ワークショップを通じてAWS ParallelClusterに入門してみた

#AWS ParallelCluster 3

nokomoro3

2024.09.19

こんちには。

データ事業本部インテグレーション部機械学習チームの中村( @nokomoro3 )です。

今回は、以下のHPCのワークショップを通じてParallelClusterに入門してみたいと思います。

AWS HPC Workshops :: AWS HPC Workshops

ParallelClusterの概要

AWSがサポートするオープンソースのクラスター管理ツールで、必要なコンピューティングリソース、スケジューラ、共有ファイルシステムが自動的に設定されます。

アーキテクチャとしては以下のようになっています。

parallel-cluster-workshop_2024-09-14-21-22-53

上記のように、Head NodeとなるEC2インスタンスに接続し、Head Node内でslurmというバッチスケジューラを実行することで、Compute NodeとなるEC2インスタンスをオートスケールさせてジョブを実行することができます。

実行されるワークロードは、バイオインフォマティクス系の処理であったり、近年では以下のブログで紹介されるような大規模言語モデル（LLM）の学習などにも使用することができます。

今回は、このParallelClusterのワークショップを実際にやってみたいと思います。

使用環境

使用環境は以下の通りです。

OS: Windows 10 (WSLではありません)
Git for Windows

なお、事前にAWS CLIはインストールしている前提とします。

aws --version

# aws-cli/2.13.15 Python/3.11.4 Windows/10 exe/AMD64 prompt/off

使用するリージョンは東京リージョンとします。

export AWS_REGION="ap-northeast-1"

途中、 pip またはそれに準じたPythonパッケージ管理ツール（ uv や poetry など）が必要となりますので、そちらも事前にご準備ください。

実際のワークショップ内ではCloud9を用いていますが、本記事ではローカル環境を使用します。

また、AWSプロファイルの設定等は済んでいるものとして進めます。（ AWS_PROFILE の設定など）

キーペアの作成

以下に沿った内容です。

d. Create a Key Pair :: AWS HPC Workshops

ここでは、Head Nodeに接続するためのキーペアを作成します。

aws ec2 create-key-pair \
    --key-name cm-nakamura-pcluster-key \
    --query KeyMaterial \
    --output text > cm-nakamura-pcluster-key.pem

作成を確認します。

aws ec2 describe-key-pairs

# {
#     "KeyPairs": [
#         {
#             "KeyPairId": "...",
#             "KeyFingerprint": "...",
#             "KeyName": "cm-nakamura-pcluster-key",
#             "KeyType": "rsa",
#             "Tags": [],
#             "CreateTime": "2024-09-14T05:27:24.581000+00:00"
#         }
#     ]
# }

pclusterコマンドのセットアップ

以下に沿った内容です。

e. Install AWS ParallelCluster :: AWS HPC Workshops

ここでは、CLIでクラスタ作成などを行う pcluster というコマンドをセットアップします。

uv を使っているので以下でインストールします。（ pip などでインストールもできますのでお好きなものをお使いください）

uv tool install aws-parallelcluster

インストールされたことを確認します。

pcluster version

# {
#   "version": "3.10.1"
# }

クラスタ設定ファイルの作成

以下に沿った内容です。

g. Create a Cluster Config :: AWS HPC Workshops

こちらでは、クラスタの設定ファイルを作成します。

以下がそのひな形となります。

Region: ${AWS_REGION}
Image:
  Os: alinux2
SharedStorage:
  - MountDir: /shared
    Name: default-ebs
    StorageType: Ebs
HeadNode:
  InstanceType: c5.xlarge
  Networking:
    SubnetId: ${SUBNET_ID}
    ElasticIp: false
  Ssh:
    KeyName: ${KEY_NAME}
Scheduling:
  Scheduler: slurm
  SlurmQueues:
    - Name: compute
      CapacityType: ONDEMAND
      ComputeResources:
        - Name: compute
          InstanceType: c5.xlarge
          MinCount: 0
          MaxCount: 8
          DisableSimultaneousMultithreading: true
      Networking:
        SubnetIds:
          - ${SUBNET_ID}
        PlacementGroup:
          Enabled: true

