MPI-Anwendungen und Snakemake

Zuletzt aktualisiert am 2025-04-05 | Diese Seite bearbeiten

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Übersicht

Fragen

“Wie kann ich eine MPI-Anwendung über Snakemake auf dem Cluster laufen lassen?”

Ziele

“Definieren Sie Regeln, die lokal und im Cluster ausgeführt werden sollen”

Jetzt ist es an der Zeit, sich wieder unserem eigentlichen Arbeitsablauf zuzuwenden. Wir können einen Befehl auf dem Cluster ausführen, aber was ist mit der Ausführung der MPI-Anwendung, an der wir interessiert sind? Unsere Anwendung heißt amdahl und ist als Umgebungsmodul verfügbar.

Aufgabe

Suchen und laden Sie das Modul amdahl und ersetzen Sie dann unsere hostname_remote-Regel durch eine Version, die amdahl ausführt. (Machen Sie sich noch keine Gedanken über paralleles MPI, lassen Sie es mit einer einzelnen CPU laufen, mpiexec -n 1 amdahl).

Wurde Ihre Regel korrekt ausgeführt? Wenn nicht, sehen Sie sich die Protokolldateien an, um herauszufinden, warum?

Zeige mir die Lösung

BASH

module spider amdahl
module load amdahl

findet und lädt das Modul amdahl. Wir können dann unsere Regel aktualisieren/ersetzen, um die Anwendung amdahl auszuführen:

PYTHON

rule amdahl_run:
    output: "amdahl_run.txt"
    input:
    shell:
        "mpiexec -n 1 amdahl > {output}"

Wenn wir jedoch versuchen, die Regel auszuführen, erhalten wir eine Fehlermeldung (es sei denn, Sie haben bereits eine andere Version von amdahl in Ihrem Pfad verfügbar). Snakemake meldet den Speicherort der Protokolle und wenn wir darin nachsehen, finden wir (eventuell)

AUSGABE

...
mpiexec -n 1 amdahl > amdahl_run.txt
--------------------------------------------------------------------------
mpiexec was unable to find the specified executable file, and therefore
did not launch the job.  This error was first reported for process
rank 0; it may have occurred for other processes as well.

NOTE: A common cause for this error is misspelling a mpiexec command
      line parameter option (remember that mpiexec interprets the first
      unrecognized command line token as the executable).

Node:       tmpnode1
Executable: amdahl
--------------------------------------------------------------------------
...

Obwohl wir das Modul vor der Ausführung des Workflows geladen haben, hat unsere Snakemake-Regel die ausführbare Datei nicht gefunden. Das liegt daran, dass die Snakemake-Regel in einer sauberen Laufzeitumgebung läuft, und wir müssen ihr irgendwie sagen, dass sie das notwendige Umgebungsmodul laden soll, bevor wir versuchen, die Regel auszuführen.

Snakemake und Umgebungsmodule

Unsere Anwendung heißt amdahl und ist auf dem System über ein Umgebungsmodul verfügbar, also müssen wir Snakemake sagen, dass es das Modul laden soll, bevor es versucht, die Regel auszuführen. Snakemake kennt Umgebungsmodule, und diese können über eine (weitere) Option angegeben werden:

PYTHON

rule amdahl_run:
    output: "amdahl_run.txt"
    input:
    envmodules:
      "mpi4py",
      "amdahl"
    input:
    shell:
        "mpiexec -n 1 amdahl > {output}"

Das Hinzufügen dieser Zeilen reicht jedoch nicht aus, damit die Regel ausgeführt wird. Sie müssen Snakemake nicht nur mitteilen, welche Module geladen werden sollen, sondern auch, dass es generell Umgebungsmodule verwenden soll (da die Verwendung von Umgebungsmodulen Ihre Laufzeitumgebung weniger reproduzierbar macht, da sich die verfügbaren Module von Cluster zu Cluster unterscheiden können). Dazu müssen Sie Snakemake eine zusätzliche Option geben

BASH

snakemake --profile cluster_profile --use-envmodules amdahl_run

Aufgabe

Wir werden im weiteren Verlauf des Tutorials Umgebungsmodule verwenden, also machen Sie diese Option zu einer Standardoption unseres Profils (indem Sie den Wert auf True setzen)

Zeige mir die Lösung

Aktualisieren Sie unser Clusterprofil auf

YAML

printshellcmds: True
jobs: 3
executor: slurm
default-resources:
  - mem_mb_per_cpu=3600
  - runtime=2
use-envmodules: True

Wenn Sie es testen wollen, müssen Sie die Ausgabedatei der Regel löschen und Snakemake erneut ausführen.

Snakemake und MPI

Im letzten Abschnitt haben wir nicht wirklich eine MPI-Anwendung laufen lassen, da wir nur auf einem Kern gearbeitet haben. Wie können wir für eine einzelne Regel die Ausführung auf mehreren Kernen anfordern?

