CN103324505A - 在集群***和云计算***中部署gpu开发环境的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种在集群***和云计算***中部署GPU开发环境的方法，包括：检测当前账户是否是root账户，如果是，则安装GPU驱动程序；检测当前账户是否是root账户，如果是，则安装CUDA程序编译器；以及检测当前账户是否是root账户，如果是，则安装GPU程序开发套件。本发明可以通过自动检测当前账户是否是root账户自动进行GPU开发环境部署，从而提高部署效率。
Description
技术领域
本发明基本上涉及服务器领域，更具体地来说，涉及一种在集群***和云计算***中部署GPU开发环境的方法。
背景技术
GPU是图形处量单元（Graphic Processor Unit）的缩写。GPU通用计算2007年左右兴起，引发了一场高性能计算革命。它极高的运算能力和读写带宽迅速吸引学术界、工业界的关注。越来越多的主流商业软件、开源软件使用GPU加速，并取得成功。日益增多的高性能计算集群和云计算平台，在建设规划时就采用了GPU加速设备。运行支持GPU加速的软件之前、开发GPU程序之前都需要部署GPU的开发环境，需要安装三类软件：驱动（GPU driver）、CUDA程序编译器（cudatoolkit）和GPU程序开发套件（GPU computiing SDK）。
目前，GPU开发环境在集群中的部署方式是在每个节点上手动安装，这样的部署方式技术要求高、繁琐、低效、易出错，主要表现在：
技术要求高。GPU开发环境软件安装时，用到大量的linux***命令和排错经验，还要深入了解GPU软件的众多命令行参数。GPU软件开发套件编译时会用到多个不常用的软件包，操作***默认不安装这些软件包，需要从操作***安装介质、第三方软件源代码或者网络安装缺失的软件包及其依赖包。这些缺失包的查找、安装过程技术要求很高，任何一步出错，都会导致安装失败。因此，操作人员需要精通linux操作***和GPU开发环境软件。
过程繁琐。安装过程包含查看操作***类型和版本、下载对应版本的GPU开发环境软件、查找集群共享目录、将GPU开发环境软件上传至共享目录、切换到root账户、将操作***运行等级切换为3、为GPU开发环境软件添加可执行属性、安装GPU驱动、修改显示输出配置文件以保证仍用主板上的VGA输出屏幕图像、安装toolkit、输入cudatoolkit安装目录、将toolkit的bin目录和lib目录分别加入环境变量PATH和LD_LIBRARY_PATH、修改操作***配置文件使所有用户登录***时都能自动加载cudatoolkit的环境变量、安装操作***缺失的软件包（libXi,libGLU,ligGL,libXmu,libglut）及其依赖包、安装GPU软件开发套件、设置安装目录、编译套件中示例代码。移除GPU开发环境软件过程包含卸载GPU开发套件、卸载cudatoolkit及环境变量配置文件、卸载GPU驱动、恢复操作***自带集成显示芯片驱动以保证可以使用主板VGA接口输出屏幕。步骤很多，操作繁琐。
低效。安装和卸载GPU开发环境软件过程繁琐，且需要手动交互操作，逐结点手动安装将花费很长时间。例如一套200个结点的小型集群，部署GPU开发环境可能需要几天的时间，如果出现报错，则将花费更多的时间。
易出错。GPU开发环境软件安装、卸载过程中需要使用大量的命令参数，难以记忆。安装过程中，每个结点都需要输入驱动安装目录、cudatoolkit安装目录、设置环境变量、创建环境变量开机启动文件，大量重复操作时，极易出错，为后续使用留下隐患。同一集群经常由不同的人员改动、维护，操作习惯各不相同，造成配置混乱。手动操作没有日志文件，不利于后期排查，小问题长期积累，最终导致集群不可用。
发明内容
针对上述现有技术的缺陷，本发明提出了一种在集群***和云计算***中部署GPU开发环境的方法，解决了如何提高GPU开发环境的部署效率的技术问题。
根据本发明的一个方面，提供了一种在集群***和云计算***中部署GPU开发环境的方法，包括：步骤S1：检测当前账户是否是root账户，如果是，则安装GPU驱动程序；步骤S2：检测当前账户是否是root账户，如果是，则安装CUDA程序编译器；以及步骤S3：检测当前账户是否是root账户，如果是，则安装GPU软件开发套件。
在所述方法中，所述步骤S1进一步包括：步骤S11：检测当前账户是否是root账户，如果是，则执行步骤S12；步骤S12：检测当前操作***是否包含expect必需包，如果是，则执行步骤S13；步骤S13：检测当前操作***类型和版本号；步骤S14：根据当前操作***类型和版本号选择对应的GPU驱动程序；步骤S15：为所述GPU驱动程序添加可执行权限；步骤S16：检测当前操作***运行级别，如果所述当前操作***运行级别不是3则将其切换为3；步骤S17：安装所述GPU驱动程序；以及步骤S18：如果在所述步骤S15中检测出当前操作***运行级别不是3，则将当前操作***运行级别转换回所述步骤S15中检测得到的运行级别。
