转角遇上Volcano,看HPC如何应用在气象行业

作者: 向倚

更新时间:2022-03-26 14:33:19

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摘要:高性能计算(HPC)在各个领域都有广泛的应用。本文通过典型的HPC应用WRF,介绍了HPC应用在Kubernetes+Volcano上运行方式。

Kubernetes已经成为云原生应用编排、管理的事实标准,越来越多的应用选择向K8S迁移。HPC作为传统的分布式计算模式,在很多领域都有着广泛的应用,很多用户都希望能将HPC应用迁移到容器中运行,通过Kubernetes强大的功能来进行作业管理。Volcano作为CNCF首个面向批量计算的分布式调度系统,也支持MPI作业的调度,本文以传统的HPC应用WRF为例,探讨Volcano是如何支持HPC应用的。

HPC简介

HPC是High Performance Computing(高性能计算)的缩写。平时提到的HPC,一般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部分,通过并行计算的方式加以解决。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、气象环境等领域有广泛的应用。

一般来说,高性能计算集群(HPCC)包含如下部分:

  • 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,常用的资源管理系统还有Slurm,LSF等
  • Maui:第三方任务调度器,支持资源预留,支持各种复杂的优先级策略,支持抢占机制等。资源管理器中内置了默认的任务调取器,但功能往往比较简单
  • OpenMPI:上层通信环境,兼顾通信库,编译,分布式启动任务的功能

上述三部分中,PBS和Maui对于用户来说是完全透明的,用户只需要按照PBS提供的方式提交作业即可,不需要了解内部细节。而OpenMPI则需要用户进行相关了解,来编写能够并行计算的应用。

下面以mpirun -np 4 ./mpi_hello_world为例介绍mpi作业是如何运行的:

  • 调用openmpi或者其他mpi的库来编写源代码,例子里就是输出hello world字符串了
  • 使用支持MPI的编译器来编译出可执行程序mpi_hello_world
  • 将mpi_hello_world分发到各个节点,也可以通过共享文件系统来实现对mpi_hello_world的访问
  • 运行mpirun来并行执行mpi_hello_world

WRF简介

WRF是Weather Research and Forecasting Model(天气研究和预报模型)的简称,是一种比较常见的HPC应用。WRF是一种中尺度数值天气预报系统,设计用于大气研究和业务预报应用,可以根据实际的大气条件或理想化的条件进行模拟。

由于WRF包含多个模块,因此处理流程可能不尽相同,这里仅以WPS和WRF这两个模块为例介绍一下完整的WRF流程:

该处理流程包括4部分:

  • 外部数据源
  • 前处理系统(WPS)
  • 核心模拟系统(WRF)
  • 后处理系统

外部数据源

包含静态地理数据,网络数据等。静态地理数据可以理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。

前处理系统(WPS,WRF Pre-processing System)

前处理系统用于载入地理和气象数据,对气象数据进行插值,为WRF提供输入数据。该部分包含3个程序:

  • geogrid.exe:定义模型投影、区域范围,嵌套关系,对地表参数进行插值,处理地形资料和网格数据
  • ungrib.exe:从grib数据中提取所需要的气象参数
  • metgrid.exe:将气象参数插值到模拟区域

经过这3个程序处理后,生成可以用来进行气象模拟的数据。这3个处理程序目前不支持mpi并行运算。

核心模拟系统(WRF)

核心模拟系统对前处理系统生成的气象信息进行模拟和预报,是WRF的核心模块。该部分包含2个程序:

  • real.exe:初始化实际气象数据
  • wrf.exe:模拟及预报结果

real.exe和wrf.exe可以通过mpi并行运算来提升计算速度,例如

上图中wrfinput_d0X和wrfbdy_d0X为real.exe的运算结果,wrf.exe以该结果为输入进行模拟演算,生成最终的气象模拟结果wrfout_dxx_yyyy-mm-dd_hh:mm:ss,并由后处理系统进行验证展示。

后处理系统

后处理系统用来验证和显示核心模拟系统的计算结果。主要由各种第三方图像和验证工具组成。下图展示了Conus 2.5km算例中各个地区相对湿度的模拟预报结果:

Conus 2.5km是指美国本土气象数据,分辨率为2.5km(将整个区域分成一个个2.5km*2.5km*2.5km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

上面介绍了一个HPCC包括资源管理器,调度器和mpi并行计算库三部分,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应用,本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。

因此Volcano为了支持MPI作业运行,添加了如下功能:

  • Volcano job支持定义多个pod模板,能够同时定义master pod和worker pod
  • 支持 Gang scheduling,保证作业中所有的pod能够同时启动
  • Master/Worker pod内部主机IP映射
  • Master/Workerpod之间ssh免密登录
  • 作业生命周期管理

Volcano mpi作业配置mpi_sample.yaml:

apiVersion: batch.Volcano.sh/v1alpha1
kind: Job
metadata:
 name: mpi-job
 labels:
 # 根据业务需要设置作业类型
 "Volcano.sh/job-type": "MPI"
spec:
 # 设置最小需要的服务 (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: []
 # 提供运行作业所需要的网络信息,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 结束,认为整个mpi作业结束
 policies:
 - event: TaskCompleted
 action: CompleteJob
 template:
 spec:
 # Volcano的信息会统一放到 /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容器中只需要启动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:

作业执行完毕:

查看master pod的结果

通过上述执行结果可以看出,在作业执行结束后,Volcano只清理worker pod,保留master pod,这样用户kubectl命令获取执行结果。

此外,由于网络构建可能会出现延迟,在作业运行开始时,master pod会出现连接worker pod失败的情况。对于这种情况,Volcano会自动重启master pod,保证作业能够正确运行。

通过以上示例我们可以看出,Volcano想要运行WRF作业的话,理论上需要将其中的mpi_hello_world替换为real.exe/wrf.exe,此外,用户还需要进行如下准备:

  • 自建docker images,包含完整的WRF运行环境
  • 将计算所需要的数据(原生数据或者中间结果数据)挂载到相应的容器中

这样就能在Kubernetes+Volcano上运行气象模拟作业了。

总结

高性能计算(HPC)在各个领域都有广泛的应用。本文通过典型的HPC应用WRF,介绍了HPC应用在Kubernetes+Volcano上运行方式。

华为云社区作者|金喆

 

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