Python

利用環境

利用できるバージョン・システム

以下の表に示すpython を利用することができます。 いずれもOSに付属するパッケージとして提供されているため、モジュールファイルによる環境設定は不要です。

+ ： すべてのユーザが利用可能
- ： 利用不可

利用可能なライブラリ

標準でインストールされているライブラリは pip コマンドで確認できます。 パッケージの追加が必要な場合は pipコマンドでご自身のHOMEディレクトリ等に追加インストールが可能です。

## python3.8 環境のインストール済みパッケージ一覧を表示する場合
$ pip3.8 list
Package                      Version
---------------------------- ----------
absl-py                      1.3.0
asgiref                      3.6.0
astunparse                   1.6.3
...

機械学習/深層学習

以下のPythonパッケージは予め特定のpython環境にインストールしてあります。 利用するにはモジュールファイルのロードが必要です。

Intel Extension for PyTorch の参考資料

• Documentation
• Examples

システムA/B/C 向けの pytorch に関する補足

システムA/B/C 向けの pytorch は、Intel Extension for Pytorch は Intel oneCCL Bindings for Pytorch を利用します。 以下にサンプルプログラムと、ジョブスクリプトを例を記載していますので、参考にしてください。 各ソフトウェアの使い方の詳細は公式マニュアルをご参照ください。

サンプルプログラム

#!/usr/bin/python3.8

# Reference source
# https://github.com/intel/torch-ccl#usage

import os
import torch.nn.parallel
import torch.distributed as dist
import oneccl_bindings_for_pytorch
import intel_extension_for_pytorch

os.environ['MASTER_ADDR'] = str(os.environ.get('TORCH_MASTER_ADDR', '127.0.0.1'))
os.environ['MASTER_PORT'] = str(os.environ.get('TORCH_MASTER_PORT', '29500'))
os.environ['RANK'] = str(os.environ.get('PMI_RANK', 0))
os.environ['WORLD_SIZE'] = str(os.environ.get('PMI_SIZE', 1))

backend = 'ccl'
dist.init_process_group(backend)
my_rank = dist.get_rank()
my_size = dist.get_world_size()
print("my rank = %d  my size = %d" % (my_rank, my_size))

x = torch.ones([2, 2])
y = torch.ones([4, 4])
with torch.autograd.profiler.profile(record_shapes=True) as prof:
    for _ in range(10):
        dist.all_reduce(x)
        dist.all_reduce(y)
dist.barrier()
print(prof.key_averages(group_by_input_shape=True).table(sort_by="self_cpu_time_total"))

ジョブスクリプト

#!/bin/bash
#============ SBATCH Directives =======
#SBATCH -p gr10001b
#SBATCH -t 1:0:0
#SBATCH --rsc p=4:t=1:c=1
#SBATCH -o %x.%A.out

#============ Shell Script ============

. /usr/share/Modules/init/bash
module load pytorch/2.0.1.py38_intel-2022.3
module list

set -x

export CCL_WORKER_COUNT=${OMP_NUM_THREADS}
export CCL_WORKER_AFFINITY=$(numactl -s |grep physcpubind: | sed -e 's/physcpubind: //'  -e 's/ *$//' -e 's/ /,/g')
export TORCH_MASTER_ADDR=${SLURMD_NODENAME}-ib0

srun python3.8 -u profiling.py

pipによる個別パッケージの追加方法

パッケージの追加が必要な場合は pipコマンドでご自身のHOMEディレクトリ等に追加インストールが可能です．

flaskを追加する例：

pip install --user flask

Miniforge

Pythonのパッケージ群が利用可能なminiforge をインストールしています。詳細は Miniforge をご覧ください．