Связаться с намиПодключиться

Высокопроизводительные вычисления (HPC) на прерываемых виртуальных машинах

Статья создана
Обновлена 10 ноября 2025 г.

HPC-кластеры используются в вычислительных целях, в частности в научных исследованиях и расчетных задачах. Вычислительный кластер представляет собой массив серверов (вычислительных узлов), объединенных сетью. Каждый вычислительный узел имеет несколько многоядерных процессоров, свою оперативную память и работает под управлением независимой операционной системы. Наиболее распространено использование однородных кластеров, где все узлы одинаковы по своей архитектуре и производительности.

По этой инструкции вы создадите кластер прерываемых ВМ, которые будут решать общую вычислительную задачу. Примером вычислительной задачи будет решение системы линейных алгебраических уравнений с помощью метода Якоби.

Для создания кластера и запуска вычислительной задачи:

  1. Подготовьте облако к работе.
  2. Подготовьте основную ВМ в облаке.
  3. Подготовьте кластер ВМ.
  4. Создайте кластер.
  5. Подготовьте задачу для вычислений в кластере.
  6. Запустите и проанализируйте вычисления.
  7. Удалите созданные ресурсы.

Подготовьте облако к работе

Зарегистрируйтесь в Yandex Cloud и создайте платежный аккаунт:

  1. Перейдите в консоль управления, затем войдите в Yandex Cloud или зарегистрируйтесь.
  2. На странице Yandex Cloud Billing убедитесь, что у вас подключен платежный аккаунт, и он находится в статусе ACTIVE или TRIAL_ACTIVE. Если платежного аккаунта нет, создайте его и привяжите к нему облако.

Если у вас есть активный платежный аккаунт, вы можете создать или выбрать каталог, в котором будет работать ваша инфраструктура, на странице облака.

Подробнее об облаках и каталогах.

В стоимость поддержки серверов входит:

Подготовьте основную ВМ в облаке

Создайте ВМ

Чтобы создать ВМ:

  1. В консоли управления выберите каталог, в котором будет создана ВМ.

  2. В списке сервисов выберите Compute Cloud.

  3. На панели слева выберите Виртуальные машины.

  4. Нажмите кнопку Создать виртуальную машину.

  5. Выберите вариант Расширенная настройка.

  6. В блоке Образ загрузочного диска выберите образ Ubuntu.

  7. В блоке Расположение выберите зону доступности, в которой будет находиться ВМ.

  8. В блоке Диски и файловые хранилища выберите тип загрузочного диска SSD.

  9. В блоке Вычислительные ресурсы перейдите на вкладку Своя конфигурация и укажите параметры для решения текущих вычислительных задач:

    • Платформа — Intel Ice Lake.
    • vCPU — 4.
    • Гарантированная доля vCPU — 100%.
    • RAM — 4 ГБ.
    • Дополнительно — Прерываемая.

  10. В блоке Сетевые настройки:

    • В поле Подсеть укажите идентификатор подсети в зоне доступности создаваемой ВМ или выберите облачную сеть из списка.

      • У каждой сети должна быть как минимум одна подсеть. Если подсети нет, создайте ее, выбрав Создать подсеть.

      • Если сети нет, нажмите Создать сеть и создайте ее:

        • В открывшемся окне укажите имя сети и выберите каталог, в котором она будет создана.
        • (Опционально) Выберите опцию Создать подсети, чтобы автоматически создать подсети во всех зонах доступности.
        • Нажмите Создать сеть.

    • В поле Публичный IP-адрес выберите Автоматически, чтобы назначить виртуальной машине случайный внешний IP-адрес из пула Yandex Cloud, или выберите статический адрес из списка, если вы зарезервировали его заранее.

  11. В блоке Доступ выберите SSH-ключ и укажите данные для доступа к ВМ:

    • В поле Логин введите имя пользователя, который будет создан на виртуальной машине, например ubuntu.

      Внимание

      Не используйте логин root или другие имена, зарезервированные операционной системой. Для выполнения операций, требующих прав суперпользователя, используйте команду sudo.

    • В поле SSH-ключ выберите SSH-ключ, сохраненный в вашем профиле пользователя организации.

      Если в вашем профиле нет сохраненных SSH-ключей или вы хотите добавить новый ключ:

      1. Нажмите кнопку Добавить ключ.

