NVIDIA Base Command Platform 提供了自信地開發(fā)復雜軟件的能力，這些軟件符合科學計算工作流程所需的性能標準。該平臺為開發(fā)人員提供高效配置和管理人工智能工作流程所需的工具，從而為人工智能開發(fā)提供云托管和本地解決方案。集成的數(shù)據(jù)和用戶管理簡化了用戶和管理員的體驗。

現(xiàn)在，使用 NVIDIA Modulus 和基本指揮平臺在團隊和地點之間創(chuàng)建高保真數(shù)字雙胞胎是 high-performance computing （ HPC ）工作流可用的最新工具。對于從預測最優(yōu) airplane maintenance schedules 到 simulating wind farms 的許多用例來說，創(chuàng)建和使用數(shù)字雙胞胎對于節(jié)省時間和金錢至關重要。

開始使用這些用例可能會讓人望而卻步。然而，一個集成良好的解決方案會帶來所有的不同，并使開發(fā)人員能夠專注于解決問題。 Base Command Platform 只需點擊幾下即可實現(xiàn) NGC 目錄軟件的全方位功能，并能夠創(chuàng)建強大的物理知情機器學習（ physics ML ）神經網絡和氣候模型。

利用 FourCastNet 進行氣候建模

FourCastNet 是開源 Modulus 平臺的一部分，專注于以以前不可能的速度創(chuàng)建全球天氣預報。它依靠傅立葉神經算子和變換器在性能和分辨率上實現(xiàn)了這一令人難以置信的飛躍。 FourCastNet 現(xiàn)在與基本命令平臺兼容。

ERA5 dataset 是一個幾十年來整個地球的復雜天氣數(shù)據(jù)集，用于訓練和驗證這樣一個復雜的模型。 FourCastNet 是實現(xiàn) NVIDIA Earth-2 數(shù)字孿生的關鍵技術。有關更多信息，請參閱 NVIDIA to Build Earth-2 Supercomputer to See Our Future 。

Modulus 團隊一直在尋求提高 FourCastNet 的性能，最近更新了它，使用 NVIDIA Data Loading Library （ DALI ）將數(shù)據(jù)攝入 GPU ，進一步加快了洞察時間。

在基本指揮平臺上使用 Modulus 提高可擴展性

當在一個可以擴展到幾個基于 GPU 的系統(tǒng)的環(huán)境中運行時， Modulus 的全部功能就會釋放出來。沒有比基本命令平臺更好的方法來運行像 Modulus 這樣的高度可擴展平臺來訓練像 FourCastNet 這樣的大型模型。

為了運行這些示例，我們將稍微修改過的 Modulus NGC container 版本上傳到了一個基本指揮平臺組織，該組織可以訪問由 NVIDIA DGX A100 系統(tǒng)組成的加速計算環(huán)境。我們將 1TB 的 ERA5 數(shù)據(jù)集上傳到同一環(huán)境中的工作空間。

為了支持協(xié)調的多實例工作負載， Base Command Platform 集成了一個名為 bcprun 的工具。bcprun通過抽象機器學習（ ML ）從業(yè)者的復雜性并消除工作負載容器（如mpirun）中對額外軟件的需求，簡化了多實例工作負載部署。它還為最初為 HPC 調度器（如 Slurm ）編寫的應用程序提供了一個更容易的入門路徑。

以下代碼示例顯示了 FourCastNet 在 Base Command Platform 上的單實例作業(yè)啟動：

ngc batch run 
--name "bcp-dali.fcn.training.ml-model.modulus" 
--total-runtime 12H 
--org org-name 
--ace ace-name 
--instance dgxa100.80g.8.norm 
--workspace ERA5_test_21Vars:/era5/ngc_era5_data/:RO 
--result /results 
--image "nvcr.io/org-name/team-name/modulus:22.09-examples_0.4" 
--commandline "
set -x && 
cd /examples/fourcastnet/ && 
ln -s /era5/stats . && 
python fcn_era5.py 
custom.train_dataset.kind=dali 
custom.num_workers.grid=1 
training.max_steps=50000 
training.print_stats_freq=500 
network_dir=/results/network_checkpoint
"

