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清华大学交叉信息研究院Docker(GPU Cluster)用户操作指南
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= 申请集群资源 =
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= 申请Docker(GPU-Cluster)资源 =
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请登录www.shurenyun.com 注册一个账户。
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请把注册的帐户信息（即：注册时填写的邮箱）发送给尹伟老师，尹伟老师的邮箱是yw@mail.tsinghua.edu.cn，尹老师进行授权后，即可使用Docker资源。
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= 使用Docker资源 =
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用户使用Docker（GPU-Cluster）资源，详细操作，如下：
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使用注册的账户登录www.shurenyun.com，点击左侧导航栏中的“应用管理”，然后点击右上角的第一个图标，会出现“新建应用”，点击“新建应用”发布一个deeplearning:allinone的应用。
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1）应用名称： 自定义
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2）选择集群： gpu-share:GPU-cluster
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3）镜像地址： demoregistry.dataman-inc.com/srypoc/deeplearning:allinone
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4）镜像版本： allinone
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5）网络模式： 网桥模式（这里必须选择网桥模式， 因为容器的暴露端口是22，主机模式会跟宿主机的22端口冲突）
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6）容器规格： 1cpu，1024M（或者据情况而定）
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7）容器个数：1
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点击“容器个数”下面的V型按钮，打开“高级设置”，设置如下内容：
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8）选择主机： 如果你必须使用GPU资源，最好选择标签gpu, 或者直接选择 10.1.0.[170,172,177,179,180]中的某一台或几台主机。
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9）挂载点：点击添加挂接路径按钮，添加如下2项信息。
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1>主机目录：/var/lib/docker/volumes/nvidia_driver_352.79/_data  映射到容器目录：/usr/local/nvidia
  
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OpenStack是一个开源的云计算管理平台项目，旨在为公共云及私有云的建设与管理提供所需的软件，实现计算资源、网络资源、存储资源的共享。 清华大学交叉信息研究院使用OpenStack为用户提供计算资源。
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2>主机目录：/mnt/data  映射到容器目录：/mnt/data 用户需要将持久化保持的数据放到该目录的某个文件夹下。(注：该目录是个nfs目录，数据将会被持久化存储到 ceph 上。由于当前版本数人云无法与ldap绑定，所以该目录里面的文件没有隔离机制，只能要求用户各自建立一个 home 目录来放置自己的文件)
  
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需要使用集群资源的用户，请向集群管理员尹伟老师提交资源使用申请。提交申请的邮箱为：yw@mail.tsinghua.edu.cn
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10）应用地址： 应用端口：22，协议为TCP，映射端口：52222（用户可以自定义端口号，端口范围1024-65535）。使用此方式配置的映射端口是变化的，为ssh访问带来不变。用户可以把映射端口固定下来，不让其变化。操作如下：
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在该处，不对“应用地址”进行配置。在第12）条的Docker参数中，添加额外的参数 Key: publish  Value: 22:32222  此例中32222为ssh的映射端口，后续使用ssh访问容器时，需要用该端口。
  
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提交的信息包括：
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11）环境变量： 可以不填写
  
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1）账号名（系统会随机生成密码，用户登录系统后，可以自行修改密码）
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12）Docker 参数: 单击“添加DOCKER参数”按钮，添加如下3个参数。
  
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2）email
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Key: device  对应的Value: /dev/nvidia-uvm
  
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3）手机号
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Key: device  对应的Value: /dev/nvidia0
  
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4）申请资源的理由
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Key: device  对应的Value: /dev/nvidiactl
  
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5）资源使用期限
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提示：如果需要固定ssh的映射端口，需要添加如下参数。
  
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6）IIIS账号支持人的姓名 （学生请填写导师姓名，院外人员请填写IIIS联系人的信息。）
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Key: publish  Value: 22:映射端口
  
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= 使用集群资源 =
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13）日志目录： 可以不修改
  
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用户使用集群资源，需要先通过VPN连接集群网络，然后通过OpenStack使用集群资源。详细配置及操作，如下：
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14）CMD： 输入需要执行的命令。
  
