容器¶
容器是一种Linux上广为采用的应用封装技术，它将可执行程序与依赖库打包成一个镜像文件，启动时与宿主节点共享操作系统内核。
由于镜像文件同时携带可执行文件和依赖库，避免了两者不匹配造成的兼容性问题，还能在一个宿主Linux操作系统上支持多种不同的Linux发行版，譬如在CentOS发行版上运行Ubuntu的 apt-get 命令。
π 超算集群采用基于 Singularity 的高性能计算容器技术，相比Docker等在云计算环境中使用的容器技术，Singularity 同时支持root用户和非root用户启动，且容器启动前后，用户上下文保持不变，这使得用户权限在容器内部和外部都是相同的。 此外，Singularity 强调容器服务的便捷性、可移植性和可扩展性，而弱化了容器进程的高度隔离性，因此量级更轻，内核namespace更少，性能损失更小。
您选择如下其中一种方法使用集群提供的Singularity容器镜像能力：
使用Singularity加载集群预编译的镜像。
使用Singularity拉取远端镜像。
按需定制Singularity镜像。
专题培训¶
使用Singularity加载集群预编译的镜像¶
π 集群拥有丰富的预编译镜像资源。针对不同的硬件架构，我们制作了不同的基础镜像与应用镜像。您可以访问我们的 Docker Hub主页 查看已经制作的镜像。
Singularity可以从Docker Hub(以 docker://sjtuhpc/ 开头)拉取π 集群预编译镜像。如下命令从Docker Hub拉取预编译的lammps镜像，保存成名为 lammps-intel-2020.sif 的镜像文件:
$ unset XDG_RUNTIME_DIR
$ unset SINGULARITY_BIND
$ unset MODULEPATH
$ singularity pull lammps-intel-2020.sif docker://sjtuhpc/hpc-app-container:lammps-intel-2020
查看生成的镜像文件
$ ls
lammps-intel-2020.sif
使用自己制作的镜像文件运行提交lammps作业：
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=lmp_test
#SBATCH --partition=cpu
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
#SBATCH -N 2
#SBATCH --ntasks-per-node=40
ulimit -s unlimited
ulimit -l unlimited
module load gcc/9.3.0-gcc-4.8.5
module load openmpi
mpirun -n 80 singularity run YOUR_IMAGE_PATH lmp -i YOUR_INPUT_FILE
小技巧
π 集群预编译基础镜像根据操作系统、GCC版本、openmpi版本等，有不同的版本。x86平台预编译应用镜像以及ARM平台预编译应用镜像也拥有多个软件版本。请根据需要合理选择。
使用Singularity拉取远端镜像¶
您可以使用 singularity pull 拉取远端预编译的镜像，从而直接使用外部预预编译镜像仓库提供的丰富软件资源。
Singularity可以从Docker Hub(以 docker:// 开头)、Singularity Hub(以 shub:// 开头)等地址拉取镜像。
如下命令从Docker Hub拉取CentOS 8标准镜像，保存成名为 cento8.sif 的镜像文件：
$ singularity pull centos8.sif docker://centos:centos8
查看生成的镜像文件
$ ls centos8.sif
centos8.sif
加载容器镜像，并且在容器环境中运行 cat 程序，查看容器内 /etc/redhat-release 文件的内容，然后在宿主环境中运行同样命令，对比结果：
$ singularity exec centos.sif cat /etc/redhat-release
CentOS Linux release 8.3.2011
$ cat /etc/redhat-release
CentOS Linux release 7.7.1908 (Core)
运行结果显示，我们成功在CentOS 7操作系统上加载了一个CentOS 8容器镜像。
小技巧
Singularity镜像文件(Singularity Image File, sif)是一种内容只读的文件格式，其文件内容不能被修改。
通过交互式Shell构建Singularity镜像¶
小技巧
构建Singularity容器镜像通常需要root特权，通常超算集群不支持这样的操作。π超算集群的“容器化的Singularity”允许用户编写、构建和传回自定义容器镜像。
在π超算集群上，我们采用“容器化的Singularity”，允许用户在一个受限的环境内以普通用户身份“模拟”root特权，保存成Singularity镜像，并将镜像传回集群使用。
