Trial Testing: Perbedaan antara revisi

Dari ALELEON by EFISON
(→‎Komputasi AI AMD RDNA3 dan ROCm 6.1.3: fix nama rocm dan menambah TF)
Baris 8: Baris 8:
Ini adalah pengujian GPU AMD RDNA3 dan ROCm 6 untuk komputasi AI dengan environment:  
Ini adalah pengujian GPU AMD RDNA3 dan ROCm 6 untuk komputasi AI dengan environment:  


* Berjalan di compute node testing dengan spesifikasi CPU AMD Ryzen 3300X 4 core / 8 thread, GPU AMD Radeon 7900XT 20GB GDDR6, dan RAM 64GB.
* Berjalan di compute node testing dengan spesifikasi CPU AMD Ryzen 3300X 4 core / 8 thread, GPU AMD Radeon 7900XT 20GB GDDR6, dan RAM efektif 60GB.
* Sesi interaktif Jupyter dengan container Apptainer. Tim admin menyediakan image siap pakai untuk pengujian ini:  
* Sesi interaktif Jupyter dengan container Apptainer. Tim admin menyediakan image siap pakai untuk pengujian ini:  


Baris 20: Baris 20:
|PyTorch 2.1.2 dengan Jupyter dan ROCm 6.1.3
|PyTorch 2.1.2 dengan Jupyter dan ROCm 6.1.3
|-
|-
|rocm/tensorflow2.15_rocm6.1_py3.10.sof
|rocm/tensorflow2.15_rocm6.1_py3.10_dev.sif
|TensorFlow 2.15 dengan Jupyter dan ROCm 6.1
|TensorFlow 2.15 dengan Jupyter dan ROCm 6.1
|}
|}
''<small>Note admin: sedang membuat image untuk TensorFlow.</small>''
=== '''Memulai Sesi Jupyter''' ===
=== '''Memulai Sesi Jupyter''' ===
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
Baris 44: Baris 42:
**''pilih sesuai preferensi user, Jupyter Lab atau Notebook''
**''pilih sesuai preferensi user, Jupyter Lab atau Notebook''
*'''Partition''' -> radeon
*'''Partition''' -> radeon
*'''Number of CPU core(s)''' -> 8
*'''Number of CPU core(s)''' -> 2 - 8  
*'''Amount of memory/RAM (GB)''' -> 60
*'''Amount of memory/RAM (GB)''' -> 1 - 60
*'''Choose Radeon GPU type''' -> RX 7900 XT
*'''Choose Radeon GPU type''' -> RX 7900 XT
*'''Number of hours''' -> 1 - 72 maksimum
*'''Number of hours''' -> 1 - 72  


*'''Choose how to launch Jupyter''' -> container
*'''Choose how to launch Jupyter''' -> container

Revisi per 6 September 2024 03.31

Halaman ini menjabarkan tutorial untuk pengujian software komputasi dan hardware di ALELEON Supercomputer. Silahkan lihat contents / daftar isi (apabila ada) untuk menjalankan pengujian yang diinginkan.

DISCLAIMER!
Selain akun testing, sistem tetap menghitung Core Hour untuk pengujian yang menjalankan komputasi!

Komputasi AI AMD RDNA3 dan ROCm 6

Ini adalah pengujian GPU AMD RDNA3 dan ROCm 6 untuk komputasi AI dengan environment:

  • Berjalan di compute node testing dengan spesifikasi CPU AMD Ryzen 3300X 4 core / 8 thread, GPU AMD Radeon 7900XT 20GB GDDR6, dan RAM efektif 60GB.
  • Sesi interaktif Jupyter dengan container Apptainer. Tim admin menyediakan image siap pakai untuk pengujian ini:
Daftar image siap pakai
Nama Image Keterangan
rocm/pytorch2.1.2_jupyter_rocm6.1.3.sif PyTorch 2.1.2 dengan Jupyter dan ROCm 6.1.3
rocm/tensorflow2.15_rocm6.1_py3.10_dev.sif TensorFlow 2.15 dengan Jupyter dan ROCm 6.1

Memulai Sesi Jupyter

Langkah Interactive Job Sesi Jupyter dengan Container

Efirojupyterlab.png

1
Login ke web EFIRO ALELEON Supercomputer.
2
Buka pinned apps Jupyter New Pinnedapps jupyter.png di homepage EFIRO.
3
Isi formulir untuk memulai sesi Jupyter dengan panduan berikut:
  • Choose Jupyter version
    • pilih sesuai preferensi user, Jupyter Lab atau Notebook
  • Partition -> radeon
  • Number of CPU core(s) -> 2 - 8
  • Amount of memory/RAM (GB) -> 1 - 60
  • Choose Radeon GPU type -> RX 7900 XT
  • Number of hours -> 1 - 72
  • Choose how to launch Jupyter -> container
  • Choose available .sif container to run -> pilih sesuai kebutuhan
  • Software modules -> kosongkan
  • Environment setup -> kosongkan
  • Additional Jupyter arguments -> kosongkan
  • Email address
    • Notifikasi email untuk status mulai dan selesainya sesi Jupyter.
    • Isi apabila berkenan.
4
Klik tombol Launch untuk memulai sesi Jupyter.
  • User akan diarahkan ke halaman My Interactive Sessions.
  • Tunggu hingga sesi Jupyter siap diakses.
Status sesi Jupyter mengantri menunggu alokasi hardware
5
Apabila status Running, klik tombol Connect to Jupyter.
Sesi Jupyter siap diakses.
Untuk menghentikan sesi, klik tombol Cancel.
6
Pilih Notebook Python 3 untuk memulai sesi notebook Python 3.
Gunakan Notebook Python 3 untuk menjalankan kernel conda env user di Jupyter Notebook
Gunakan Notebook Python 3 untuk menjalankan kernel conda env user di Jupyter Lab
Note perintah penting pada cell Jupyter
Instalasi package Python dilakukan dengan pip: 
!pip install [nama-package]

Untuk menunjukkan status GPU, jalankan perintah berikut: 

!rocm-smi
7
User dapat mengunjungi sesi Jupyter yang sedang berjalan pada:
  • Menu My Interactive Sessions pada homepage EFIRO.
  • Kolom Active interactive sessions pada homepage EFIRO.
Diperoleh dari "https://wiki.efisonlt.com/index.php?title=Trial_Testing&oldid=1719"