在所述方法中，所述步骤S2进一步包括：步骤S21：检测当前账户是否是root账户，如果是，则执行步骤S22；步骤S22：检测当前操作***是否包含expect必需包，如果是，则执行步骤S23；步骤S23：检测当前操作***类型和版本号；步骤S24：根据所述当前操作***类型和版本号选择对应的CUDA程序编译器；步骤S25：为所述CUDA程序编译器添加可执行权限；步骤S26：检测当前操作***运行级别，如果所述当前操作***运行级别不是3则将其切换为3；步骤S27：安装所述CUDA程序编译器；以及步骤S28：如果在所述步骤S25中检测出当前操作***运行级别不是3，则将当前操作***运行级别转换回所述步骤S25中检测得到的运行级别。
在所述方法中，所述步骤S3进一步包括：步骤S31：检测当前账户是否是root账户，如果是，则执行步骤S32；步骤S32：检测当前操作***是否包含expect必需包，如果是，则执行步骤S23；步骤S33：检测当前操作***类型和版本号；步骤S34：根据所述当前操作***类型和版本号选择对应的GPU软件开发套件；步骤S35：为所述GPU软件开发套件添加可执行权限；步骤S36：检测当前操作***运行级别，如果所述当前操作***运行级别不是3则将其切换为3；步骤S37：安装所述GPU软件开发套件；以及步骤S38：如果在所述步骤S35中检测出当前操作***运行级别不是3，则将当前操作***运行级别转换回所述步骤S35中检测得到的运行级别。
在所述方法中，所述方法还包括：步骤S41：检测当前账户是否是root账户，如果是，则执行步骤S42；步骤S42：检测当前操作***运行级别，如果所述当前操作***运行级别不是3则将其切换为3；步骤S43：卸载所述GPU驱动程序；以及步骤S44：如果在所述步骤S42中检测出当前操作***运行级别不是3，则将当前操作***运行级别转换回所述步骤S42中检测得到的运行级别。
在所述方法中，所述方法还包括：步骤S51：检测当前账户是否是root账户，如果是，则执行步骤S52；步骤S52：删除所述CUDA程序编译器的安装目录下的所有文件；以及步骤S53：删除当前操作***中的环境变量配置文件。
在所述方法中，所述方法还包括：步骤S61：检测当前账户是否是root账户，如果是，则执行步骤S62；以及步骤S62：删除所述GPU软件开发套件的所有文件。
在所述方法中，所述GPU驱动程序、所述CUDA程序编译器和所述GPU软件开发套件安装在所述集群***和云计算***中的各个节点的相同目录中。
在所述方法中，所述方法还包括：将所有操作步骤信息记录在日志文件中。
在所述方法中，所述操作步骤信息包括操作时间、操作命令、操作账户和操作过程输出信息。
本发明可以通过自动检测当前账户是否是root账户自动进行GPU开发环境部署，从而提高部署效率。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是根据本发明的总体实施例的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
图1是根据本发明的总体实施例的流程图，在图1中：
步骤S100（自动安装GPU驱动程序）：检测当前账户是否是root账户，如果是，则安装GPU驱动程序。在本实施例中，自动检测是否为root用户操作，如果不是root用户，可以报错并提示切换至root用户操作
步骤S102（自动安装CUDA程序编译器）：检测当前账户是否是root账户，如果是，则安装CUDA程序编译器。在本实施例中，自动检测是否为root用户操作，如果不是root用户，可以报错并提示切换至root用户操作
步骤S104（自动安装GPU软件开发套件）：检测当前账户是否是root账户，如果是，则安装GPU软件开发套件。在本实施例中，自动检测是否为root账户，如果不是root账户，可以报错并提示切换至root账户。
本实施例可以通过自动检测当前账户是否是root账户自动进行GPU开发环境部署，从而提高部署效率。
其中，上述步骤S100的安装步骤可以具体包括以下步骤：
检测当前账户是否是root账户，如果是，则执行以下步骤，如果不是可以报错并切换至root账户；
检测当前操作***是否包含expect必需包，如果是，则执行以下步骤；
检测当前操作***类型和版本号；
根据当前操作***类型和版本号选择对应的GPU驱动程序；
为GPU驱动程序添加可执行权限；
检测当前操作***运行级别，如果当前操作***运行级别不是3则将其切换为3；
