julia - [CALMIP]

julia

Article mis en ligne le 22 janvier 2021

dernière modification le 29 mars 2022

Version installée sur Olympe = 1.5.3

Utilisation de julia

module purge
module load julia/1.5.3
julia
               _
   _       _ _(_)_     |  Documentation: https://docs.julialang.org
  (_)     | (_) (_)    |
   _ _   _| |_  __ _   |  Type "?" for help, "]?" for Pkg help.
  | | | | | | |/ _` |  |
  | | |_| | | | (_| |  |  Version 1.5.3 (2020-11-09)
 _/ |\__'_|_|_|\__'_|  |  Official https://julialang.org/ release
|__/                   |

julia et la MKL

cf. https://github.com/JuliaLinearAlgebra/MKL.jl

Le package LinearAlgebra utilise la mkl :

[wcal@olympelogin1 ~]$ julia 
               _
   _       _ _(_)_     |  Documentation: https://docs.julialang.org
  (_)     | (_) (_)    |
   _ _   _| |_  __ _   |  Type "?" for help, "]?" for Pkg help.
  | | | | | | |/ _` |  |
  | | |_| | | | (_| |  |  Version 1.5.3 (2020-11-09)
 _/ |\__'_|_|_|\__'_|  |  Official https://julialang.org/ release
|__/                   |

julia> using LinearAlgebra
julia> BLAS.vendor()
:mkl

Utilisation de CUDA :

Le module CUDA.jl est intallé, vous pouvez donc utiliser les GPUs avec Julia.

#! /bin/bash

#SBATCH -J "Essai julia gpu"
#SBATCH -N 1
#SBATCH -n 9
#SBATCH --gres=gpu:1
#SBATCH --mem=10G

cat <<EOF >essai.jl
using CUDA
CUDA.versioninfo()
[CUDA.capability(dev) for dev in CUDA.devices()]
println("au revoir")
EOF

module purge
module load julia/1.5.3
julia essai.jl

Vous pouvez :

copier-coller ce script dans julia.bash
l’exécuter par sbatch julia.bash
Après quelques secondes, un fichier slurm-12345.out derait apparaître, il devrait se terminer par : 1 device: 0: Tesla V100-SXM2-16GB (sm_70, 15.357 GiB / 15.782 GiB available) au revoir

Créer son environnement "personnel"

La page suivante explique comment créer son environnement personnel julia :
https://docs.julialang.org/en/v1/stdlib/Pkg/

Utilisation de julia

julia et la MKL

Utilisation de CUDA :

Créer son environnement "personnel"

Dans la même rubrique