Pytorch-加速版软件使用说明

本文主要介绍如何在超算互联网商城购买和使用Pytorch-加速版软件。

1购买商品

1.1 第一次购买软件

（1）点击“开通区域>立即购买”在选择的区域部署软件。

（2）点击”立即购买”之后进入支付页面，点击“去支付”阅读《服务协议》后“同意并支付”。

（3）点击“查看我的订单”查看软件部署进度。

（4）等待安装完成后，点击“模板“使用软件。

1.2 使用已经购买过的软件

（1）已经购买过的软件会在规格的右上角有一个绿色的“已购”标识，点击“去使用”可以直接使用本软件。

（2）已经购买的软件可以选择其他“已经购买资源的区域”开通软件，或点击“模板”在已经开通软件的区域直接使用。

2 使用软件

2.1 启动容器

点击“模板”图标后进入容器创建界面，可以看到新的界面左侧为中心、可用资源信息，如队列名、空闲节点数等，右侧可以修改任务名称，资源规格、运行时间等参数。

配置完上述参数后，点击“创建容器”会展开容器实例详情页面，（若队列资源紧张，点击创建容器按钮后需要等待一段时间），可以查看容器实例的基础信息，如状态、创建时间、自动停止时间等，除此之外，还能看到DCU利用率、显存占用率、CPU利用率及内存利用率。

2.2 进入容器实例

点击容器实例详情页面>资源详情>SSH，会自动弹出新的Eshell网页页面：

此时已进入容器内，先查看python是否来自容器内，若来自容器内，打开python解释器，测试Pytorch是否已经安装，并测试Pytorch是否能够正常调用加速卡。

可以使用hy-smi命令，查看容器内的DTK版本（国产加速卡的软件栈，可以理解为N卡的CUDA），以及DCU的运行情况。显示内容中，倒数第二列“VRAM%”代表显存的占用率，倒数第一列“DCU%”代表DCU的利用率。

2.3 软件运行

Pytorch-加速版软件提供了封装好的开机即用的容器环境，目前只支持单机测试或运行。容器实例运行在DCU异构计算节点上，卡数和申请的资源规格保持一致。可以在容器SSH环境下运行包含Pytorch-gpu代码的python脚本，也可以用python解释器进行逐行调试。

2.4 容器运行管理

进入控制台>容器实例，可以找到启动运行中以及历史启动的容器实例，此页面提供了进入容器、固化、停止、删除操作。

还可以进入科学计算>作业管理，管理和查看容器实例作业详细信息，延长运行时限、取消作业运行。

点击作业ID可以查看详细信息。点击“取消运行”可以取消作业。

2.5 容器固化

在容器中安装好依赖库后，可以将容器固化，填写“名称”和“标签”之后，生成新的容器，方便下次快速调用。

点击“固化”，如果固化成功，会显示固化完成。

可以点击“镜像管理”，查看已经固化的镜像。

2.6 容器推送

可以在“镜像管理”中点击“推送”按钮，将镜像推送至需要的位置，例如：Jupyter

默认为Base（在“容器”界面的创建容器中可以找到），可以使用Ctrl+F快速搜索关键词来找到对应框架版本。