安装GPU驱动程序；以及
如果在上述步骤中检测出当前操作***运行级别不是3，则将当前操作***运行级别转换回上述步骤中检测得到的运行级别。
上述步骤S102的安装步骤可以具体包括以下步骤：
检测当前账户是否是root账户，如果是，则执行以下步骤，如果不是可以报错并切换至root账户；
检测当前操作***是否包含expect必需包，如果是，则执行下述步骤；
检测当前操作***类型和版本号；
根据当前操作***类型和版本号选择对应的CUDA程序编译器；
为CUDA程序编译器添加可执行权限；
检测当前操作***运行级别，如果当前操作***运行级别不是3则将其切换为3；
安装CUDA程序编译器；以及
如果在上述步骤中检测出当前操作***运行级别不是3，则将当前操作***运行级别转换回上述步骤中检测得到的运行级别。
上述步骤S104的安装步骤可以具体包括以下步骤：
检测当前账户是否是root账户，如果是，则执行以下步骤，如果不是可以报错并切换至root账户；
检测当前操作***是否包含expect必需包，如果是，则执行下述步骤；
检测当前操作***类型和版本号；
根据当前操作***类型和版本号选择对应的GPU开发套件；
为GPU开发套件添加可执行权限；
检测当前操作***运行级别，如果当前操作***运行级别不是3则将其切换为3；
安装GPU开发套件；以及
如果在上述步骤中检测出当前操作***运行级别不是3，则将当前操作***运行级别转换回上述步骤中检测得到的运行级别。
本发明提出一种的GPU开发环境部署方法可以根据操作***自动选择GPU环境程序的合适版本，从而可以实现一键式安装，只需一个安装命令，不需要交互操作；自动生成环境变量配置文件，开机自动导入GPU开发工具环境变量，不必每次登录都手工导入，进而提高了部署效率。
在安装之后，还可以包括卸载步骤：
其中，卸载GPU驱动程序的步骤包括：
检测当前账户是否是root账户，如果是，则执行以下步骤；
检测当前操作***运行级别，如果当前操作***运行级别不是3则将其切换为3；
卸载GPU驱动程序；以及
如果在上述步骤中检测出当前操作***运行级别不是3，则将当前操作***运行级别转换回上述步骤中检测得到的运行级别。
卸载CUDA程序编译器的步骤包括：
检测当前账户是否是root账户，如果是，则执行以下步骤；
删除CUDA程序编译器的安装目录下的所有文件；以及
删除当前操作***中的环境变量配置文件。
卸载GPU程序开发套件的步骤包括：
检测当前账户是否是root账户，如果是，则执行以下步骤；以及
删除GPU程序开发套件的所有文件。
本发明提出一种的GPU开发环境部署方法方便干净的卸载，不会为后续操作造成干扰。
此外，在优选实施例中，GPU驱动程序、CUDA程序编译器和GPU程序开发套件安装在集群***和云计算***中的各个节点的相同目录中，从而便于后续管理维护。
在另一个优选实施例中，还可以将所有操作步骤信息记录在日志文件中。例如，记录操作过程：可以将所有操作信息记录到/tmp/sugon/目录下的日志文件中，内容包括但不限于操作时间、操作命令、操作用户、操作过程中输出的信息等等，从而为排查错误提供保证。
以下将具体描述一个部署实例：
本发明提出一种高性能集群及云计算平台上GPU开发环境的自动部署方法，并编写了一套程序自动实现具体功能。该程序支持主流的centOS、Redhat和SUSE操作***，实现了GPU驱动、cudatoolkit和GPU computingSDK的一键安装与卸载。
必需包检测：检测静默安装所需要程序expect,如果操作***内没有安装，则使用***程序管理工具（yum或zypper）自动安装。如果本操作***程序源里没有expect及其依赖程序包，则本程序从自身携带的RPM包里选择相应版本安装；检测freeglut.so库文件，如果在/usr/lib64/目录下没有64位版的libglut.so*文件，本程序尝试使用从操作***程序、本程序所携带RPM包里安装，如果没有找到可用的RPM包，则从本程序携带的freeglut源码包编译安装；检测GPU computing SDK依赖包，这些程序包括但不限于libXi,libXmu,libGLU,libGL,libX11,如果没有安装，则尝试从操作***程序源和本程序所携RPM包中安装。
GPU驱动安装技术方案：检测命令参数正确性→检测是否为root账户→必需包检测→检测操作***类型及版本号→根据操作***信息选择合适的GPU驱动程序→为所选驱动程序文件添加可执行权限→检测操作***运行级别，如果不为3，切换为3→无人值守安装GPU驱动→将***运行级别调回原始级别。
GPU驱动卸载技术方案：检测命令参数正确性→检测是否为root账户→检测操作***运行级别，如果不为3，切换为3→使用nvidia-installer命令干净卸载驱动程序文件→将***运行级别调回原始级别。