${AWS_REGION} , ${KEY_NAME} , ${SUBNET_ID} を適切に埋めて使用します。

${AWS_REGION} は ap-northeast-1 、 ${KEY_NAME} は先ほど作成した cm-nakamura-pcluster-key を指定します。

${SUBNET_ID} は今回、以下で取得したデフォルトのサブネットIDを使用しました。

aws ec2 describe-subnets \
    --filters "Name=default-for-az,Values=true" \
    --query "Subnets[].SubnetId" \
    --output text

クラスタの作成

以下に沿った内容です。

h. Build an HPC Cluster :: AWS HPC Workshops

先ほど作成した config.yaml を使用して、以下のコマンドでクラスタを作成します。

pcluster create-cluster --cluster-name cm-nakamura-hpc --cluster-configuration config.yaml

# {
#   "cluster": {
#     "clusterName": "cm-nakamura-hpc",
#     "cloudformationStackStatus": "CREATE_IN_PROGRESS",
#     "cloudformationStackArn": "...",
#     "region": "ap-northeast-1",
#     "version": "3.10.1",
#     "clusterStatus": "CREATE_IN_PROGRESS",
#     "scheduler": {
#       "type": "slurm"
#     }
#   },
#   "validationMessages": [
#     {
#       "level": "INFO",
#       "type": "DeletionPolicyValidator",
#       "message": "The DeletionPolicy is set to Delete. The storage 'default-ebs' will be deleted when you remove it from the configuration when performing a cluster update or deleting the cluster."
#     }
#   ]
# }

レスポンスに記載されているように、こちらを実行すると実際にはCloudFormationでリソースが作成されます。

parallel-cluster-workshop_2024-09-14-12-15-35

クラスタの一覧やステータスはCLIでも確認することができます。

pcluster list-clusters

約10分程度待つとCloudFormationの実行が完了しました。

実行完了後は、EC2のコンソール画面でHead Nodeが立ち上がっていることも確認できました。

parallel-cluster-workshop_2024-09-14-14-42-36

Head Nodeへのログイン

以下に沿った内容です。

i. Log in to Your Cluster :: AWS HPC Workshops

立ち上がったクラスタのHead Nodeにアクセスしていきます。

Head Nodeへは以下でアクセスすることができます。

pcluster ssh --cluster-name cm-nakamura-hpc -i cm-nakamura-pcluster-key.pem

# Last login: Sat Sep 14 03:16:55 2024
#    ,     #_
#    ~\_  ####_        Amazon Linux 2
#   ~~  \_#####\
#   ~~     \###|       AL2 End of Life is 2025-06-30.
#   ~~       \#/ ___
#    ~~       V~' '->
#     ~~~         /    A newer version of Amazon Linux is available!
#       ~~._.   _/
#          _/ _/       Amazon Linux 2023, GA and supported until 2028-03-15.
#        _/m/'           https://aws.amazon.com/linux/amazon-linux-2023/
# 
# 43 package(s) needed for security, out of 56 available
# Run "sudo yum update" to apply all updates.

これ以降はHead Node内での作業となります。

VSCodeのRemote SSH機能などでアクセスしたい場合は、以下をローカルマシンの ~/.ssh/config に記載して接続ください。

Host cm-nakamura-hpc
    HostName {Head NodeのIPアドレス}
    User ec2-user
    IdentityFile {cm-nakamura-pcluster-key.pemファイルへのパス}

ジョブの実行

以下に沿った内容です。

j. Submit your first HPC job :: AWS HPC Workshops

Head Node内では、slurmというバッチスケジューラのコマンドが既に実行できるような状態となっています。

以降で出てくる sbatch , squeue , sinfo などはslurmのコマンドとなります。

slurmのコマンドについての詳細は以下を参照ください。

Slurm Workload Manager - Quick Start User Guide

ワークショップでは、MPIを使用した並列処理のサンプルプログラムをコンパイルして実行しています。

以下で mpi_hello_world.c を作成します。

cat > mpi_hello_world.c << EOF
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>
#include <unistd.h>

int main(int argc, char **argv){
  int step, node, hostlen;
  char hostname[256];
  hostlen = 255;

  MPI_Init(&argc,&argv);
  MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &node);
  MPI_Get_processor_name(hostname, &hostlen);

  for (step = 1; step < 5; step++) {
    printf("Hello World from Step %d on Node %d, (%s)\n", step, node, hostname);
    sleep(2);
  }

