Trial Testing

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 64GB.
• 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.sof	TensorFlow 2.15 dengan Jupyter dan ROCm 6.1

Note admin: sedang membuat image untuk TensorFlow.

Memulai Sesi Jupyter

Langkah Interactive Job Sesi Jupyter dengan Container
1
Login ke web EFIRO ALELEON Supercomputer.
2
Buka pinned apps Jupyter 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) -> 8 Amount of memory/RAM (GB) -> 60 Choose Radeon GPU type -> RX 7900 XT Number of hours -> 1 - 72 maksimum 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.