      2. Задайте имя SSH-ключа.

      3. Выберите вариант:

        • Ввести вручную — вставьте содержимое открытого SSH-ключа. Пару SSH-ключей необходимо создать самостоятельно.

        • Загрузить из файла — загрузите открытую часть SSH-ключа. Пару SSH-ключей необходимо создать самостоятельно.

        • Сгенерировать ключ — автоматическое создание пары SSH-ключей.

          При добавлении сгенерированного SSH-ключа будет создан и загружен архив с парой ключей. В ОС на базе Linux или macOS распакуйте архив в папку /home/<имя_пользователя>/.ssh. В ОС Windows распакуйте архив в папку C:\Users\<имя_пользователя>/.ssh. Дополнительно вводить открытый ключ в консоли управления не требуется.

      4. Нажмите кнопку Добавить.

      SSH-ключ будет добавлен в ваш профиль пользователя организации. Если в организации отключена возможность добавления пользователями SSH-ключей в свои профили, добавленный открытый SSH-ключ будет сохранен только в профиле пользователя внутри создаваемого ресурса.

  12. В блоке Общая информация задайте имя ВМ. Для наглядности примера укажите master-node.

  13. Нажмите Создать ВМ.

Настройте ВМ

  1. Зайдите по SSH на ВМ и перейдите в режим администратора в консоли:

    sudo -i

  2. Выполните обновление репозитория и поставьте требуемые утилиты:

    apt update
apt install -y net-tools htop libopenmpi-dev nfs-common

  3. Выйдите из режима администратора и сгенерируйте SSH-ключи для доступа между ВМ:

    exit
ssh-keygen -t ed25519

  4. Добавьте сгенерированный ключ в список разрешенных:

    cd ~/.ssh
cat id_ed25519.pub >> authorized_keys

Подготовьте кластер ВМ

Создайте кластер

  1. В консоли управления перейдите в раздел Диски.
  2. Справа от диска ВМ master-node нажмите и выберите Создать снимок. Задайте имя master-node-snapshot. После того как снимок будет создан, он появится в разделе Снимки дисков.
  3. Перейдите в раздел Группы виртуальных машин и нажмите Создать группу виртуальных машин.
  4. Создайте группу ВМ:

    • В поле Имя укажите имя будущей группы ВМ, например compute-group.

    • В поле Сервисный аккаунт добавьте сервисный аккаунт к данной группе ВМ. Если у вас нет сервисного аккаунта, нажмите Создать, укажите его имя и нажмите на кнопку Создать.

      Чтобы иметь возможность создавать, обновлять и удалять ВМ в группе, назначьте сервисному аккаунту роль compute.editor. По умолчанию все операции в Instance Groups выполняются от имени сервисного аккаунта.

    • В поле Зона доступности выберите зону, в которой находится ВМ master-node. Зоны доступности должны совпадать, чтобы минимизировать задержки при взаимодействии ВМ.

    • В блоке Шаблон виртуальной машины нажмите кнопку Задать. Откроется экран создания шаблона.

      • В блоке Диски и файловые хранилища выберите Добавить диск. В открывшемся окне укажите:
        • Тип — SSD.
        • Наполнение — из созданного снимка master-node-snapshot.
      • В блоке Вычислительные ресурсы задайте конфигурацию, аналогичную конфигурации основной ВМ:
        • Платформа — Intel Ice Lake.
        • vCPU — 4.
        • Гарантированная доля vCPU — 100%.
        • RAM — 4 ГБ.
        • Дополнительно — Прерываемая.
      • В блоке Сетевые настройки укажите те же сеть и подсеть, что и у основной ВМ. Тип IP-адреса оставьте Автоматически.
      • В блоке Доступ укажите данные для доступа к ВМ:
        • В поле Логин введите предпочтительное имя пользователя, который будет создан на ВМ.
        • В поле SSH-ключ скопируйте ваш открытый SSH-ключ. Пару ключей для подключения по SSH необходимо создать самостоятельно, см. раздел о подключении к ВМ по SSH.
      • Нажмите кнопку Сохранить. Вы вернетесь на экран создания группы ВМ.
  5. В блоке Масштабирование выберите количество создаваемых ВМ. Укажите 3 ВМ.
  6. Нажмите кнопку Создать.