首先从登录节点使用用户名 build 跳转到专门用于构建容器镜像的节点。
需要注意的是，X86节点(用于 cpu small huge 等队列)和国产ARM节点(用于 arm128c256g 队列)的处理器指令集是不兼容的，需使用对应的镜像构建节点。
小技巧
请选择与目标主机(x86或arm)相匹配的容器构建节点。
从登录节点跳转X86容器构建节点：
$ ssh build@container-x86
$ hostname
container-x86.pi.sjtu.edu.cn
从登录节点跳转ARM容器构建节点：
$ ssh build@container-arm
$ hostname
container-arm.pi.sjtu.edu.cn
小心
出于安全考虑， container-x86 和 container-arm 节点每天 23:59 重启节点并清空数据，请及时转移容器构建节点上的数据。build 为共享用户，请勿修改自己工作目录外的数据，以免影响其他用户的使用。
由于所有用户共享使用 build 用户，需要创建专属工作目录，在工作目录中构建镜像。
我们使用 mktemp -d 命令在 /tmp 目录下创建名字带有随机字符的工作目录。
$ cd $(mktemp -d)
$ pwd
/tmp/tmp.sr7C5813M9
使用 docker 下载基础操作系统镜像。
$ docker pull centos:8
使用 docker images 查看本地可用的基础镜像列表。
$ docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
centos 8 5d0da3dc9764 4 weeks ago 231MB
使用 docker run -it IMAGE_ID 从基础镜像创建容器(container)实例，并以 root 身份进入容器内。
$ docker run -it --name=MY_USERNAME_DATE 5d0da3dc9764 /bin/bash
因为centos停止维护，初次进入镜像需要修改yum源，才可以正常使用yum命令。
$ sed -i 's/mirrorlist/#mirrorlist/g' /etc/yum.repos.d/CentOS*.repo
$ sed -i 's|#baseurl=http://mirror.centos.org|baseurl=http://vault.centos.org|g' /etc/yum.repos.d/CentOS*.repo
$ yum makecache
然后以 root 特权修改容器内容，例如安装软件等。
[root@68bdb5af0da9 /]# whoami
root
[root@68bdb5af0da9 /]# yum check-update
...
[root@68bdb5af0da9 /]# yum install tree
...
[root@68bdb5af0da9 /]# tree --version
tree v1.7.0 (c) 1996 - 2014 by Steve Baker, Thomas Moore, Francesc Rocher, Florian Sesser, Kyosuke Tokoro
操作结束后退出容器，回到 build 用户身份下。
[root@68bdb5af0da9 /]# exit
[build@container-x86 ~]$ whoami
build
使用 docker ps -a 查看与先前定义名字对应的container ID，在这个示例中是 MY_USERNAME_DATE 。
[build@container-x86 ~]$ docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
515e913f12cb 5d0da3dc9764 "/bin/bash" 4 seconds ago Exited (0) 2 seconds ago MY_USERNAME_DATE
使用 docker commit CONTAINER_ID IMG_NAME 提交容器变更。
$ docker commit 515e913f12cb my_username_app_img
此时使用 docker images 可以在容器镜像列表中看到刚刚提交的容器变更。
$ docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
my_username_app_img latest c26c43a0cc9b About a minute ago 279MB
将Docker容器保存为可在超算平台上使用的Singularity镜像。
$ SINGULARITY_NOHTTPS=1 singularity build my_username_app_img.sif docker-daemon://my_username_app_img:latest
INFO: Starting build...
INFO: Creating SIF file...
