Tiger Team Projects
The following enumeration provides an overview of collaborations between members of the bwHPC-S5 team and scientists, i.e. tiger teams. To apply for support by a tiger team, click
Bereitstellung von MXNET auf dem bwForCluster MLS&WISO
Ziel des Tiger-Teams war die Nutzung von MXNET zur Implementation eines tiefen neuronalen Netzes unter der Verwendung der Software R als auch Python. MXNET benötigt OpenCV und eine BLAS Bibliothek. Zur Verwendung von Nvidia GPUs wird CUDA und cuDNN benötigt. Für das Setup auf dem bwForCluster MLS&WISO sollte eine bestehende R Version und die für die Intel CPUs optimierte MKL und Python Version verwendet werden, um zunächst die optimale Lauffähigkeit auf CPUs sicherzustellen. Die Erweiterung auf Nvidia GPUs unter der Verwendung von CUDA und cuDNN erfolgte in einem zweiten Schritt. Als Umgebung sollte ein Container verwendet, der an interessierte Nutzer ausgegeben wird.
Da sich Docker-Container mangels Nutzerrechten von normalen Nutzern auf dem Cluster nicht ausführen lassen, wird eine Singularity-Umgebung benötigt, in denen Nutzer Container auch ohne root-Rechte ausführen können. Singularity unterstützt dabei auch Docker-Container. Aktuelle MXNET-Container für Python werden von Nvidia angeboten, welche die Nutzer einfach herunterladen können. Verfügbare MXNET-Container für R sind jedoch veraltet. Daher musste der MXNET-Container für R selbst gebaut werden. Somit stehen eine aktuelle Version von MXNET für Python wie auch von MXNET 1.5.0 für R 3.5.1 mit Cuda 9.2 und cuDNN 7.6.1 für die Nutzung auf dem Cluster zur Verfügung.
Mitglieder des Tiger-Teams: Mathematisches Institut, Universität Freiburg; HPC Kompetenzzentrum MLS&WISO
Status: abgeschlossen.