Singularity

Singularity

O Singularity é uma ferramenta para a criação de "máquina container" (uma espécie de "máquina virtual") que trás algumas vantagens, quando for rodar experimentos nas máquinas de processamento do Verlab/J:

• Não precisa ser usuário com privilégios root para criar sua máquina container e pode instalar suas dependências de experimento no container sem alterar a máquina host. Isso evita mudanças e instalação de pacotes que atrapalham experimentos de outros usuários.

• Depois de criar sua máquina container com todas suas dependências, pode-se usá-la para rodar experimento em diferentes máquinas host que tenham GPU. Isso trás flexibilidade para rodar experimento em outra máquina, sem precisar instalar todas dependências novamente na máquina host.

• A massa de arquivos de dataset (que geralmente ocupam espaço >=500GB) ficam localmente armazenados na máquina host, assim evita tráfego desnecessário na rede. Geralmente na pasta /homeLocal/nome_do_usuario.

• O usuário deixa na sua pasta home da rede apenas sua máquina container (que em geral ocupa ~4GB) assim basta logar numa máquina com GPU para rodar seu experimento.

Instalação

Toda máquina com GPU deve rodar experimentos sem modificar os pacotes da máquina host (máquina de processamento).

A equipe de rede é responsável por:

• Instalar o Singularity em toda máquina host com GPU (máquina de processamento)
• Configurar de modo que todo usuário possa rodar apenas o comando $sudo singularity numa pasta local da máquina host, sem necessitar de senha root.

Assim as pastas indicadas para "compilar" a máquina container é fora do home do usuário, tais como:

• /tmp ou
• /homeLocal/usuario .

Regras de bom uso dos recursos

• Usuários não devem deixar o dataset (massa de arquivos grande, em geral 1TB, que vão ser acessados durante o experimento) dentro da sua pasta home da rede (por exemplo, para o login "fulano" /home/fulano/dataset na rede, pois isso aumenta o tráfego na rede desnecessário. Os datasets devem ser armazenados numa pasta local do computador com o nome do usuário. Por exemplo /homeLocal/fulano/dataset

• Cada usuário deve baixar os arquivos e os pacotes necessários para máquina container dentro da pasta local (por exemplo, /homeLocal/fulano/sigularity , e "compilar" na mesma. O arquivo container pronto, pode ser armazenado na pasta home da rede, pois será automaticamente carregada quando entrar em outra máquina, permitindo rodar o experimento.

Aprender Singularity e Criar sua Máquina Container

Links recomendados para aprender a utilizar o Singularity:

https://singularity.lbl.gov/docs-docker

• Criar uma máquina container: https://singularity.lbl.gov/docs-build-container

Alguns comandos básicos

• Criar uma imagem a partir de um repositório Docker Hub

singularity build lolcow.simg docker://godlovedc/lolcow

sudo singularity build --sandbox my_container/ docker://index.docker.io/library/ubuntu:latest

• Criar um container com estrutura de diretórios usando uma imagem Ubuntu 16.04 do Docker Hub. (Dicas sobre a opção --sandbox

sudo singularity build --sandbox my_container/ docker://index.docker.io/library/ubuntu:16.04

• Executar a máquina container:

You can make changes to the container (assuming you have the proper permissions to do so) but those changes will disappear as soon as you exit. To make your changes persistent across sessions, use the --writable option. It’s also a good practice to shell into your container as root to ensure you have permissions to write where you like.

• Executar a máquina container no shell, sem salvar modificações feitas na sessão:

sudo singularity shell my_container/

Executar a máquina container no shell, salvando as modificações da sessão ao sair do container. usar opção --writable (link dicas)

sudo singularity shell --writable my_container/

• Converter um container para uma imagem para execução sem editar

singularity build production2 development/

run, exec, and shell.