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摘要: 高性能计算（HPC）在各个领域都有宽泛的利用。本文通过典型的 HPC 利用 WRF，介绍了 HPC 利用在 Kubernetes+Volcano 上运行形式。
Kubernetes 曾经成为云原生利用编排、治理的事实标准，越来越多的利用抉择向 K8S 迁徙。HPC 作为传统的分布式计算模式，在很多畛域都有着宽泛的利用，很多用户都心愿能将 HPC 利用迁徙到容器中运行，通过 Kubernetes 弱小的性能来进行作业管理。Volcano 作为 CNCF 首个面向批量计算的散布式调度零碎，也反对 MPI 作业的调度，本文以传统的 HPC 利用 WRF 为例，探讨 Volcano 是如何反对 HPC 利用的。
HPC 简介
HPC 是 High Performance Computing（高性能计算）的缩写。平时提到的 HPC，个别指代高性能计算机群（HPCC），它将大量的计算机软件 / 硬件整合起来，将大的计算作业分解成一个个小局部，通过并行计算的形式加以解决。HPC 高性能计算在 CAE 仿真、动漫渲染、物理化学、石油勘探、生命科学、气象环境等畛域有宽泛的利用。
一般来说，高性能计算集群（HPCC）蕴含如下局部：
• PBS：Protable Batch System，资源管理器，负责管理集群中所有节点的资源。除了 PBS 意外，罕用的资源管理零碎还有 Slurm，LSF 等
• Maui：第三方任务调度器，反对资源预留，反对各种简单的优先级策略，反对抢占机制等。资源管理器中内置了默认的工作调取器，但性能往往比较简单
• OpenMPI：下层通信环境，兼顾通信库，编译，分布式启动工作的性能
上述三局部中，PBS 和 Maui 对于用户来说是齐全通明的，用户只须要依照 PBS 提供的形式提交作业即可，不须要理解外部细节。而 OpenMPI 则须要用户进行相干理解，来编写可能并行计算的利用。
上面以 mpirun -np 4 ./mpi_hello_world 为例介绍 mpi 作业是如何运行的：
• 调用 openmpi 或者其余 mpi 的库来编写源代码，例子里就是输入 hello world 字符串了
• 应用反对 MPI 的编译器来编译出可执行程序 mpi_hello_world
• 将 mpi_hello_world 散发到各个节点，也能够通过共享文件系统来实现对 mpi_hello_world 的拜访
• 运行 mpirun 来并行执行 mpi_hello_world
WRF 简介
WRF 是 Weather Research and Forecasting Model（天气钻研和预报模型）的简称，是一种比拟常见的 HPC 利用。WRF 是一种中尺度数值天气预报零碎，设计用于大气钻研和业务预报利用，能够依据理论的大气条件或理想化的条件进行模仿。
因为 WRF 蕴含多个模块，因而解决流程可能不尽相同，这里仅以 WPS 和 WRF 这两个模块为例介绍一下残缺的 WRF 流程：
该解决流程包含 4 局部：
• 内部数据源
• 前解决零碎（WPS）
• 外围模拟系统（WRF）
• 后处理零碎
内部数据源
蕴含动态天文数据，网络数据等。动态天文数据能够了解为某区域内的地理信息，例如山川，河流，湖泊，森林等等。网络数据是某区域内的气象环境数据，例如气温，风速风向，空气湿度，降雨量等等。
前解决零碎（WPS，WRF Pre-processing System）
前解决零碎用于载入天文和气象数据，对气象数据进行插值，为 WRF 提供输出数据。该局部蕴含 3 个程序：
• geogrid.exe：定义模型投影、区域范畴，嵌套关系，对地表参数进行插值，解决地形材料和网格数据
• ungrib.exe：从 grib 数据中提取所须要的气象参数
• metgrid.exe：将气象参数插值到模仿区域
通过这 3 个程序处理后，生成能够用来进行气象模仿的数据。这 3 个处理程序目前不反对 mpi 并行运算。
外围模拟系统（WRF）
外围模拟系统对前解决系统生成的气象信息进行模仿和预报，是 WRF 的外围模块。该局部蕴含 2 个程序：
• real.exe：初始化理论气象数据
• wrf.exe：模仿及预报后果
real.exe 和 wrf.exe 能够通过 mpi 并行运算来晋升计算速度，例如
上图中 wrfinput_d0X 和 wrfbdy_d0X 为 real.exe 的运算后果，wrf.exe 以该后果为输出进行模仿演算，生成最终的气象模仿后果 wrfout_dxx_yyyy-mm-dd_hh:mm:ss，并由后处理零碎进行验证展现。
后处理零碎
后处理零碎用来验证和显示外围模拟系统的计算结果。次要由各种第三方图像和验证工具组成。下图展现了 Conus 2.5km 算例中各个地区相对湿度的模仿预报后果：
Conus 2.5km 是指美国外乡气象数据，分辨率为 2.5km（将整个区域分成一个个 2.5km2.5km2.5km 的方格，每个方格中的气象信息被认为是完全一致的）。
HPC on Volcano
下面介绍了一个 HPCC 包含资源管理器，调度器和 mpi 并行计算库三局部，其中资源管理器由 Kubernetes 负责，调度器由 Volcano 负责。
在 Kubernetes+Volcano 环境中运行 HPC 利用，实质上就是在容器中运行 HPC 作业，示意图如下：
将运行的容器分为 Master 容器和 Worker 容器两种。Master 容器负责启动 mpirun/mpiexec 命令，Worker 容器负责运行真正的计算作业。
因而 Volcano 为了反对 MPI 作业运行，增加了如下性能：