INFO: Build complete: my_username_app_img.sif
使用 scp my_username_app_img.sif YOUR_USERNAME@pilogin1:~/ 将Singularity镜像文件复制到超算集群家目录后，可以使用 singularity 命令测试镜像文件，从 /etc/redhat-release 内容和 tree 命令版本看，确实进入了与宿主操作系统不一样的运行环境。
$ singularity exec my_username_app_img.sif cat /etc/redhat-release
CentOS Linux release 8.4.2105
$ singularity exec my_username_app_img.sif tree --version
tree v1.7.0 (c) 1996 - 2014 by Steve Baker, Thomas Moore, Francesc Rocher, Florian Sesser, Kyosuke Tokoro
通过Definition File构建Singularity镜像¶
Singularity还可以使用“镜像定义文件”(Definition File)描述镜像构建过程。镜像定义文是一个文本文件，描述了构建镜像使用的基本镜像、构建过程执行的命令，如软件包管理命令 yum, apt-get 等等。
小技巧
上一节交互式操作的命令操作过程，就是镜像定义文件的主要内容。
首先从登录节点使用用户名 build 跳转到专门用于构建容器镜像的节点。
需要注意的是，X86节点(用于 cpu small huge 等队列)和国产ARM节点(用于 arm128c256g 队列)的处理器指令集是不兼容的，需使用对应的镜像构建节点。
小技巧
请选择与目标主机(x86或arm)相匹配的容器构建节点。
从登录节点跳转X86容器构建节点：
$ ssh build@container-x86
$ hostname
container-x86.pi.sjtu.edu.cn
从登录节点跳转ARM容器构建节点：
$ ssh build@container-arm
$ hostname
container-arm.pi.sjtu.edu.cn
小心
出于安全考虑， container-x86 和 container-arm 节点每天 23:59 重启节点并清空数据，请及时转移容器构建节点上的数据。build 为共享用户，请勿修改自己工作目录外的数据，以免影响其他用户的使用。
由于所有用户共享使用 build 用户，需要创建专属工作目录，在工作目录中构建镜像。
我们使用 mktemp -d 命令在 /tmp 目录下创建名字带有随机字符的工作目录。
$ cd $(mktemp -d)
$ pwd
/tmp/tmp.sr7C5813M9
我们准备一个镜像定义文件 sample.def ，这个定义文件使用CentOS 8为基本镜像，安装编译器、OpenMPI等工具，编译OpenFOAM 8，内容如下:
Bootstrap: docker
From: centos:8
%help
This recipe provides an OpenFOAM-8 environment installed
with GCC and OpenMPI-4.
%labels
Author Fatih Ertinaz
%post
### Install prerequisites
yum groupinstall -y 'Development Tools'
yum install -y wget git openssl-devel libuuid-devel
### Install OpenMPI
# Why openmpi-4.x is needed: https://github.com/hpcng/singularity/issues/2590
vrs=4.0.3
wget https://download.open-mpi.org/release/open-mpi/v4.0/openmpi-${vrs}.tar.gz
tar xf openmpi-${vrs}.tar.gz && rm -f openmpi-${vrs}.tar.gz
cd openmpi-${vrs}
./configure --prefix=/opt/openmpi-${vrs}
make all install
make all clean
### Update environment - OpenMPI
export MPI_DIR=/opt/openmpi-${vrs}
export MPI_BIN=$MPI_DIR/bin
export MPI_LIB=$MPI_DIR/lib
export MPI_INC=$MPI_DIR/include
export PATH=$MPI_BIN:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$MPI_LIB:$LD_LIBRARY_PATH
### OpenFOAM version
pkg=OpenFOAM
vrs=8
### Install under /opt
base=/opt/$pkg
mkdir -p $base && cd $base
### Download OF
wget -O - http://spack.pi.sjtu.edu.cn/mirror/openfoam-org/openfoam-org-8.0.tar.gz | tar xz
mv $pkg-$vrs-version-$vrs $pkg-$vrs
## Download ThirdParty
wget -O - http://spack.pi.sjtu.edu.cn/mirror/openfoam-org/ThirdParty-8.tar.gz | tar xz
mv ThirdParty-$vrs-version-$vrs ThirdParty-$vrs
### Change dir to OpenFOAM-version
cd $pkg-$vrs
### Get rid of unalias otherwise singularity fails
sed -i 's,FOAM_INST_DIR=$HOME\/$WM_PROJECT,FOAM_INST_DIR='"$base"',g' etc/bashrc
sed -i 's/alias wmUnset/#alias wmUnset/' etc/config.sh/aliases
