一、引言

西电超算不错，我很喜欢。本文仅供自己学习使用。

二、环境搭建

搭建环境需要有一些依赖库，但是其实西电超算说明手册并没有写的非常清楚。因此，这次实战演示一下，写一个运行sh文件脚本并提交作业。

1、选择GPU还是CPU队列

GPU就是：

#!/bin/bash 
#JSUB -q gpu 
#JSUB -gpgpu "1 type=NVIDIAGeForceRTX3090"
#JSUB -app default
#JSUB -n 16
#JSUB -e error.%J 
#JSUB -o output.%J 
#JSUB -J cnn-cov1-cross-density-cat

CPU就是：

#!/bin/bash 
#JSUB -q normal 
#JSUB -app default
#JSUB -n 16
#JSUB -e error.%J 
#JSUB -o output.%J 
#JSUB -J create_data_mvp  # 这是队列名字

  2、 将modulefiles导入

只有导入modulefiles才能使用学校提供的第三方库：

export MODULEPATH=$MODULEPATH:/home/221*******（学号）/modulefiles

学校提供的第三方库有：

 详见西电超算手册。

3、导入CUDA环境

export CUDA_HOME=/apps/software/cuda/11.1
export PATH=/apps/software/cuda/11.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/apps/software/cuda/11.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CPATH=/apps/software/cuda/11.1/include/
export INCLUDE=/apps/software/cuda/11.1/include/

4、 导入conda并激活环境

source /apps/software/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
conda activate pcdet

5、读取需要的module

module load cuda/11.1
module load cudnn/8.0.5-cuda-11.1
module unload gcc
module load mpc/1.2.1 
module load mpfr/4.1.0 
module load gmp/6.2.1
module load gcc/7.5.0
export CXX=g++
module load tbb/2021.3.0
module load cmake/3.18.4

6、安装环境，运行脚本 and so on

cd /home/22171214690/Desktop/virconv/tools/
python train.py --cfg_file cfgs/models/kitti/cnn_cross_car.yaml --batch_size 2 --output_name cnn+cross-no-swap-car-epoch-50

7、提交作业

jsub < xxx.sh

 进入到ssh或者linux界面窗口的终端中，使用jsub就可以提交作业了。

三、完整sh文件代码 

#!/bin/bash 
#JSUB -q gpu 
#JSUB -gpgpu "1 type=NVIDIAGeForceRTX3090"
#JSUB -app default
#JSUB -n 16
#JSUB -e error.%J 
#JSUB -o output.%J 
#JSUB -J cnn-cov1-cross-density-cat

export MODULEPATH=$MODULEPATH:/home/221*******（学号）/modulefiles
export CUDA_HOME=/apps/software/cuda/11.1
export PATH=/apps/software/cuda/11.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/apps/software/cuda/11.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CPATH=/apps/software/cuda/11.1/include/
export INCLUDE=/apps/software/cuda/11.1/include/

source /apps/software/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
conda activate pcdet
module load cuda/11.1
module load cudnn/8.0.5-cuda-11.1
module unload gcc
module load mpc/1.2.1 
module load mpfr/4.1.0 
module load gmp/6.2.1
module load gcc/7.5.0
export CXX=g++
module load tbb/2021.3.0
module load cmake/3.18.4
export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.1;7.0;7.5;8.0+PTX"
cd /home/22171214690/Desktop/virconv/tools/
python train.py --cfg_file cfgs/models/kitti/cnn_cross_car.yaml --batch_size 2 --output_name cnn+cross-no-swap-car-epoch-50
# sh dist_train.sh --cfg_file cfgs/models/kitti/VirConv-S.yaml --batch_size 1