cudatoolkit安装技术方案：检测命令参数正确性→检测是否为root账户→必需包检测→检测操作***类型及版本号→根据操作***信息选择合适的版本→为所选cudatoolkit文件添加可执行权限→静默安装，自动设置安装目录→输出文本信息，告知用户使CUDA环境变量生效的命令→完成，退出。
cudatoolkit卸载技术方案：检测命令参数正确性→检测是否为root账户→删除cudatoolkit安装目录中所有文件→删除环境变量配置文件→完成，退出。
GPU computing SDK安装技术方案：检测命令参数正确性→检测是否为root账户→必需包检测→检测操作***类型及版本号→根据操作***信息选择合适的版本→为所选GPU computing SDK文件添加可执行权限→静默安装GPU computing SDK→编译示例代码，并提示生成的可执行文件所在目录→完成，退出。
GPU computing SDK卸载技术方案：检测命令参数正确性→检测是否为root账户→删除GPU computing SDK所有文件→完成，退出。
记录操作过程：所有操作信息都会记录到/tmp/sugon/目录下的日志文件中，内容包括但不限于操作时间、操作命令、操作用户、操作过程中输出的信息。
其中，自动检测是否为root用户操作，如果不是root用户，可以报错并提示切换至root用户操作。自动检测操作***类型与版本号，并据此给SHELL脚本变量设置正确的程序名称。支持操作***Redhat5.x,Redhat6.x,centOS5.x,centOS6.x,SUSE11SP1,SUSE11SP2。智能检测GPU开发环境程序和本程序正常运行所依赖的程序包，如果某个程序包缺失，本程序会尝试利用操作***管理包管理工具（yum,zipper,rpm）从操作***程序源安装，检测对象包括但不限于expect,expect-devel,freeglut,freeglut-devel,libX11,libX11-devel,libXi,libXi-devel,libXmu,libXmu-devel,mesa-libGLU,mesa-libGLU-devel,Mesa-devel。本发明可以自身携带经常需要额外安装的程序包，它们包括但不限于expect,expect-devel,freeglut,freeglut-devel,libX11,libX11-devel,libXi,libXi-devel,libXmu,libXmu-devel,mesa-libGLU,mesa-libGLU-devel,Mesa-devel。本发明自身携带freeglut程序包源代码和编译安装的shell脚本，在没有freeglut的RPM包或者freeglut的RPM包安装不成功时，使用源码安装。GPU开发环境部署工具名称为gputool,六种使用方法为gputool--install--driver，gputool--uninstall--driver，gputool--install--toolkit，gputool--uninstall--toolkit，gputool--install--sdk，gputool--uninstall–sdk。利用expect包功能，智能设置程序安装过程中需要输入的安装目录等信息，实现完成静默安装。在/etc/profile.d目录下创建环境变量配置文件sugon-cuda42.sh。将GPU computing SDK安装到集群共享目录，所有结点都能访问。自动编译GPU computing SDK携带的所有示例代码，并在编译完成后告知用户可执行文件所在目录。所有操作信息都会记录到/tmp/sugon/目录下的日志文件中，内容包括但不限于操作时间、操作命令、操作用户、操作过程中输出的信息。
本实例的GPU环境部署方法方法，并开发了一套程序实现具体功能，达到以下效果：根据操作***自动选择GPU环境程序的合适版本；一键式安装，只需一个安装命令，不需要交互操作；所有结点的安装目录相同，便于后续管理维护；将GPU computing SDK安装到共享目录，既节省了安装编译时间，又减少了本地存储容量的消耗；将cudatoolkit安装到结点本地存储空间，使各结点能单独使用，又能提高多机协作时的效率；方便干净的卸载，不会为后续操作造成干扰；集群中所有结点可以并行执行安装程序，无论集群规模有多大，都能在一小时内完成GPU开发环境的部署，极大地提高了工作效、节省时间成本和人力成本；操作简便，一共只有6个命令，对操作人员技术要求低；日志功能为排查错误提供保证。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种在集群***和云计算***中部署GPU开发环境的方法，其特征在于，包括：
