instalación de slurm en servidor multi-core Debian

Hola,

hace un tiempo explicaba aquí cómo montar grid-engine en Debian para gestionar trabajos paralelos en un servidor multicore. Como he tenido algunos problemas he probado slurm, que está activamente desarrollado y documentado. 

 

En concreto lo he hecho sobre un servidor Debian 11. Si vienes de otros sistemas, como LSF, tendrás que convertir tus comandos con tablas como ésta. Los pasos que he seguido los he adaptado de aquí:

sudo apt install slurmd slurmctld -y
sudo chmod 777 /etc/slurm

# creo fichero de configuración /etc/slurm/slurm.conf,
# tendrás que adaptar CPUs= y RealMemory= al final ,
# en mi caso he definido "16 nodos"

sudo cat << EOF > /etc/slurm/slurm.conf
# See the slurm.conf man page for more information.
#
ClusterName=localcluster
SlurmctldHost=localhost
MpiDefault=none
ProctrackType=proctrack/linuxproc
ReturnToService=2
SlurmctldPidFile=/var/run/slurmctld.pid
SlurmctldPort=6817
SlurmdPidFile=/var/run/slurmd.pid
SlurmdPort=6818
SlurmdSpoolDir=/var/lib/slurm/slurmd
SlurmUser=slurm
StateSaveLocation=/var/lib/slurm/slurmctld
SwitchType=switch/none
TaskPlugin=task/none
#
# TIMERS
InactiveLimit=0
KillWait=30
MinJobAge=300
SlurmctldTimeout=120
SlurmdTimeout=300
Waittime=0
# SCHEDULING
SchedulerType=sched/backfill
SelectType=select/cons_tres
SelectTypeParameters=CR_Core
#
#AccountingStoragePort=
AccountingStorageType=accounting_storage/none
JobCompType=jobcomp/none
JobAcctGatherFrequency=30
JobAcctGatherType=jobacct_gather/none
SlurmctldDebug=info
SlurmctldLogFile=/var/log/slurm/slurmctld.log
SlurmdDebug=info
SlurmdLogFile=/var/log/slurm/slurmd.log
#
# COMPUTE NODES
NodeName=localhost CPUs=16 RealMemory=200 State=UNKNOWN
PartitionName=LocalQ Nodes=ALL Default=YES MaxTime=INFINITE State=UP
EOF

# iniciamos el gestor
sudo chmod 755 /etc/slurm
sudo systemctl start slurmctld
sudo systemctl start slurmd

# probamos el cluster
sinfo
sbatch --wrap=date
cat slurm-1.out 

PD Para ver las propiedades de tu nuevo "cluster" puedes probar:

scontrol show node

Hasta pronto, 

Bruno

nuevo modo paralelo en BLAST+ 2.12.0

Hola,

BLAST+ es una de las pocas herramientas esenciales para cualquier persona que haga biología computacional, todos la hemos usado alguna vez. Simplificando, creo que el secreto es que hace una sola cosa (alinear localmente secuencias) y la hace bien. Eso, y que BLAST evoluciona, y de vez en cuando introduce novedades interesantes, que podemos repasar en las notas de publicación periódicas disponibles en https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK131777

La versión 2.12.0 (28 de junio de 2021) incluye un nuevo modo de paralelización por lotes de secuencias input que beneficia entre otros a los algoritmos clásicos BLASTN, BLASTP y BLASTX. Los detalles puedes verlos en  https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK571452 , aquí comparto un ejemplo de invocación, que requiere el argumento -mt_mode 1:

$ blastp –db swissprot -query BIGFASTA.fsa –out test.out -num_threads 32 -mt_mode 1

La siguiente figura muestra la ganancia en tiempo de cálculo en función del número de cores y hebras empleado:

Espero que os sea útil, hasta pronto,

Bruno

clustal one-liner con parallel

Hola,
hoy comparto un comando que a veces utilizo cuando necesito calcular muchos alineamientos múltiples a partir de una colección de ficheros de secuencias en formato FASTA. Como mi máquina, igual que la de casi todos, tiene amplia RAM y muchos cores, es un trabajo ideal para parallel. Supongamos que los archivos de salida están en la carpeta 'entrada' y queremos guardar los ficheros de salida en la carpeta 'path/to/salida', y que tenemos 20 cores disponibles:

$ mkdir /path/to/salida/

$ cd entrada

$ ls -1 *fasta | parallel --gnu -j 20 ~/soft/clustal-omega-1.2.1/src/clustalo \

--threads=1 -i {} -o /path/to/salida/{} :::

Este comando pondrá a trabajar 20 cores del sistema hasta que todos los archivos FASTA de la carpeta entrada estén alineados, con ganancias de tiempo de ejecución importantes en un experimento con 100 ficheros:

| cores (-j) | time(real) | time(user) | time(sys) |
|   1        | 4m34.440s  | 4m5.180s   | 0m2.168s  |
|  10        | 0m29.358s  | 3m57.768s  | 0m2.400s  |
|  20        | 0m23.248s  | 5m6.204s   | 0m3.364s  |

Un saludo,
Bruno

FASTQ sort + parallel

Buenas,
recientemente en el laboratorio hemos estado manipulando archivos de pares de secuencias (pair-end reads) en formato FASTQ. Una de las tareas habituales ha sido limpiar los archivos de secuencias de baja calidad, ya sea recortando o eliminando directamente, para luego volver a definir parejas entre las secuencias que superaron el corte. Una estrategia posible para esta tarea es simplemente linearizar las secuencias, de manera que cada una ocupe ahora una sola línea, separando con tabuladores la cabecera, la secuencia, el separador y las calidades. Por ejemplo, la siguiente secuencia:

@SEQ_ID
GATTTGGGGTTCAAAGCAGTA...
+
!''*((((***+))%%%++)(...

quedaría así:

@SEQ_ID  GATTTGGGGTTCAAAGCAGTA...   +   !''*((((***+))%%%++)(...

Tras esta transformación ya sí es posible ordenar un archivo FASTQ con GNU sort, que viene instalado en cualquier sistema linux (y se puede instalar en Windows). GNU sort es ideal para ordenar conjuntos de datos que no caben en memoria (M), como a menudo ocurre con los archivos FASTQ, porque de manera implícita divide el problema inicial, de tamaño N, en N/M trozos que luego mezcla (merge) de manera externa.

En nuestra experiencia GNU sort es significativemente más eficiente que nuestros scripts para este tipo de problemas, puesto que ya trae de fábrica toda la lógica para partir el problema en trozos y luego mezclar las soluciones parciales. Sólo hay que tener cuidado de asignar la variable de ambiente LC_ALL, por ejemplo con:

$ export LC_ALL=POSIX

y echar a andar. Muy bien. Pero te quedas con la duda de si estás sacando el máximo partido a tu CPU multicore, podremos optimizar sort en paralelo? Y si invocamos a GNU parallel (mira el vídeo)?

Nos ponemos manos a la obra y hacemos pruebas con un archivo FASTQ linearizado real, de 576Mb:

$ ls -lh /tmp/unsortedXXpJ6CaB
-rw-------. 1 576M Jun  5 10:15 /tmp/unsortedXXpJ6CaB

Ahora lo ordenamos con GNU sort, dándole un máximo de 500Mb de área en RAM para trabajar (la M de antes):

$ time sort -k 1,1 -u -S 500M /tmp/unsortedXXpJ6CaB > /tmp/unsortedXXpJ6CaB.S
real 0m7.628s
user 0m5.143s
sys 0m2.373s

Finalmente probamos ahora con parallel, agrupando las secuencias en grupos de 100.000 elementos (ojo con esto, puedes llegar a obtener resultados parcialmente desordenados porque la segunda llamada a parallel puede recibir más argumentos de los que el shell soporta). Cambiando este valor a 10000 o a 10E6 los resultados son similares:

$ time cat /tmp/unsortedXXpJ6CaB | parallel -N 100000 --pipe --files sort -k 1,1 | 

   parallel -Xj1 sort -k 1,1 -u -m {} ';' rm {} > /tmp/unsortedXXpJ6CaB.P
real 0m15.451s
user 0m9.919s
sys 0m8.371s

Comprobamos que los resultados son idénticos:

$ diff /tmp/unsortedXXpJ6CaB.S /tmp/unsortedXXpJ6CaB.P

Conclusión de estas pruebas: no vale la pena complicarse con parallel para ordenar grandes archivos FASTQ, ya que probablemente el cuello de botella sea el merge final, y eso parece resolverlo mejor directamente GNU sort. De todos modos es posible que haya otras maneras de invocar a parallel más ventajosas
Si en vuestras pruebas obtenéis resultados distintos por favor escribid,

un saludo,

Bruno

Multicore Blast con Python

El otro día Bruno publicó en una entrada del blog un script en Perl para optimizar el tiempo de cálculo de Blast en ordenadores con procesadores multicore. Un gran script, pero creo que se puede hacer más sencillo usando el módulo subprocess de Python.