sed -i '77s/else/#else/' etc/config.sh/aliases
sed -i 's/unalias wmRefresh/#unalias wmRefresh/' etc/config.sh/aliases
### Compile and install
. etc/bashrc
./Allwmake -j$(nproc) 2>&1 | tee log.Allwmake
### Clean-up environment
rm -rf platforms/$WM_OPTIONS/applications
rm -rf platforms/$WM_OPTIONS/src
cd $base/ThirdParty-$vrs
rm -rf build
rm -rf gcc-* gmp-* mpfr-* binutils-* boost* ParaView-* qt-*
strip $FOAM_APPBIN/*
### Source bashrc at runtime
echo '. /opt/OpenFOAM/OpenFOAM-8/etc/bashrc' >> $SINGULARITY_ENVIRONMENT
%environment
export MPI_DIR=/opt/openmpi-4.0.3
export MPI_BIN=$MPI_DIR/bin
export MPI_LIB=$MPI_DIR/lib
export MPI_INC=$MPI_DIR/include
export PATH=$MPI_BIN:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$MPI_LIB:$LD_LIBRARY_PATH
%test
. /opt/OpenFOAM/OpenFOAM-8/etc/bashrc
icoFoam -help
%runscript
echo
echo "OpenFOAM installation is available under $WM_PROJECT_DIR"
echo
调用“容器化的Singularity”构建镜像，由于指令集的差异，使用的镜像标签也有x86和arm分别。
小技巧
在 container-x86 上请使用 sjtuhpc/centos7-singularity:x86 ，在 container-arm 上请使用 sjtuhpc/centos7-singularity:arm 。
在 container-x86 节点上上构建镜像，构建的镜像保存在当前目录 sample-x86.sif ：
$ docker run --privileged --rm -v \
${PWD}:/home/singularity \
sjtuhpc/centos7-singularity:x86 \
singularity build /home/singularity/sample-x86.sif /home/singularity/sample.def
在 container-arm 节点上上构建镜像，构建的镜像保存在当前目录 sample.sif ：
$ docker run --privileged --rm -v \
${PWD}:/home/singularity \
sjtuhpc/centos7-singularity:arm \
singularity build /home/singularity/sample-arm.sif /home/singularity/sample.def
在镜像构建过程中“模拟”了root特权，因此生成镜像文文件属主是root：
$ ls -alh *.sif
-rwxr-xr-x 1 root root 475M Jun 3 22:43 sample-x86.sif
将构建出的镜像从 container 节点传回登录节点的家目录中：
$ scp sample-x86.sif YOUR_USERNAME@login1:~/
然后编写作业脚本提交到作业调度系统。 下面这个作业脚本示例使用刚才构建的OpenFOAM镜像，完成了网格划分、模型求解、后处理等操作:
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=openfoam
#SBATCH --partition=cpu
#SBATCH -n 40
#SBATCH --ntasks-per-node=40
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
ulimit -s unlimited
ulimit -l unlimited
module load openmpi/4.0.3-gcc-9.3.0
export IMAGE_NAME=./8-centos8.sif
singularity exec $IMAGE_NAME surfaceFeatures
singularity exec $IMAGE_NAME blockMesh
singularity exec $IMAGE_NAME decomposePar -copyZero
mpirun -n $SLURM_NTASKS singularity exec $IMAGE_NAME snappyHexMesh -overwrite -parallel
mpirun -n $SLURM_NTASKS singularity exec $IMAGE_NAME potentialFoam -parallel
mpirun -n $SLURM_NTASKS singularity exec $IMAGE_NAME simpleFoam -parallel
AI平台容器编译¶
与x86平台容器编译方式类似，在AI平台也有三种容器构建方式：
使用Singularity加载AI平台预编译的镜像。
使用Singularity拉取远端镜像。
按需定制Singularity镜像。
拉取AI平台预编译的镜像¶
如该镜像的tag带有gpu字样，则该镜像为AI平台预编译镜像，此时可用 singularity pull 命令拉去该镜像到本地直接使用。
以下示例拉取预编译的GPU版gromacs镜像到本地：
$ unset XDG_RUNTIME_DIR
$ unset SINGULARITY_BIND
$ unset MODULEPATH
$ singularity pull docker://sjtuhpc/hpc-app-container:gromacs-gpu-2019
