节点有四个核心）去生成不同的颜色，这样它的输出如下：
红色单元格是由其中一个计算节点来计算的，而绿色单元格是由另外一个计算节点来计算的。我也可以让康威生命游戏程序为使用的每个 CPU 核心（这里的每个计算节点有四个核心）去生成不同的颜色，这样它的输出如下：
![](https://opensource.com/sites/default/files/u128651/hpc_with_pi-4.png)
感谢 OpenHPC 提供的软件包和安装方法，因为它们我可以去配置一个由两个计算节点和一个主节点的 HPC 式的系统。我可以在资源管理器上提交作业，然后使用 OpenHPC 提供的软件在我的树莓派的 CPU 上去启动 MPI 应用程序。
感谢 OpenHPC 提供的软件包和安装方法，因为它们让我可以去配置一个由两个计算节点和一个主节点的 HPC 式的系统。我可以在资源管理器上提交作业，然后使用 OpenHPC 提供的软件在我的树莓派的 CPU 上去启动 MPI 应用程序。
* * *
@ -107,15 +103,15 @@ $ srun -n 8 --x11 life.mpi
### 关于作者
[![](https://opensource.com/sites/default/files/styles/profile_pictures/public/pictures/gotchi-square.png?itok=PJKu7LHn)][23] Adrian Reber —— Adrian 是 Red Hat 的高级软件工程师，他早在 2010 年就开始了迁移的过程，迁移到高性能计算环境中，从那个时候起迁移了许多的程序，并因此获得了博士学位，然后加入了 Red Hat 公司并开始去迁移到容器。偶尔他仍然去迁移单个进程，并且它至今仍然对高性能计算非常感兴趣。[关于我的更多信息点这里][12]
[![](https://opensource.com/sites/default/files/styles/profile_pictures/public/pictures/gotchi-square.png?itok=PJKu7LHn)][23] Adrian Reber —— Adrian 是 Red Hat 的高级软件工程师，他早在 2010 年就开始了迁移处理过程到高性能计算环境，从那个时候起迁移了许多的处理过程，并因此获得了博士学位，然后加入了 Red Hat 公司并开始去迁移到容器。偶尔他仍然去迁移单个处理过程，并且它至今仍然对高性能计算非常感兴趣。[关于我的更多信息点这里][12]
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via: https://opensource.com/article/18/1/how-build-hpc-system-raspberry-pi-and-openhpc
作者：[Adrian Reber ][a]
作者：[Adrian Reber][a]
译者：[qhwdw](https://github.com/qhwdw)
校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
校对：[wxy](https://github.com/wxy)
本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出