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== VPN配置及使用 ==
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点击“创建”
  
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=== VPN介绍 ===
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应用创建成功后， 通过ssh -p ${ssh的映射端口}root@${应用地址栏看到的IP}(这里的应该是 10.1.0.170)，密码：password ，即可访问容器。
  
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为了便于用户访问集群，并提高其安全性，我们提供了VPN访问。如果用户在集群中建立了虚拟机，希望在客户端机器上访问虚拟机（比如ping、ssh等），则需要建立VPN连接。
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登录容器后，可以通过命令：caffe device_query -gpu all 来查看GPU信息

Latest revision as of 11:05, 24 June 2016

清华大学交叉信息研究院Docker(GPU-Cluster)用户操作指南

申请Docker(GPU-Cluster)资源

请登录www.shurenyun.com 注册一个账户。

请把注册的帐户信息（即：注册时填写的邮箱）发送给尹伟老师，尹伟老师的邮箱是yw@mail.tsinghua.edu.cn，尹老师进行授权后，即可使用Docker资源。

使用Docker资源

用户使用Docker（GPU-Cluster）资源，详细操作，如下：

使用注册的账户登录www.shurenyun.com，点击左侧导航栏中的“应用管理”，然后点击右上角的第一个图标，会出现“新建应用”，点击“新建应用”发布一个deeplearning:allinone的应用。

1）应用名称： 自定义

2）选择集群： gpu-share:GPU-cluster

3）镜像地址： demoregistry.dataman-inc.com/srypoc/deeplearning:allinone

4）镜像版本： allinone

5）网络模式： 网桥模式（这里必须选择网桥模式， 因为容器的暴露端口是22，主机模式会跟宿主机的22端口冲突）

6）容器规格： 1cpu，1024M（或者据情况而定）

7）容器个数：1

点击“容器个数”下面的V型按钮，打开“高级设置”，设置如下内容：

8）选择主机： 如果你必须使用GPU资源，最好选择标签gpu, 或者直接选择 10.1.0.[170,172,177,179,180]中的某一台或几台主机。

9）挂载点：点击添加挂接路径按钮，添加如下2项信息。

1>主机目录：/var/lib/docker/volumes/nvidia_driver_352.79/_data 映射到容器目录：/usr/local/nvidia

2>主机目录：/mnt/data 映射到容器目录：/mnt/data 用户需要将持久化保持的数据放到该目录的某个文件夹下。(注：该目录是个nfs目录，数据将会被持久化存储到 ceph 上。由于当前版本数人云无法与ldap绑定，所以该目录里面的文件没有隔离机制，只能要求用户各自建立一个 home 目录来放置自己的文件)

10）应用地址： 应用端口：22，协议为TCP，映射端口：52222（用户可以自定义端口号，端口范围1024-65535）。使用此方式配置的映射端口是变化的，为ssh访问带来不变。用户可以把映射端口固定下来，不让其变化。操作如下： 在该处，不对“应用地址”进行配置。在第12）条的Docker参数中，添加额外的参数 Key: publish Value: 22:32222 此例中32222为ssh的映射端口，后续使用ssh访问容器时，需要用该端口。

11）环境变量： 可以不填写

12）Docker 参数: 单击“添加DOCKER参数”按钮，添加如下3个参数。

Key: device 对应的Value: /dev/nvidia-uvm

Key: device 对应的Value: /dev/nvidia0

Key: device 对应的Value: /dev/nvidiactl

提示：如果需要固定ssh的映射端口，需要添加如下参数。

Key: publish Value: 22:映射端口

13）日志目录： 可以不修改

14）CMD： 输入需要执行的命令。

点击“创建”

应用创建成功后， 通过ssh -p ${ssh的映射端口}root@${应用地址栏看到的IP}(这里的应该是 10.1.0.170)，密码：password ，即可访问容器。

登录容器后，可以通过命令：caffe device_query -gpu all 来查看GPU信息

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