查看生成的镜像文件
$ ls
gromacs-gpu-2019.sif
使用自己制作的镜像文件运行提交gromacs作业：
#!/bin/bash
#SBATCH -J gromacs_gpu_test
#SBATCH -p dgx2
#SBATCH -o %j.out
#SBATCH -e %j.err
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=12
#SBATCH --cpus-per-task=1
#SBATCH --gres=gpu:2
srun --mpi=pmi2 singularity run --nv gromacs-gpu-2019.sif gmx_mpi mdrun -deffnm benchmark -ntomp 1 -s ./ion_channel.tpr
使用Singularity拉取外部预编译应用镜像¶
您可以使用 singularity pull 拉取远端预编译的镜像，从而直接使用外部预预编译镜像仓库提供的丰富软件资源。
Singularity可以从Docker Hub(以 docker:// 开头)、Singularity Hub(以 shub:// 开头)等地址拉取镜像。
如下命令从Docker Hub拉取NGC构建的Pytorch镜像，保存成名为 pytorch_21.10-py3.sif 的镜像文件：
$ singularity pull docker://nvcr.io/nvidia/pytorch:21.10-py3
查看生成的镜像文件
$ ls centos8.sif
pytorch_21.10-py3.sif
申请GPU节点资源，加载容器镜像，并且在容器环境中运行 python -c "import torch" 命令查看有无报错：
$ singularity run --nv pytorch_21.10-py3.sif python -c "import torch"
没有报错说明镜像中的pytorch已经加载成功。
通过交互式Shell构建AI应用镜像¶
小技巧
构建Singularity容器镜像通常需要root特权，通常超算集群不支持这样的操作。π超算集群的“容器化的Singularity”允许用户编写、构建和传回自定义容器镜像。
在π超算集群上，我们采用“容器化的Singularity”，允许用户在一个受限的环境内以普通用户身份“模拟”root特权，保存成Singularity镜像，并将镜像传回集群使用。
从登录节点跳转X86容器构建节点：
$ ssh build@container-x86
$ hostname
container-x86.pi.sjtu.edu.cn
小心
出于安全考虑， container-x86 和 container-arm 节点每天 23:59 重启节点并清空数据，请及时转移容器构建节点上的数据。build 为共享用户，请勿修改自己工作目录外的数据，以免影响其他用户的使用。
由于所有用户共享使用 build 用户，需要创建专属工作目录，在工作目录中构建镜像。
我们使用 mktemp -d 命令在 /tmp 目录下创建名字带有随机字符的工作目录。
$ cd $(mktemp -d)
$ pwd
/tmp/tmp.sr7C5813M9
使用 docker 下载基础操作系统镜像。
$ docker pull centos:8
使用 docker images 查看本地可用的基础镜像列表。
$ docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
centos 8 5d0da3dc9764 4 weeks ago 231MB
使用 docker run -it IMAGE_ID 从基础镜像创建容器(container)实例，并以 root 身份进入容器内。
$ docker run -it --name=MY_USERNAME_DATE 5d0da3dc9764 /bin/bash
然后以 root 特权修改容器内容，例如安装软件等。
[root@68bdb5af0da9 /]# whoami
root
[root@68bdb5af0da9 /]# yum check-update
...
[root@68bdb5af0da9 /]# yum install tree
...
[root@68bdb5af0da9 /]# tree --version
tree v1.7.0 (c) 1996 - 2014 by Steve Baker, Thomas Moore, Francesc Rocher, Florian Sesser, Kyosuke Tokoro
操作结束后退出容器，回到 build 用户身份下。
[root@68bdb5af0da9 /]# exit
[build@container-x86 ~]$ whoami
build
使用 docker ps -a 查看与先前定义名字对应的container ID，在这个示例中是 MY_USERNAME_DATE 。
[build@container-x86 ~]$ docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
515e913f12cb 5d0da3dc9764 "/bin/bash" 4 seconds ago Exited (0) 2 seconds ago MY_USERNAME_DATE
使用 docker commit CONTAINER_ID IMG_NAME 提交容器变更。
$ docker commit 515e913f12cb my_username_app_img
此时使用 docker images 可以在容器镜像列表中看到刚刚提交的容器变更。
$ docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
my_username_app_img latest c26c43a0cc9b About a minute ago 279MB
将Docker容器保存为可在超算平台上使用的Singularity镜像。
$ SINGULARITY_NOHTTPS=1 singularity build my_username_app_img.sif docker-daemon://my_username_app_img:latest
INFO: Starting build...
INFO: Creating SIF file...