Bruno usó el módulo Parallel::ForkManager de Perl. en el pasado ya habíamos mostrado en otra entrada las ventajas y peligros de paralelizar procesos con Perl con el módulo threads.

La solución con Python creo que es la más sencilla, consiste en usar el módulo subprocess. Otro módulo de Python que podríamos usar sería multiprocessing, pero no es muy sencillo retornar el standard output de programas externos como Blast para un procesamiento posterior de los resultados.

En el siguiente ejemplo se paraleliza la ejecución del comando 'blastp -version' que retorna un texto con la versión instalada de blastp. Dicho comando se puede cambiar por cualquier otro, así como añadir código al script para procesar los resultados. En el ejemplo se ejecuta el comando 10 veces con 4 procesos simultáneos, chequeando si han terminado cada 2 segundos.

 #!/usr/bin/python  
 # -*- coding: utf-8 -*-   
 #  
   
 # Importar módulos  
 import time  
 import os, sys  
 import subprocess  
 from pprint import pprint  
   
 maximum_process_number = 4 # Número máximo de procesos simultáneos  
 checking_processes_interval = 2 # (segundos) Tiempo de espera para checkear si han terminado los procesos  
 data_to_process = range(10) # Datos a procesar, como ejemplo una lista de números del 0 al 9  
   
 # El proceso a ejecutar (como ejemplo se muestran los datos de la version de Blastp)  
 # Se puede cambiar por cualquier otro programa y comando que no sea Blast  
 def run_process(processes) :  
      print "Running process"  
      processes.append(subprocess.Popen("blastp -version", shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE))  
   
 # Programa principal  
 if __name__ == '__main__':  

      # Definir variables  
      count_processes = 0  
      finished_processes = []  
      processes = []  
      results = {}

      # Procesar múltiples datos  
      for i in data_to_process:

           # Chequear si los procesos han terminado (cuando hay tantos procesos como el máximo permitido)  
           while count_processes == maximum_process_number:  
                for p in processes:  
                     p.wait()  
                     if p.returncode == 0:  
                          results[p.pid] = "\n".join(p.stdout)  
                          processes.remove(p)  
                          count_processes -= 1  
                          print "Process finished"  
                     else:   
                          results[p.pid] = "\n".join(p.stdout)  
                          processes.remove(p)  
                          count_processes -= 1  
                          print "Process failed"  
                # Si no han terminado, esperar el tiempo establecido  
                if count_processes == maximum_process_number:  
                     print "Waiting for finished processes"  
                     time.sleep(checking_processes_interval)  

           # Añadir procesos a la cola de ejecución  
           run_process(processes)  
           count_processes += 1  
           print "Process started", i, count_processes  

      # Chequear si los procesos han terminado los últimos procesos  
      while count_processes != 0:  
           for p in processes:  
                p.wait()  
                if p.returncode == 0:  
                     results[p.pid] = "\n".join(p.stdout)  
                     processes.remove(p)  
                     count_processes -= 1  
                     print "Last processes finishing"  
                else:   
                     results[p.pid] = "\n".join(p.stdout)  
                     processes.remove(p)  
                     count_processes -= 1  
                     print "Process failed"  
           if count_processes == maximum_process_number:  
                print count_processes,maximum_process_number  
                print "Waiting for last finished processes"  
                time.sleep(checking_processes_interval) 
 
      # Imprimir resultados  
      print "Output from the processes:"  
      pprint(results)  

Paralelizar procesos en perl con threads

Con los modernos ordenadores que tenemos con procesadores de 2, 4, 8 o más núcleos podemos pensar en paralelizar procesos fácilmente en Perl. ¿Qué significa esto? Básicamente que el tiempo que tardará en correr nuestro programa se reducirá proporcionalmente al número de núcleos, si a cada núcleo le mandamos tareas diferentes a realizar (threads)

Pero hay que ser cuidadoso, no todos los programas son adecuados para ser paralelizados. Un programa paralelizable en threads requiere que sus procesos puedan ser independientes y una vez finalizados podamos recoger y unificar sus resultados sin problemas. Además paralelizar significa multiplicar las copias en memoria de las variables, por lo cual sólo podremos paralelizar procesos que no consuman grandes cantidades de memoria o el proceso de copia ralentizará los cálculos.