Snakemake bietet allgemeine Unterstützung für MPI, aber der einzige Executor, der MPI derzeit explizit unterstützt, ist der Slurm-Executor (ein Glück für uns!). Wenn wir uns unsere Übersetzungstabelle von Slurm nach Snakemake ansehen, stellen wir fest, dass die relevanten Optionen am unteren Rand erscheinen:

SLURM	Snakemake	Description
…	…	…
`--ntasks`	`tasks`	number of concurrent tasks / ranks
`--cpus-per-task`	`cpus_per_task`	number of cpus per task (in case of SMP, rather use `threads`)
`--nodes`	`nodes`	number of nodes

Diejenige, die uns interessiert, ist tasks, da wir nur die Anzahl der Ränge erhöhen wollen. Wir können diese in einem resources-Abschnitt unserer Regel definieren und mit Platzhaltern auf sie verweisen:

PYTHON

rule amdahl_run:
    output: "amdahl_run.txt"
    input:
    envmodules:
      "amdahl"
    resources:
      mpi='mpiexec',
      tasks=2
    input:
    shell:
        "{resources.mpi} -n {resources.tasks} amdahl > {output}"

Das hat funktioniert, aber jetzt haben wir ein kleines Problem. Wir wollen dies für einige verschiedene Werte von tasks machen, was bedeuten würde, dass wir für jeden Lauf eine andere Ausgabedatei benötigen. Es wäre großartig, wenn wir irgendwie in output den Wert angeben könnten, den wir für tasks verwenden wollen… und Snakemake das übernehmen könnte.

Wir koennten eine Wildcard in output benutzen, um das tasks zu definieren, das wir benutzen wollen. Die Syntax für einen solchen Platzhalter sieht wie folgt aus

PYTHON

output: "amdahl_run_{parallel_tasks}.txt"

wobei parallel_tasks unser Platzhalter ist.

Wildcards

Wildcards werden in den Zeilen input und output der Regel verwendet, um Teile von Dateinamen zu repräsentieren. Ähnlich wie das Muster * in der Shell kann der Platzhalter für jeden beliebigen Text stehen, um den gewünschten Dateinamen zu bilden. Wie bei der Benennung Ihrer Regeln können Sie auch für Ihre Platzhalter einen beliebigen Namen wählen, hier also parallel_tasks. Durch die Verwendung der gleichen Platzhalter in der Eingabe und der Ausgabe wird Snakemake mitgeteilt, wie die Eingabedateien den Ausgabedateien zugeordnet werden sollen.

Wenn zwei Regeln einen Platzhalter mit demselben Namen verwenden, werden sie von Snakemake als unterschiedliche Entitäten behandelt - Regeln in Snakemake sind auf diese Weise in sich geschlossen.

In der Zeile shell kann man den Platzhalter mit {wildcards.parallel_tasks} referenzieren

Snakemake Reihenfolge der Operationen

Wir fangen gerade erst mit ein paar einfachen Regeln an, aber es lohnt sich, darüber nachzudenken, was Snakemake genau macht, wenn Sie es ausführen. Es gibt drei verschiedene Phasen:

Bereitet sich auf die Ausführung vor:
1. Liest alle Regeldefinitionen aus dem Snakefile ein
Planen Sie, was zu tun ist:
1. Zeigt an, welche Datei(en) Sie erstellen möchten
2. Sucht nach einer passenden Regel, indem es die output aller ihm bekannten Regeln betrachtet
3. Füllt die Platzhalter aus, um die input für diese Regel zu berechnen
4. Prüft, ob diese Eingabedatei (falls erforderlich) tatsächlich vorhanden ist
Führt die Schritte aus:
1. Erzeugt das Verzeichnis für die Ausgabedatei, falls erforderlich
2. Entfernt die alte Ausgabedatei, wenn sie bereits vorhanden ist
3. Nur dann wird der Shell-Befehl mit den ersetzten Platzhaltern ausgeführt
4. Prüft, ob der Befehl ohne Fehler gelaufen ist und die neue Ausgabedatei wie erwartet erstellt hat

Trockenlauf (`-n`) Modus

Es ist oft nützlich, nur die ersten beiden Phasen laufen zu lassen, so dass Snakemake die auszuführenden Jobs plant und sie auf den Bildschirm ausgibt, sie aber nie tatsächlich ausführt. Dies wird mit dem -n Flag erreicht, z.B.:

BASH

> $ snakemake -n ...

Die Anzahl der Überprüfungen mag im Moment noch pedantisch erscheinen, aber wenn der Arbeitsablauf mehr Schritte umfasst, wird dies in der Tat sehr nützlich für uns werden.

