Relion

Les versions installées sur Olympe


Version 3.1-gpu

Version 3.1-gpu

Compilé avec compilateur intel et openmpi, et cuda 10

module load relion/3.1
Intel Parallel Studio XE 2018_2 loaded

module li
Currently Loaded Modulefiles:
  1) intel/18.2.199            2) openmpi/icc/mt/2.0.2.10   3) cuda/10.1.105             4) relion/3.1

 

Version 3.0 cpu

Version 3.0 cpu

Compilé avec compilateur intel et openmpi

module load relion/3.0-cpu
Intel Parallel Studio XE 2018_2 loaded

module li
Currently Loaded Modulefiles:
  1) intel/18.2.199            2) openmpi/icc/mt/2.0.2.10   3) relion/3.0-cpu

 

Version 3.0-gpu

Version 3.0-gpu

Compilé avec compilateur intel et openmpi, et cuda 9

module load relion/3.0-gpu 
Intel Parallel Studio XE 2018_2 loaded

module li
Currently Loaded Modulefiles:
  1) intel/18.2.199            2) openmpi/icc/mt/2.0.2.10   3) cuda/9.1.85.3             4) relion/3.0-gpu

Version 2.1 (intel mpi)

Version 2.1 (intel mpi)

Compilé avec le compilateur intel, cuda 9.1 et intel mpi en double précision

module purge
module load relion/2.1
module li
Currently Loaded Modulefiles:
  1) intelmpi/17.1   2) intel/17.1      3) cuda/9.1.85.3   4) relion/2.1

Exemples de script sbatch

Un script qui tourne sur 1 nœud cgpu:

#!/bin/sh
#SBATCH -J "relion"
#SBATCH -t 01:00:00
#SBATCH -N 1
#SBATCH -n 17
#SBATCH --cpus-per-task=4
#SBATCH --gres=gpu:4

module purge
module load cuda/9.1.85.3 relion/2.1

# Variables d'environnement utilisées par mps
export CUDA_MPS_PIPE_DIRECTORY=/dev/shm/nvidia-mps
export CUDA_MPS_LOG_DIRECTORY=/dev/shm/nvidia-log

placement --ascii

# Lancer le démon mps
source nvidia-mps.sh

srun $(placement) relion_refine_mpi  ...

jobinfo ${SLURM_JOBID}

Un script qui tourne sur deux nœuds GPU:

L'expérience montre qu'il est inutile, en termes de performance, d'aller au-delà de deux nœuds GPU.

#!/bin/sh
#SBATCH -J "relion"
#SBATCH -t 01:00:00
#SBATCH -N 2
#SBATCH -n 32
#SBATCH --cpus-per-task=4
#SBATCH --gres=gpu:4

module purge
module load cuda/9.1.85.3 relion/2.1

# Variables d'environnement utilisées par mps
export CUDA_MPS_PIPE_DIRECTORY=/dev/shm/nvidia-mps
export CUDA_MPS_LOG_DIRECTORY=/dev/shm/nvidia-log

placement --ascii

# Lancer le démon mps sur chaque nœud
clush -w ${SLURM_JOB_NODELIST} nvidia-mps.sh

srun $(placement) relion_refine_mpi  ...

jobinfo ${SLURM_JOBID}
Espace utilisateurs/Doc technique Olympe/Les logiciels installés

Voir aussi

FAQ

Questions fréquentes et messages d'erreurs