El código mostrado a continuación realiza una suma de números de tres formas diferentes:

1. De forma tradicional, con 3 procesos de suma en serie.
2. Usando 3 threads que calculan simultáneamente.
3. Usando un bucle con 3 threads que calculan simultáneamente.

La conclusión que podemos obtener de los resultados es que el proceso se realiza casi 3 veces más rápido que de la forma tradicional mediante el método de 3 threads. Pero que cuando se realiza la paralelización para cálculos más sencillos (bucle de threads), no sólo no se mejora el tiempo de cálculo, sino que se ralentiza enormemente el cálculo (5 veces más que el tradicional), esto se debe a que el coste de lanzar los threads no se compensa con el tiempo de cálculo de cada uno.

Resultado:

 Total = 300000000  
 Time taken by the traditional way (3 serial processes) was 26 wallclock secs (26.48 usr 0.00 sys + 0.00 cusr 0.00 csys = 26.48 CPU) seconds  
   
 Total = 300000000  
 Time taken by 3 parallel threads was 9 wallclock secs (25.94 usr 0.00 sys + 0.00 cusr 0.00 csys = 25.94 CPU) seconds  
   
 Total = 300000000  
 Time taken by a loop of 10000 times 3 threads was 104 wallclock secs (103.41 usr 1.01 sys + 0.00 cusr 0.00 csys = 104.42 CPU) seconds  
   

Código:

 use threads;  
 use Benchmark;  
 use Config;  
 $Config{useithreads} or die('Recompile Perl with threads to run this program.');  
   
 # Subroutine to test multithreading  
 sub calc {  
      my ($number) = @_;  
      my $i=0;  
      while ($i<$number) {  
           $i++;  
      }  
      return $i;  
 }  
   
 # Define a number to calculate  
 my $number = 100000000;  
   
 # Start timer  
 my $start = new Benchmark;  
   
 # Run subroutines in the traditional way  
 my $res1 = calc($number);  
 my $res2 = calc($number);  
 my $res3 = calc($number);  
 my $total = $res1 + $res2 + $res3;  
   
 # End timer  
 my $end = new Benchmark;  
   
 # Calculate difference of times  
 my $diff = timediff($end, $start);  
   
 # Print final result  
 print "\nTotal = $total\n";  
   
 # Report benchmark  
 print "Time taken by the traditional way (3 serial processes) was ", timestr($diff, 'all'), " seconds\n\n";  
   
 # Start timer  
 $start = new Benchmark;  
   
 # Create multiple threads running each one the subroutine  
 my $thr1 = threads->create(\&calc, $number);  
 my $thr2 = threads->create(\&calc, $number);  
 my $thr3 = threads->create(\&calc, $number);  
   
 # Check subroutines ending and retrieve results   
 $res1 = $thr1->join();  
 $res2 = $thr2->join();  
 $res3 = $thr3->join();  
 $total = $res1 + $res2 + $res3;  
   
 # End timer  
 $end = new Benchmark;  
   
 # Calculate difference of times  
 $diff = timediff($end, $start);  
   
 # Print final result  
 print "Total = $total\n";  
   
 # Report benchmark  
 print "Time taken by 3 parallel threads was ", timestr($diff, 'all'), " seconds\n\n";  
   
 # Start timer  
 $start = new Benchmark;  
   
 # Divide the process  
 $total = 0;  
 my $divide = 10000;  
 $number = $number / $divide;  
   
 # Create multiple threads running each one the subroutine  
 for (my $i=0; $i<$divide; $i++){  
      $thr1 = threads->create(\&calc, $number);  
      $thr2 = threads->create(\&calc, $number);  
      $thr3 = threads->create(\&calc, $number);  
      # Check subroutines ending and retrieve results   
      $res1 = $thr1->join();  
      $res2 = $thr2->join();  
      $res3 = $thr3->join();  
      $total += $res1 + $res2 + $res3;  
 }  
   
 # End timer  
 $end = new Benchmark;  
   
 # Calculate difference of times  
 $diff = timediff($end, $start);  
   
 # Print final result  
 print "Total = $total\n";  
   
 # Report benchmark  
 print "Time taken by a loop of 10000 times 3 threads was ", timestr($diff, 'all'), " seconds\n\n";