high perfermance computer usage

简单记一下hpc的使用:

hpc就是一些科研机构或者大学建立的服务器中心。我这大学的每一位学生,可以轻松使用hpc批量跑数据,也可以新建自己的server跑一些local data,后者每个学生账号最大是32核512G的运行内存,体验非常好,只不过只能使用jupyternote book或者R登录,也可以跑bash,总之非常nice。

新建自己的server跑jupyternote book就比较容易,例如:

bash 复制代码
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
from tqdm import tqdm
# python
def my_func(x):
    return x**2
def run(f, this_iter):
    with ProcessPoolExecutor(max_wokers=32) a executor:
        results = list(tqdm(executor.map(f. this_iter), total=len(this_iter))
    return results
if name == '__main__':
    this_iter = [1,2,3,4,4,5,6]
    results = run(my_func, this_iter)

# ipynb
from multiprocessing import Pool
from tqdm import tqdm
def my_func(x):
    return x**2
def run(f, this_iter):
    with Pool(max_wokers=32) a p:
        results = list(tqdm(p.imap(f. this_iter), total=len(this_iter))
    return results
if name == '__main__':
    this_iter = [1,2,3,4,4,5,6]
    results = run(my_func, this_iter)

两者区别就在于使用ProcessPoolExecutor 还是 Pool,还有map 和imap。其他都是一样的使用。

完全免费的32核512G云服务器,还可以加载2080Ti等显卡,我觉得这个科研资源算是非常好了,至少节省了自己2万左右资金。

第二个就是hpc节点的使用

hpc的集群节点主要是用来批量跑数据预处理,我主要是跑fmriprep和xcp-d。

首先是定义变量:

bash 复制代码
#!/bin/bash

#$ -N sub-${subject}_fmriprep
#$ -pe smp 10
#$ -q UI
#$ -j y
#$ -o /Data/test/logs
#$ -t 1-29:1

这些是hpc的定义,例如-o表示output,-pe表示需求的核心数,-q是请求的节点端口等等。

然后可以自己自定义一些环境变量:

bash 复制代码
singularityDir=/Data/test
export TEMPLATEFLOW_HOME=${singularityDir}/TemplateFlow
export SINGULARITYENV_TEMPLATEFLOW_HOME=/templateflow

然后就可以使用fmriprep的脚本:

bash 复制代码
singularity run --cleanenv \
-B /Users/work:/work \
-B ${TEMPLATEFLOW_HOME:-$HOME/.cache/templateflow}:/templateflow \
${singularityDir}/fmriprep.sif \
/Data/test/BIDS/ /Data/test/fmriprep/ participant --participant-label ${subject} \
--skip_bids_validation \
--nprocs 8 --omp-nthreads 8 --mem 32000 \
-t rest \
-w work \
........
......

然后保存脚本,在服务器端口敲命令: qsub fmriprep_run.sh 即可。

可以用 qstat | grep ID 查看提交的作业是否正常在运行。

等运行结束以后,可以使用qacct -j {job_id} 查看fmriprep的运行过程。

以我这个为例,我的test脚本调用了8个核跑了一个被试,运行细节如下:

一个rest-state bold输出到2个空间,做体空间和皮层空间,cpu时间是84831s,最大内存是5.8G,运行时间是8小时30分钟。

一般来说,fmriprep只有几个步骤能跑满cpu,比如ants,还有一些步骤是跑不满的,所以假设同样8个被试,使用8个核心,一个一个跑,跟使用1个核心,8个一起跑,后者的时间应该是要短很多。

一种方法是,使用python脚本,建立Pool池,调用多个kernel,然后每个kernel去跑一个singularity。

bash 复制代码
## multiple subjects
#!/bin/bash
#$ -N sub-batchArray_fmriprep
#$ -pe smp 10
#$ -q PINC, CCOM, UI
#$ -j y
#$ -o /data/logs
#$ -t 1-27:1
OMP_NUM_THREADS=30
subject='cat /data/test/sublist | head -n+${SGE_TASK_ID} | tail -n-1'

singularityDir=/data/test
...
...
相关推荐
Mikhail_G13 小时前
Python应用变量与数据类型
大数据·运维·开发语言·python·数据分析
Tianyanxiao21 小时前
华为×小鹏战略合作:破局智能驾驶深水区的商业逻辑深度解析
大数据·人工智能·经验分享·华为·金融·数据分析
火星数据-Tina1 天前
AI数据分析在体育中的应用:技术与实践
人工智能·数据挖掘·数据分析
Theodore_10222 天前
大数据(1) 大数据概述
大数据·hadoop·数据分析·spark·hbase
生信学术纵览2 天前
中科院1区顶刊|IF14+:多组学MR联合单细胞时空分析,锁定心血管代谢疾病的免疫治疗新靶点
数据挖掘·数据分析
壹氿2 天前
Supersonic 新一代AI数据分析平台
人工智能·数据挖掘·数据分析
SelectDB技术团队2 天前
Apache Doris + MCP:Agent 时代的实时数据分析底座
人工智能·数据挖掘·数据分析·apache·mcp
企销客CRM2 天前
CRM管理软件的数据可视化功能使用技巧:让数据驱动决策
信息可视化·数据挖掘·数据分析·用户运营
人大博士的交易之路2 天前
今日行情明日机会——20250606
大数据·数学建模·数据挖掘·数据分析·涨停回马枪
产品何同学2 天前
数据分析后台设计指南:实战案例解析与5大设计要点总结
数据挖掘·数据分析·产品经理·墨刀·原型设计·后台管理系统·数据分析后台