Verwendung von Wildcards in unserer Regel

Wir möchten einen Platzhalter in output verwenden, um die Anzahl der tasks zu definieren, die wir verwenden möchten. Ausgehend von dem, was wir bisher gesehen haben, könnten Sie sich vorstellen, dass dies wie folgt aussehen könnte

PYTHON

rule amdahl_run:
    output: "amdahl_run_{parallel_tasks}.txt"
    input:
    envmodules:
      "amdahl"
    resources:
      mpi="mpiexec",
      tasks="{parallel_tasks}"
    input:
    shell:
        "{resources.mpi} -n {resources.tasks} amdahl > {output}"

aber es gibt zwei Probleme damit:

Die einzige Möglichkeit für Snakemake, den Wert des Platzhalters zu erfahren, besteht darin, dass der Benutzer explizit eine konkrete Ausgabedatei anfordert (anstatt die Regel aufzurufen):

BASH

  snakemake --profile cluster_profile amdahl_run_2.txt

Dies ist absolut gültig, da Snakemake herausfinden kann, dass es eine Regel hat, die auf diesen Dateinamen passt.

Das größere Problem ist, dass selbst das nicht funktioniert, es scheint, dass wir keinen Platzhalter für tasks verwenden können:
AUSGABE
```
WorkflowError:
SLURM job submission failed. The error message was sbatch:
error: Invalid numeric value "{parallel_tasks}" for --ntasks.
```

Leider gibt es für uns keine direkte Möglichkeit, auf die Platzhalter für tasks zuzugreifen. Der Grund dafür ist, dass Snakemake versucht, den Wert von tasks während seiner Initialisierungsphase zu verwenden, also bevor wir den Wert des Platzhalters kennen. Wir müssen die Bestimmung von tasks auf einen späteren Zeitpunkt verschieben. Dies kann erreicht werden, indem für dieses Szenario eine Eingabefunktion anstelle eines Wertes angegeben wird. Die Lösung besteht also darin, eine einmalig zu verwendende Funktion zu schreiben, die Snakemake dazu bringt, dies für uns zu tun. Da die Funktion speziell für die Regel gedacht ist, können wir eine einzeilige Funktion ohne Namen verwenden. Diese Art von Funktionen werden entweder anonyme Funktionen oder Lamdba-Funktionen genannt (beide bedeuten dasselbe) und sind ein Merkmal von Python (und anderen Programmiersprachen).

Um eine Lambda-Funktion in Python zu definieren, ist die allgemeine Syntax wie folgt:

PYTHON

lambda x: x + 54

Da unsere Funktion die Platzhalter als Argumente benutzen kann, können wir damit den Wert für tasks setzen:

PYTHON

rule amdahl_run:
    output: "amdahl_run_{parallel_tasks}.txt"
    input:
    envmodules:
      "amdahl"
    resources:
      mpi="mpiexec",
      # No direct way to access the wildcard in tasks, so we need to do this
      # indirectly by declaring a short function that takes the wildcards as an
      # argument
      tasks=lambda wildcards: int(wildcards.parallel_tasks)
    input:
    shell:
        "{resources.mpi} -n {resources.tasks} amdahl > {output}"

Jetzt haben wir eine Regel, die verwendet werden kann, um die Ausgabe von Läufen einer beliebigen Anzahl von parallelen Aufgaben zu erzeugen.

Kommentare in Snakefiles

Im obigen Code ist die Zeile, die mit # beginnt, eine Kommentarzeile. Hoffentlich haben Sie sich bereits angewöhnt, Kommentare in Ihre eigenen Skripte einzufügen. Gute Kommentare machen jedes Skript besser lesbar, und das gilt auch für Snakefiles.

Da unsere Regel nun in der Lage ist, eine beliebige Anzahl von Ausgabedateien zu erzeugen, könnte es in unserem aktuellen Verzeichnis sehr voll werden. Es ist daher wahrscheinlich am besten, die Läufe in einen separaten Ordner zu legen, um Ordnung zu schaffen. Wir können den Ordner direkt zu unserem output hinzufügen und Snakemake wird die Erstellung des Verzeichnisses für uns übernehmen:

PYTHON

rule amdahl_run:
    output: "runs/amdahl_run_{parallel_tasks}.txt"
    input:
    envmodules:
      "amdahl"
    resources:
      mpi="mpiexec",
      # No direct way to access the wildcard in tasks, so we need to do this
      # indirectly by declaring a short function that takes the wildcards as an
      # argument
      tasks=lambda wildcards: int(wildcards.parallel_tasks)
    input:
    shell:
        "{resources.mpi} -n {resources.tasks} amdahl > {output}"

Aufgabe

Erzeugt eine Ausgabedatei (unter dem Ordner runs) für den Fall, dass wir 6 parallele Aufgaben haben

(TIPP: Denken Sie daran, dass Snakemake in der Lage sein muss, die angeforderte Datei mit dem output einer Regel abzugleichen)