INFO: Build complete: my_username_app_img.sif
使用 scp sample-x86.sif YOUR_USERNAME@login1:~/ 将Singularity镜像文件复制到超算集群家目录后，可以使用 singularity 命令测试镜像文件，从 /etc/redhat-release 内容和 tree 命令版本看，确实进入了与宿主操作系统不一样的运行环境。
$ singularity exec my_username_app_img.sif cat /etc/redhat-release
CentOS Linux release 8.4.2105
$ singularity exec my_username_app_img.sif tree --version
tree v1.7.0 (c) 1996 - 2014 by Steve Baker, Thomas Moore, Francesc Rocher, Florian Sesser, Kyosuke Tokoro
通过Definition File构建AI应用镜像¶
Singularity还可以使用“镜像定义文件”(Definition File)描述镜像构建过程。镜像定义文件是一个文本文件，描述了构建镜像使用的基本镜像、构建过程执行的命令，如软件包管理命令 yum, apt-get 等等。
从登录节点跳转X86容器构建节点：
$ ssh build@container-x86
$ hostname
container-x86.pi.sjtu.edu.cn
小心
出于安全考虑， container-x86 和 container-arm 节点每天 23:59 重启节点并清空数据，请及时转移容器构建节点上的数据。build 为共享用户，请勿修改自己工作目录外的数据，以免影响其他用户的使用。
由于所有用户共享使用 build 用户，需要创建专属工作目录，在工作目录中构建镜像。
我们使用 mktemp -d 命令在 /tmp 目录下创建名字带有随机字符的工作目录。
$ cd $(mktemp -d)
$ pwd
/tmp/tmp.sr7C5813M9
我们准备一个镜像定义文件 sample.def ，内容如下:
BootStrap: docker
From: sjtuhpc/hpc-base-container:gcc-8.cuda-10.2.ompi-4.0
Stage: build
%post
. /.singularity.d/env/10-docker*.sh
%post
yum install -y \
epel-release
yum install -y \
cmake3 \
make \
wget
ln -s /usr/bin/cmake3 /usr/bin/cmake
rm -rf /var/cache/yum/*
# Gromacs version 2020
%post
mkdir -p /var/tmp && wget -q -nc --no-check-certificate -P /var/tmp http://ftp.gromacs.org/pub/gromacs/gromacs-2019.6.tar.gz
mkdir -p /var/tmp && tar -x -f /var/tmp/gromacs-2019.6.tar.gz -C /var/tmp -z
mkdir -p /var/tmp/gromacs-2019.6/build && cd /var/tmp/gromacs-2019.6/build
cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/gromacs -D CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda \
-D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D GMX_SIMD=AVX_512 \
-D GMX_BUILD_OWN_FFTW=ON -D GMX_GPU=ON -D GMX_MPI=ON -D GMX_OPENMP=ON \
-D GMX_PREFER_STATIC_LIBS=ON /var/tmp/gromacs-2019.6
cmake --build /var/tmp/gromacs-2019.6/build --target all -- -j$(nproc)
cmake --build /var/tmp/gromacs-2019.6/build --target install -- -j$(nproc)
rm -rf /var/tmp/gromacs-2019.6 /var/tmp/gromacs-2019.6.tar.gz
%environment
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/gromacs/lib64:$LD_LIBRARY_PATH \
epxort PATH=/opt/gromacs/bin:$PATH
BootStrap: docker
From: sjtuhpc/hpc-base-container:gcc-8.cuda-10.2.ompi-4.0
%post
. /.singularity.d/env/10-docker*.sh
# Gromacs version 2020
%files from build
/opt/gromacs /opt/gromacs
%environment
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/gromacs/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/opt/gromacs/bin:$PATH
构建的镜像保存在当前目录 sample-x86.sif ：
$ docker run --privileged --rm -v \
${PWD}:/home/singularity \
sjtuhpc/centos7-singularity:x86 \
singularity build /home/singularity/sample-x86.sif /home/singularity/sample.def
在镜像构建过程中“模拟”了root特权，因此生成镜像文文件属主是root：
$ ls -alh *.sif
-rwxr-xr-x 1 root root 475M Jun 3 22:43 sample-x86.sif
将构建出的镜像从 container 节点传回登录节点的家目录中：
$ scp sample-x86.sif YOUR_USERNAME@login1:~/
然后编写作业脚本提交到作业调度系统。 下面这个作业脚本示例使用刚才构建的Gromacs GPU版镜像:
#!/bin/bash
#SBATCH -J gromacs_gpu_test
#SBATCH -p dgx2
#SBATCH -o %j.out
#SBATCH -e %j.err
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=12
#SBATCH --cpus-per-task=1
#SBATCH --gres=gpu:2
srun --mpi=pmi2 singularity run --nv sample-x86.sif gmx_mpi mdrun -deffnm benchmark -ntomp 1 -s ./ion_channel.tpr
参考资料¶
Singularity Quick Start https://sylabs.io/guides/3.4/user-guide/quick_start.html
Docker Hub https://hub.docker.com/
NVIDIA GPU CLOUD https://ngc.nvidia.com/
更多 Singularity Definition Files 的例子请参考 https://github.com/SJTU-HPC/hpc-base-container/tree/dev/base/