步骤S1：检测当前账户是否是root账户，如果是，则安装GPU驱动程序；
步骤S2：检测当前账户是否是root账户，如果是，则安装CUDA程序编译器；以及
步骤S3：检测当前账户是否是root账户，如果是，则安装GPU程序开发套件。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1进一步包括：
步骤S11：检测当前账户是否是root账户，如果是，则执行步骤S12；
步骤S12：检测当前操作***是否包含expect必需包，如果是，则执行步骤S13；
步骤S13：检测当前操作***类型和版本号；
步骤S14：根据当前操作***类型和版本号选择对应的GPU驱动程序；
步骤S15：为所述GPU驱动程序添加可执行权限；
步骤S16：检测当前操作***运行级别，如果所述当前操作***运行级别不是3则将其切换为3；
步骤S17：安装所述GPU驱动程序；以及
步骤S18：如果在所述步骤S15中检测出当前操作***运行级别不是3，则将当前操作***运行级别转换回所述步骤S15中检测得到的运行级别。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包括：
步骤S21：检测当前账户是否是root账户，如果是，则执行步骤S22；
步骤S22：检测当前操作***是否包含expect必需包，如果是，则执行步骤S23；
步骤S23：检测当前操作***类型和版本号；
步骤S24：根据所述当前操作***类型和版本号选择对应的CUDA程序编译器；
步骤S25：为所述CUDA程序编译器添加可执行权限；
步骤S26：检测当前操作***运行级别，如果所述当前操作***运行级别不是3则将其切换为3；
步骤S27：安装所述CUDA程序编译器；以及
步骤S28：如果在所述步骤S25中检测出当前操作***运行级别不是3，则将当前操作***运行级别转换回所述步骤S25中检测得到的运行级别。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S3进一步包括：
步骤S31：检测当前账户是否是root账户，如果是，则执行步骤S32；
步骤S32：检测当前操作***是否包含expect必需包，如果是，则执行步骤S23；
步骤S33：检测当前操作***类型和版本号；
步骤S34：根据所述当前操作***类型和版本号选择对应的GPU程序开发套件；
步骤S35：为所述GPU程序开发套件添加可执行权限；
步骤S36：检测当前操作***运行级别，如果所述当前操作***运行级别不是3则将其切换为3；
步骤S37：安装所述GPU程序开发套件；以及
步骤S38：如果在所述步骤S35中检测出当前操作***运行级别不是3，则将当前操作***运行级别转换回所述步骤S35中检测得到的运行级别。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
步骤S41：检测当前账户是否是root账户，如果是，则执行步骤S42；
步骤S42：检测当前操作***运行级别，如果所述当前操作***运行级别不是3则将其切换为3；
步骤S43：卸载所述GPU驱动程序；以及
步骤S44：如果在所述步骤S42中检测出当前操作***运行级别不是3，则将当前操作***运行级别转换回所述步骤S42中检测得到的运行级别。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
步骤S51：检测当前账户是否是root账户，如果是，则执行步骤S52；
步骤S52：删除所述CUDA程序编译器的安装目录下的所有文件；以及
步骤S53：删除当前操作***中的环境变量配置文件。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
步骤S61：检测当前账户是否是root账户，如果是，则执行步骤S62；以及
步骤S62：删除所述GPU程序开发套件的所有文件。
8.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述GPU驱动程序、所述CUDA程序编译器和所述GPU程序开发套件安装在所述集群***和云计算***中的各个节点的相同目录中。
9.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所有操作步骤信息记录在日志文件中。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述操作步骤信息包括操作时间、操作命令、操作账户和操作过程输出信息。
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