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README_DCU.md

File metadata and controls

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1、曙光超算环境概述

操作系统：Linux version 3.10.0-957.el7.x86_64

CPU：海光CPU

GPU：海光DCU

调度器：Slurm

软件栈：ROCm框架

2、环境配置

配置PaddlePaddle Python的Conda环境

module rm compiler/rocm/2.9
module load compiler/rocm/4.0.1
module load apps/anaconda3/5.2.0

创建Python环境

conda create -p ~/conda-envs/paddle_dcu python==3.7.10

激活Python环境

conda activate ~/conda-envs/paddle_dcu

安装PaddlePaddle

在激活的Conda Python环境中安装依赖库

wget https://baidu-nlp.bj.bcebos.com/PaddleHelix/HelixFold/paddlepaddle_rocm-0.0.0.dev628-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl 
pip install -r requirements_dcu.txt

3、HelixFold

相关工具下载

在helixfold目录下，下载HelixFold需要的两个工具：lddt和tm-score

wget https://baidu-nlp.bj.bcebos.com/PaddleHelix/HelixFold/lddt
wget https://baidu-nlp.bj.bcebos.com/PaddleHelix/HelixFold/tm_score
mkdir tools && mv lddt tm_score tools

Demo数据集下载

在helixfold目录下，下载Demo数据集

wget https://baidu-nlp.bj.bcebos.com/PaddleHelix/HelixFold/data.tar.gz
tar -zxvf data.tar.gz

配置脚本

  • 任务配置

在 dcu_train.sh 脚本中配置任务使用的资源量

  • 任务脚本

在 train_dcu.sh 脚本中加载PaddlePaddle Python环境

例如：

module rm compiler/rocm/2.9
module load compiler/rocm/4.0.1
module load apps/anaconda3/5.2.0
source activate ~/conda-envs/paddle_dcu

提交训练任务

sbatch dcu_train.sh

查看训练日志

日志在log/目录下