Проверьте работу кластера

Зайдите по SSH на каждую из ВМ в группе compute-group и убедитесь, что с них есть доступ к ВМ master-node по SSH:

ping master-node
ssh master-node

Настройте NFS

Чтобы ВМ могли использовать одни и те же исходные файлы, создайте общую сетевую директорию с помощью протокола сетевого доступа NFS:

  1. Зайдите на ВМ master-node по SSH и установите NFS-сервер:

    ssh <публичный IP-адрес ВМ master-node>
sudo apt install nfs-kernel-server

  2. Создайте директорию shared, которая будет общей для всех ВМ:

    mkdir ~/shared

  3. Откройте файл /etc/exports любым текстовым редактором, например, nano:

    sudo nano /etc/exports

  4. Добавьте запись для доступа к директории shared в файл:

    /home/<имя пользователя>/shared *(rw,sync,no_root_squash,no_subtree_check)

    Сохраните файл.

  5. Примените настройки и перезагрузите сервис:

    sudo exportfs -a
sudo service nfs-kernel-server restart

Смонтируйте директории на ВМ из группы

На каждой ВМ из группы compute-group смонтируйте созданную директорию:

  1. Создайте директорию shared и смонтируйте туда директорию с ВМ master-node:

    mkdir ~/shared
sudo mount -t nfs master-node:/home/<имя пользователя>/shared ~/shared

  2. Убедитесь, что директория была успешно смонтирована:

    df -h

    Результат:

    Filesystem                                   Size  Used  Avail  Use%  Mounted on
...
master-node:/home/<имя пользователя>/shared  13G   1.8G  11G    15%   /home/<имя пользователя>/shared

Подготовьте задачу для вычислений в кластере

  1. Зайдите по SSH на ВМ master-node, перейдите в директорию shared и скачайте исходный файл task.c с вычислительной задачей:

    cd ~/shared
wget https://raw.githubusercontent.com/cloud-docs-writer/examples/master/hpc-on-preemptible/task.c

    Этот код решает систему линейных алгебраических уравнений с помощью метода Якоби. Задача имеет одну из распределенных реализаций с помощью MPI.

  2. Скомпилируйте исходный файл в исполняемый:

    mpicc task.c -o task

    В директории shared должен был появиться исполняемый файл task.

Запустите и проанализируйте вычисления

Совет

Для проверки загрузки ядер ВМ можно выполнять команду htop в отдельной SSH-сессии на каждой ВМ.

  1. Запустите выполнение задачи на 2 ядрах, используя ресурсы только ВМ master-node:

    mpirun -np 2 task

    После выполнения задачи программа выведет затраченное на решение время:

    JAC1 STARTED
1: Time of task=45.104153
0: Time of task=45.103931

  2. Запустите выполнение задачи на 4 ядрах, используя ресурсы только ВМ master-node:

    mpirun -np 4 task

    Результат:

    JAC1 STARTED
1: Time of task=36.562328
2: Time of task=36.562291
3: Time of task=36.561989
0: Time of task=36.561695

  3. Запустите выполнение задачи на 4 ядрах, используя ресурсы двух ВМ, по 2 ядра на каждой ВМ. Для этого запустите выполнение задачи с ключом -host, который принимает параметры вида <IP-адрес ВМ>:<количество ядер>[,<ip>:<cores>[,...]]:

    mpirun -np 4 -host localhost:2,<IP-адрес ВМ>:2 task

    Результат:

    JAC1 STARTED
0: Time of task=24.539981
1: Time of task=24.540288
3: Time of task=24.540619
2: Time of task=24.540781

  4. По аналогии можно продолжать увеличивать число используемых ВМ и ядер и убедиться, что распределенные вычисления позволяют значительно увеличивать скорость выполнения задачи.

Удалите созданные ресурсы

Чтобы перестать платить за развернутый сервер и группу ВМ, достаточно удалить ВМ master-node и группу compute-group.

Если вы зарезервировали статический публичный IP-адрес специально для этой ВМ:

  1. Выберите сервис Virtual Private Cloud в вашем каталоге.
  2. Перейдите на вкладку IP-адреса.
  3. Найдите нужный IP-адрес, нажмите значок и выберите пункт Удалить.
Предыдущая
Интеграция GitLab с Tracker
Следующая
Нагрузочное тестирование gRPC-сервиса