Création d'un conteneur

Marché

Rescale prend en charge l'utilisation de progiciels appelés conteneurs utilisés dans le calcul haute performance pour regrouper les outils d'application et leurs dépendances. licence informations et instructions nécessaires à l’exécution sur une architecture donnée. Les avantages courants de l’utilisation de conteneurs incluent la portabilité des applications, la sécurité, la collaboration et parfois les performances.

Dans l' HPC et Rescale, les conteneurs simplifient le développement et le déploiement d'applications pour les organisations en les intégrant dans l'environnement cloud pour accéder à une plus grande échelle et à de meilleures performances, en utilisant les dernières architectures informatiques. Les conteneurs permettent également aux organisations informatiques de mieux prendre en charge, gérer et sécuriser une variété d'applications internes. 

Avancé CONTENANT les capacités comprennent:

  • Prise en charge multi-nœuds hautes performances pour les conteneurs Singularity et Apptainer ; Prise en charge du conteneur Docker pour un seul nœud applications
  • Prise en charge de l'architecture ARM pour les dernières versions de Singularity (3.9.6)
  • Réseaux hautes performances, tels que InfiniBand grâce à MPI ouvert
  • Publication de conteneurs via des modèles Rescale pour la collaboration et la standardisation
  • Conteneurs NVIDIA optimisés pour le GPU pour une intégration transparente d'applications d'IA de classe mondiale

Exemple de conteneur de singularité

Configuration du travail d'importation
Obtenez des résultats de travail

Conteneurs Singularity (maintenant Apptainer) sont un outil permettant de regrouper des applications et de les exécuter de manière reproductible sur divers systèmes hôtes. Singularity peut importer la plupart des conteneurs Docker sans problème et peut être facilement déployé en tant qu'application utilisateur pouvant s'exécuter sans aucun privilège administratif.

Depuis la version 2.3, Singularity prend en charge l'exécution de conteneurs qui utilisent également GPU exécuter des applications CUDA, ce qui en fait un choix utile pour exécuter des tâches d'apprentissage profond packagées.


Paramètres du logiciel de singularité

L'indicateur « –nv » dans la ligne de commande ci-dessus indique à Singularity de passer par l'interface GPU hôte vers le conteneur, permettant ainsi aux applications CUDA de s'exécuter à l'intérieur. Cet exemple particulier exécute le Tests TensorFlow CNN dans un conteneur sur un ou plusieurs GPU.

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