2015年度GPGPU実践基礎工学　第9回補足　GROUSEの利用方法

GROUSEの利用方法（復習）

情報処理センターGPGPUシステム
 16台の計算サーバで構成
 NVIDIA Tesla M2050を搭載
 各サーバに4機ずつ計64機 grouse
tesla01 ‐ tesla04
M2050×16
tesla05 ‐ tesla08
M2050×16
tesla09 – tesla12
M2050×16
tesla13 – tesla16
M2050×16
外部ネットワーク
GPGPU実践基礎工学37 2015/11/04

grouseへのログイン
2015/11/04GPGPU実践基礎工学38
2013年度GPGPU講習会資料より引用

grouseへのログイン
統合アカウントとパスワード入力

ターミナルの起動
System→Terminal

ターミナルの起動

実行イメージ
grouse
処理
処理結果出力
キー入力，マウス入力

プログラムの作成と保存

実行イメージ
grouse
ファイル
保存
ハード
ディスク
共有
共有
tesla01 ‐ tesla04 tesla05 ‐ tesla08 tesla09 – tesla12 tesla13 – tesla16
共有

tesla??へのログイン
もう一つターミナルを起動し，下の
ターミナルでログイン
$ ssh␣–l␣ユーザID␣tesla??
(??には01~16の番号を入力)

tesla??でのコンパイルとプログラム実行
grouseでの作業用
tesla??でのコンパイルと
実行用

tesla??でコンパイルとプログラム実行
 コンパイル
 $ nvcc˽ソースファイル名
 nvccがコンパイル対象とするソースファイルの拡張子は.cu
 エラーがなければa.outという実行ファイルが作成される
 実行
 $ ./a.out
 nvccはgccと同じオプションを持っていることが多い
 対応オプションの一覧は‐hオプションで確認
 $ nvcc˽‐h

実行イメージ
grouse
処理
処理結果出力
$ ssh␣tesla16
tesla16
キー入力
処理
処理結果

実行イメージ
grouse
$ ssh␣tesla16
$ nvcc ??.cu
キー入力
処理結果
ハード
ディスク
??.cu
コンパイル
2015/11/04GPGPU実践基礎工学
処理結果出力
tesla16
49

実行イメージ
grouse処理結果出力
$ ssh␣tesla16
$ nvcc ??.cu
$ ./a.out
キー入力
処理結果
ハード
ディスク
a.out
実行
tesla16
50

実行イメージ
grouse
$ ssh␣tesla16
$ nvcc ??.cu
$ ./a.out
キー入力
ハード
ディスク
a.out
実行
tesla16
GPU0
GPU1
GPU2
GPU3
処理結果出力
処理結果
51

情報処理センターでのCUDAの使い方
1. grouseやtesla??で開発する場合
 grouseやtesla??にログイン
 ソースファイルを作成し，tesla??上でコンパイル・実行
 grouseはGPUを搭載していないため実行できない（コンパイルは可能）
2. 研究室のPC等，情報処理センター外で開発する場合
 研究室のPCでソースファイルを作成
 WinSCPなどでファイルをgrouseにアップロード
 grouseを経由してtesla??にログインした後，コンパイル・実行

ターミナルのみの利用
（特に演習室外から利用する場合）
1. Tera Termでgrouseにログイン

ターミナルのみの利用
（特に演習室外から利用する場合）
2. sshでtesla??にログイン
$ ssh␣–l␣ユーザID␣tesla??
(??には01~16の番号を入力)

grouseへのファイル転送（WinSCP）
 Unixコマンドscp（secure copy）のWindows GUIクラ
イアント
 Secure Shell (ssh) に含まれるsshの機能を利用し
て安全性の高いファイル転送を行う
Host名 grouse
統合アカウントの
ユーザ名とパスワード
login

Windows上のソースファイルをコピー
grouse
ハード
ディスク
WinSCPでコピー
ハード
ディスク
共有
共有
tesla01 ‐ tesla04 tesla05 ‐ tesla08 tesla09 – tesla12 tesla13 – tesla16
共有
ソース
ファイル
ソース
ファイル

ログインしているサーバの確認
 grouseにログインしているかtesla??にログインしてい
るか分からなくなったら
$ hostname

GPUの選択
 計算機がGPUを複数搭載している場合
 CUDAで利用するGPUを選択
 CUDA APIを利用したGPUの選択
 cudaSetDevice()命令
GPGPU実践基礎工学
int main(void){
変数宣言 //ここでは標準でGPU0が使われる
GPUやCPUを使った処理 //
cudaSetDevice(3); //ここからGPU3が使われる
...
return 0;
}
58 2015/11/04

2015年度GPGPU実践基礎工学　第9回補足　GROUSEの利用方法

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