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标题: 求助：高性能集群上使用GPU运行gromacs报错 [打印本页]

作者
Author: mercutio 时间: 2023-6-20 20:57
标题: 求助：高性能集群上使用GPU运行gromacs报错
高性能集群上1个节点有56个核，有8块显卡；但是安装gromacs 2020.6时直接编译，貌似不能跨节点计算。输入文件为：
#!/bin/bash
#SBATCH -J TRPA1-apo1
#SBATCH -p gnall
#SBATCH -N 1
#SBATCH -o stdout.%j
#SBATCH -e stderr.%j
#SBATCH --no-requeue
#SBATCH --ntasks-per-node=56
#SBATCH --gres=gpu:1

module load compilers/gcc/v9.2.0
module load gpu/cuda/v11.6

export PATH=/gmx2020.6.cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/gmx2020.6.cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

gmx mdrun -deffnm eq1 -pme gpu -nb gpu

运行报错：
-------------------------------------------------------
Program: gmx mdrun, version 2020.6
Source file: src/gromacs/listed_forces/manage_threading.cpp (line 338)

Fatal error:
You are using 112 OpenMP threads, which is larger than GMX_OPENMP_MAX_THREADS
(64). Decrease the number of OpenMP threads or rebuild GROMACS with a larger
value for GMX_OPENMP_MAX_THREADS passed to CMake.

For more information and tips for troubleshooting, please check the GROMACS
website at http://www.gromacs.org/Documentation/Errors
-------------------------------------------------------

如果加上-ntomp 1运行正常，但是很慢。这个是为什么呀？

作者
Author: Entropy.S.I 时间: 2023-6-20 22:06
GMX 2021之前的版本，默认的GMX_OPENMP_MAX_THREADS环境变量值为64，2022版开始默认为128。但你不能只简单粗暴地修改此值，否则接下去还会有巨量显性或隐性的问题等着你。

从你的表述来看，你对如何使用GMX、如何使用GPU加速GMX、如何在集群上使用GMX几乎完全不了解，更加不了解如何对性能进行调优。如果你按现在的路线继续做下去，那么最终价值上百万的集群的速度很可能不如价值一两万的PC。

由于这部分涉及非常多软硬件知识，我无法在此给你讲清楚，只能给你几个建议。

0. 说清楚CPU和GPU型号。

1. 考虑到你目前的水平，不要试图使用多块GPU运行1个模拟，更不要试图“跨节点计算”，老老实实用1块GPU运行1个模拟。虽然在一些条件下，通过对软硬件的仔细调优（对于已建成的集群，应当从软件编译阶段开始调），可以让多GPU乃至多节点运行单个模拟获得较高的并行效率，但这暂时还不适合你。

2. 基于1，编译内置thread-MPI的CUDA版GMX即可，不要用2020.6了，该版本的GPU update功能有bug，应当用2021.7或2022.5。

3. 基于1和2，运行mdrun时额外指定：-gpu_id [指定要用的GPUID] -ntmpi 1 -ntomp 14 -pin on -pinstride 1 -pinoffset [GPUID*14] -update gpu

4. 基于1、2、3，最好为每个模拟分别提交slurm任务脚本，每个任务申请7个CPU核心、1块GPU，指定节点。

根据你的描述，以及gmx mdrun的输出，可以判定节点启用了超线程，这非常好，因为超线程对于GPU加速GMX来说有非常大的性能加成。3中参数的含义是：为每块GPU绑定7核14线程，8块GPU可以把56核112线程用完，此外，启用GPU update功能，以大幅提升GPU利用效率。由于我不知道你的GPU是什么，也未看到你的模型的具体内容和模拟参数，所以无法推测使用-bonded gpu后性能是否更好，这需要你自己测试。

（正在考虑写一篇如何在GPU集群上使用MD软件的科普、教程贴，毕竟假如新手都像你一样瞎用，完全就是在浪费珍贵的GPU集群资源。但如前所述，这涉及到非常多软硬件知识，给新手讲明白这些东西是一个巨大工程，目前还不确定收益如何）

作者
Author: Entropy.S.I 时间: 2023-6-20 22:26
本帖最后由 Entropy.S.I 于 2023-6-20 22:28 编辑

还是忍不住想吐槽，虽然如今GPU集群已经不是高攀不起的东西了，但鲜有人能高效地使用GPU集群，很多人都是在上面“瞎跑”。

我见过的“瞎跑”行为，包括但不限于：像你一样简单粗暴地mdrun，不设置任何详细的并行参数；在24核+4卡节点上用16核+1卡；用古董版本GMX；几个任务撞在一起；etc.

作者
Author: abin 时间: 2023-6-21 12:09
用了slurm调度，不用手动指定GPU ID。

8个GPU，如果没有NVLink，
使用多卡并行会很糟糕的。

无知无畏，会让几百万的设备，像一坨大便一样。

当然了，几百万的设备，
如何更加高效的利用起来，
也不是所谓的50元包邮就可以解决的。

作者
Author: mercutio 时间: 2023-6-21 12:10
谢谢大佬指点！

作者
Author: Entropy.S.I 时间: 2023-6-21 12:56
本帖最后由 Entropy.S.I 于 2023-6-21 13:03 编辑

abin 发表于 2023-6-21 12:09
用了slurm调度，不用手动指定GPU ID。

8个GPU，如果没有NVLink，

也不是非得NVLink，确保GPU之间有P2P连接即可。没有NVLink，也可以用PCIe P2P，NVIDIA测过，那几款PCIe卡跑GMX的并行效率在4卡时也不是很糟，这就是PCIe P2P的功劳。要利用PCIe P2P，须启用GMX的GPU直接通信功能，操作方法在2022版之前和2022版及以后是不同的，自行查阅GMX手册。

https://developer.nvidia.com/hpc-application-performance
(, 下载次数 Times of downloads: 7)

不过，GeForce卡没有PCIe P2P。

作者
Author: abin 时间: 2023-6-21 14:22

Entropy.S.I 发表于 2023-6-21 12:56
也不是非得NVLink，确保GPU之间有P2P连接即可。没有NVLink，也可以用PCIe P2P，NVIDIA测过，那几款PCIe卡 ...

是呀，说的没错。

手册有写的。

用户需要看手册，根据自己的硬件配置，
做对应设置。

不顾前因后果，一上来就多机多卡直接跑，基本会很糟糕的。
除非，这个平台，有真专业技术在运维。

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