文章目录

前言
一、devcloud平台是什么？
二、使用步骤
- 1.进入到devcloud平台
- - 1）切换到Get Started
  - 2）点击Launch JupyterLab进入devcloud平台
- 2.编译和执行代码
- - 1）打开终端并切换到对应路径
  - 2）激活环境
  - 3）编译代码
- 3.启动和管理作业
- - 1）编写.sh文件
  - 2）提交批处理作业
  - 3)请求交互模式
  - 4）验证作业脚本
总结

前言

上完高性能实验课，答应了老师写一个关于devcloud的博客，就简单介绍下平台如何使用吧。

总体来说devcloud非常方便，在devcloud平台上已经配置好了上机所需要的集群环境，省去配置环境的时间，只要了解下平台上的命令便可以开始实验，下面会介绍下平台如何使用以及常用命令。

一、devcloud平台是什么？

Intel® DevCloud平台为每个注册用户提供独立的沙箱运行环境，并构建了完整的软件栈，开发者登录后不需要对环境做任何配置，不用担心软件之间的兼容问题，即可使用浏览器随时随地访问Intel® DevCloud上的算力资源、官方提供的丰富教程和参考实例。

具体的介绍和注册可以参考因特尔发布的博客：
https://blog.csdn.net/gc5r8w07u/article/details/124330276

二、使用步骤

1.进入到devcloud平台

首先按照上面完成devcloud平台的注册，然后进入到https://devcloud.intel.com/oneapi/。

1）切换到Get Started

2）点击Launch JupyterLab进入devcloud平台

向下翻到底，点击Launch JupyterLab就可以进入devcloud平台（这一过程很慢，需要多等一会儿）。

2.编译和执行代码

1）打开终端并切换到对应路径

首先点击上方加号，按照图片点击Terminal就可以进入终端。

切换路径命令（HPC为代码所在文件夹）：

cd HPC

2）激活环境

执行下面命令激活环境：

source /opt/intel/inteloneapi/setvars.sh > /dev/null 2>&1

3）编译代码

首先编写相关代码，对应代码的编译和执行命令如下：
1.pthread的编译和执行命令：

icpx -fsycl pthread.c -lpthread  -o pthread

./pthread

2.openmp的编译和执行命令：

icpx -fsycl omp.c -fopenmp -o omp

./omp

3.mpi的编译和执行命令：

mpiicpc -cxx=icpx -fsycl mpi.c -o mpi.x

mpirun -np 4 ./mpi.x

4.opencl的编译和执行命令：

icpx -fsycl  opencl.cpp -lOpenCL -o opencl

./opencl

5.sycl的编译和执行命令：

icpx -fsycl -opencl matrix_mul_sycl.cpp

./pencl

3.启动和管理作业

对于上述几个任务如果只在CPU上执行的话没有任何问题，但是如果要在GPU上面执行需要提交作业，具体流程如下：

1）编写.sh文件

按照下面格式编写.sh文件，其中只需要将第四行的命令替换为对应任务的执行命令即可，具体代码如下：

#!/bin/bash
source /opt/intel/inteloneapi/setvars.sh > /dev/null 2>&1
/bin/echo "##" $(whoami) is executing
./opencl

注意：第三行为输出的内容，其中 $(whoami) 为用户信息，后面为要输出的内容。

2）提交批处理作业

按照下面代码提交批处理作业：

qsub -l nodes=1:gpu:ppn=2 -d . launch.sh

注意：-l nodes=1:gpu:ppn=2（小写 L）用于为作业分配一个完整的 GPU 节点。
注意：-d。用于将当前文件夹配置为任务的工作目录。
注意：launch.sh是在计算节点上执行的脚本。

3)请求交互模式

按照下面代码请求交互模式：

qsub -I -l nodes=1:gpu:ppn=2 -d .

注意：-I（大写 i）是用于请求交互式会话的参数。

4）验证作业脚本

按照下面代码验证作业脚本，可以看到程序中的输出，输入exit提前退出：

bash launch.sh
exit

更多相关命令可以访问https://devcloud.intel.com/oneapi/documentation/shell-commands/进行查看。

总结

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了devcloud的使用流程以及相关命令。其中在实验时，当时没有提交作业，所以CPU当核心数超过6时便没有作用了。之后为了写这个博客，尝试提交作业后，发现也没有提升，所以大家可以自己再测试测试。

如果上课的话，记得不要说自己的CUDA程序是在devcloud平台下运行的。

第一次写博客，所以写的不太好请大家见谅，有什么错误可以联系我进行修改。

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