 MPI_Finalize();
}
EOF

次にモジュールをロードし、コンパイルして実行ファイルを作成します。

module load intelmpi
mpicc mpi_hello_world.c -o mpi_hello_world

次にサブミットする実行スクリプトを準備します。

cat > submission_script.sbatch << EOF
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=hello-world-job
#SBATCH --ntasks=4
#SBATCH --output=%x_%j.out

mpirun ./mpi_hello_world
EOF

以下でジョブをサブミットされ、処理が開始されます。

sbatch submission_script.sbatch

# Submitted batch job 1

squeueコマンドを使用してキューの状態を見ることができ、サブミットしたジョブを確認することができます。

squeue

# JOBID PARTITION     NAME     USER ST       TIME  NODES NODELIST(REASON)
#     1   compute hello-wo ec2-user CF       0:10      2 compute-dy-compute-[1-2]

sinfoコマンドを使用して、クラスタで利用可能なノードと状態を確認することができます。

sinfo

# PARTITION AVAIL  TIMELIMIT  NODES  STATE NODELIST
# compute*     up   infinite      2 alloc# compute-dy-compute-[1-2]
# compute*     up   infinite      6  idle~ compute-dy-compute-[3-8]

ここでのステータスは以下の種類があるようです。

State	Description
idle~	インスタンスは実行されていないが、ジョブが投入されると起動できる。
alloc	インスタンスは割り当てられている。
idle%	インスタンスは実行中で、ScaledownIdletime が経過するとシャットダウンする (デフォルトは 10 分)
mix	インスタンスは部分的に割り当てられている。

ワークショップの記載も参照ください。

c. Get to know your Cluster :: AWS HPC Workshops

実際、EC2のコンソール画面でも2つのインスタンスが起動されている状態となっていました。

parallel-cluster-workshop_2024-09-14-15-01-21

ジョブはすぐに完了するので、結果を以下で確認することができます。

cat hello-world-job_1.out

# MPI startup(): PMI server not found. Please set I_MPI_PMI_LIBRARY variable if it is not a singleton case.
# MPI startup(): PMI server not found. Please set I_MPI_PMI_LIBRARY variable if it is not a singleton case.
# Hello World from Step 1 on Node 0, (compute-dy-compute-2)
# Hello World from Step 1 on Node 0, (compute-dy-compute-2)
# Hello World from Step 1 on Node 0, (compute-dy-compute-1)
# Hello World from Step 1 on Node 0, (compute-dy-compute-1)
# Hello World from Step 2 on Node 0, (compute-dy-compute-2)
# Hello World from Step 2 on Node 0, (compute-dy-compute-2)
# Hello World from Step 2 on Node 0, (compute-dy-compute-1)
# Hello World from Step 2 on Node 0, (compute-dy-compute-1)
# Hello World from Step 3 on Node 0, (compute-dy-compute-2)
# Hello World from Step 3 on Node 0, (compute-dy-compute-2)
# Hello World from Step 3 on Node 0, (compute-dy-compute-1)
# Hello World from Step 3 on Node 0, (compute-dy-compute-1)
# Hello World from Step 4 on Node 0, (compute-dy-compute-2)
# Hello World from Step 4 on Node 0, (compute-dy-compute-2)
# Hello World from Step 4 on Node 0, (compute-dy-compute-1)
# Hello World from Step 4 on Node 0, (compute-dy-compute-1)

ジョブ完了後もインスタンスはしばらく稼働していますが、しばらくまつとシャットダウンしていました。

クラスタの削除

最後にクラスタを削除しておきました。以下を実行するとCloudFormationのスタックごと削除されます。

pcluster delete-cluster --cluster-name cm-nakamura-hpc

# {
#   "cluster": {
#     "clusterName": "cm-nakamura-hpc",
#     "cloudformationStackStatus": "DELETE_IN_PROGRESS",
#     "cloudformationStackArn": "...",
#     "region": "ap-northeast-1",
#     "version": "3.10.1",
#     "clusterStatus": "DELETE_IN_PROGRESS",
#     "scheduler": {
#       "type": "slurm"
#     }
#   }
# }