• Volcano job 反对定义多个 pod 模板，可能同时定义 master pod 和 worker pod
• 反对 Gang scheduling，保障作业中所有的 pod 可能同时启动
• Master/Worker pod 外部主机 IP 映射
• Master/Workerpod 之间 ssh 免密登录
• 作业生命周期治理
Volcano mpi 作业配置 mpi_sample.yaml：
apiVersion: batch.Volcano.sh/v1alpha1
kind: Job
metadata:
name: mpi-job
labels:
# 依据业务须要设置作业类型
"Volcano.sh/job-type": "MPI"
spec:
# 设置最小须要的服务 (小于总 replicas 数)
# 这里等于 mpimaster 和 mpiworker 的总数
minAvailable: 3
# 指定调度器为 Volcano
schedulerName: Volcano
plugins:
# 提供 ssh 免密认证
ssh: []
# 提供运行作业所须要的网络信息，hosts 文件，headless service 等
svc: []
# 如果有 pod 被 杀死，重启整个作业
policies:
- event: PodEvicted
action: RestartJob
tasks:
- replicas: 1
name: mpimaster
# 当 mpiexec 完结，认为整个 mpi 作业完结
policies:
- event: TaskCompleted
action: CompleteJob
template:
spec:
# Volcano 的信息会对立放到 /etc/Volcano 目录下
containers:
# master 容器中
# 1. 启动 sshd 服务
# 2. 通过 /etc/Volcano/mpiworker.host 获取 mpiworker 容器列表
# 3. 运行 mpirun/mpiexec
- command:
- /bin/sh
- -c
- |
MPI_HOST=`cat /etc/Volcano/mpiworker.host | tr "n" ","`;
mkdir -p /var/run/sshd; /usr/sbin/sshd;
mpiexec --allow-run-as-root --host ${MPI_HOST} -np 2 mpi_hello_world;
image: Volcanosh/example-mpi:0.0.1
imagePullPolicy: IfNotPresent
name: mpimaster
ports:
- containerPort: 22
name: mpijob-port
workingDir: /home
resources:
requests:
cpu: "100m"
memory: "1024Mi"
limits:
cpu: "100m"
memory: "1024Mi"
restartPolicy: OnFailure
imagePullSecrets:
- name: default-secret
- replicas: 2
name: mpiworker
template:
spec:
containers:
# worker 容器中只须要启动 sshd 服务
- command:
- /bin/sh
- -c
- |
mkdir -p /var/run/sshd; /usr/sbin/sshd -D;
image: Volcanosh/example-mpi:0.0.1
imagePullPolicy: IfNotPresent
name: mpiworker
ports:
- containerPort: 22
name: mpijob-port
workingDir: /home
resources:
requests:
cpu: "100m"
memory: "2048Mi"
limits:
cpu: "100m"
memory: "2048Mi"
restartPolicy: OnFailure
imagePullSecrets:
- name: default-secret
提交 mpi Volcano job：
作业执行结束：
查看 master pod 的后果
通过上述执行后果能够看出，在作业执行完结后，Volcano 只清理 worker pod，保留 master pod，这样用户 kubectl 命令获取执行后果。
此外，因为网络构建可能会呈现提早，在作业运行开始时，master pod 会呈现连贯 worker pod 失败的状况。对于这种状况，Volcano 会主动重启 master pod，保障作业可能正确运行。
通过以上示例咱们能够看出，Volcano 想要运行 WRF 作业的话，实践上须要将其中的 mpi_hello_world 替换为 real.exe/wrf.exe，此外，用户还须要进行如下筹备：
• 自建 docker images，蕴含残缺的 WRF 运行环境
• 将计算所须要的数据（原生数据或者两头后果数据）挂载到相应的容器中
这样就能在 Kubernetes+Volcano 上运行气象模仿作业了。
总结
高性能计算（HPC）在各个领域都有宽泛的利用。本文通过典型的 HPC 利用 WRF，介绍了 HPC 利用在 Kubernetes+Volcano 上运行形式。
作者：金喆
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