Zeige mir die Lösung

BASH

snakemake --profile cluster_profile runs/amdahl_run_6.txt

Ein weiterer Punkt bei unserer Anwendung amdahl ist, dass wir letztendlich die Ausgabe verarbeiten wollen, um unsere Skalierungsdarstellung zu erzeugen. Die derzeitige Ausgabe ist zwar nützlich zum Lesen, erschwert aber die Verarbeitung. amdahl hat eine Option, die dies für uns einfacher macht. Um die amdahl Optionen zu sehen, können wir verwenden

BASH

[ocaisa@node1 ~]$ module load amdahl
[ocaisa@node1 ~]$ amdahl --help

AUSGABE

usage: amdahl [-h] [-p [PARALLEL_PROPORTION]] [-w [WORK_SECONDS]] [-t] [-e]

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  -p [PARALLEL_PROPORTION], --parallel-proportion [PARALLEL_PROPORTION]
                        Parallel proportion should be a float between 0 and 1
  -w [WORK_SECONDS], --work-seconds [WORK_SECONDS]
                        Total seconds of workload, should be an integer greater than 0
  -t, --terse           Enable terse output
  -e, --exact           Disable random jitter

Die Option, nach der wir suchen, ist --terse, und die bewirkt, dass amdahl die Ausgabe in einem Format ausgibt, das viel einfacher zu verarbeiten ist, nämlich JSON. Das JSON-Format in einer Datei verwendet normalerweise die Dateierweiterung .json, also fügen wir diese Option zu unserem shell-Befehl hinzu und ändern das Dateiformat von output, damit es zu unserem neuen Befehl passt:

PYTHON

rule amdahl_run:
    output: "runs/amdahl_run_{parallel_tasks}.json"
    input:
    envmodules:
      "amdahl"
    resources:
      mpi="mpiexec",
      # No direct way to access the wildcard in tasks, so we need to do this
      # indirectly by declaring a short function that takes the wildcards as an
      # argument
      tasks=lambda wildcards: int(wildcards.parallel_tasks)
    input:
    shell:
        "{resources.mpi} -n {resources.tasks} amdahl --terse > {output}"

Es gab einen weiteren Parameter für amdahl, der mir aufgefallen ist. amdahl hat eine Option --parallel-proportion (oder -p), an deren Änderung wir interessiert sein könnten, da sie das Verhalten des Codes verändert und sich somit auf die Werte auswirkt, die wir in unseren Ergebnissen erhalten. Fügen wir eine weitere Verzeichnisebene zu unserem Ausgabeformat hinzu, um eine bestimmte Wahl für diesen Wert wiederzugeben. Wir können einen Platzhalter verwenden, damit wir den Wert gleich auswählen müssen:

PYTHON

rule amdahl_run:
    output: "p_{parallel_proportion}/runs/amdahl_run_{parallel_tasks}.json"
    input:
    envmodules:
      "amdahl"
    resources:
      mpi="mpiexec",
      # No direct way to access the wildcard in tasks, so we need to do this
      # indirectly by declaring a short function that takes the wildcards as an
      # argument
      tasks=lambda wildcards: int(wildcards.parallel_tasks)
    input:
    shell:
        "{resources.mpi} -n {resources.tasks} amdahl --terse -p {wildcards.parallel_proportion} > {output}"

Aufgabe

Erstellt eine Ausgabedatei für einen Wert von -p von 0,999 (der Standardwert ist 0,8) für den Fall, dass wir 6 parallele Aufgaben haben.

Zeige mir die Lösung

BASH

snakemake --profile cluster_profile p_0.999/runs/amdahl_run_6.json

Hauptpunkte

“Snakemake wählt die passende Regel durch Ersetzen von Platzhaltern, so dass die Ausgabe mit dem Ziel übereinstimmt”
“Snakemake prüft auf verschiedene Fehlerbedingungen und hält an, wenn es ein Problem sieht”

MPI-Anwendungen und Snakemake

Übersicht

Fragen

Ziele

Aufgabe

Zeige mir die Lösung

BASH

PYTHON

AUSGABE

Snakemake und Umgebungsmodule

PYTHON

BASH

Aufgabe

Zeige mir die Lösung

YAML

Snakemake und MPI

PYTHON

PYTHON

Wildcards

Snakemake Reihenfolge der Operationen

Trockenlauf (-n) Modus

BASH

Verwendung von Wildcards in unserer Regel

PYTHON

BASH

AUSGABE

PYTHON

PYTHON

Kommentare in Snakefiles

PYTHON

Aufgabe

Zeige mir die Lösung

BASH

BASH

AUSGABE

PYTHON

PYTHON

Aufgabe

Zeige mir die Lösung

BASH

Hauptpunkte

Trockenlauf (`-n`) Modus