要擴展到兩個 NVIDIA DGX A100 八個 GPU 實例（共 16 個），請使用以下命令（在 bold 中突出顯示更改）：

ngc batch run 
--name "bcp-dali.fcn.training.ml-model.modulus" 
--total-runtime 12H 
--org org-name 
--ace ace-name 
--replicas "2" 
--array-type "PYTORCH" 
--instance dgxa100.80g.8.norm 
--workspace ERA5_test_21Vars:/era5/ngc_era5_data/:RO 
--result /results 
--image "nvcr.io/org-name/team-name/modulus:22.09-examples_0.4" 
--commandline "
set -x && 
cd /examples/fourcastnet/ && 
mkdir -p /results/network_checkpoint && 
ln -s /era5/stats . && 
bcprun --nnodes $NGC_ARRAY_SIZE 
--npernode $NGC_GPUS_PER_NODE 
--cmd '
python fcn_era5.py 
custom.train_dataset.kind=dali 
custom.num_workers.grid=1 
training.max_steps=50000 
training.print_stats_freq=500 
network_dir=/results/network_checkpoint
'
"

bcprun的添加以及添加的參數(shù)確保指定的命令（來自--cmd參數(shù)）在為作業(yè)創(chuàng)建的每個副本上運行（如--replicas和--nnodes參數(shù)所指定）。--npernode參數(shù)確保在每個實例上為該實例中的每個 GPU 運行一個進程。這導致此作業(yè)總共啟動了 16 個進程（每個復制副本中有 8 個，總共兩個復制副本）。要擴展到使用四個實例，請將--replicas參數(shù)設置為四個而不是兩個。

基本命令平臺不僅為 ML 從業(yè)者和管理員提供了易用性，而且證明了已經實現(xiàn)了最高性能。 NVIDIA Selene supercomputer 與 Modulus 運行 FourCastNet 訓練進行比較。

在 Selene 上測試了工作負載后，我們在基本指揮平臺部署上無縫復制了工作負載，并在兩個環(huán)境之間獲得了幾乎相同的結果。這一結果有力地證明，基本指揮平臺可以支持企業(yè)和科學計算用例中客戶最苛刻的性能要求。

圖 2 :在不同 GPU 數(shù)量下， NVIDIA Selene 超級計算機和基本命令平臺部署之間的 Modulus FourCastNet 性能比較（在 GPU 數(shù)量上同時進行更好）

對開發(fā)者 Kaustubh Tangsali 的采訪

為了了解更多關于在 Base Command Platform 上使用 NVIDIA Modulus 的經驗，我們采訪了 Modulus 團隊的開發(fā)人員 Kaustubh Tangsali 。 Kaustubh 領導了在基本指揮平臺上運行 FourCastNet 和其他幾個軟件示例的調查。

簡要描述您的行業(yè)背景和經驗。

我主要在軟件行業(yè)工作，應用于模擬和計算流體動力學。我致力于 Modulus 平臺的開發(fā)，這是一個領域專家和人工智能從業(yè)者開發(fā)物理 ML 模型的框架。我曾與 NVIDIA Thermal 團隊等內部合作伙伴密切合作，使用 Modulus 設計散熱器，還與幾個外部合作伙伴合作，使用 Modulus 加快工作流程。

您在基礎指揮平臺上使用 Modulus 工作了多長時間？

自 2020 年年中以來，我一直在基地指揮平臺上使用 Modulus 。

在基地指揮平臺上，日常使用是什么樣子的？您的開發(fā)周期是什么樣子的？

在我對代碼或模型進行了一些本地測試后，我通常會將代碼安裝在基本命令平臺工作區(qū)中，然后使用 NGC web 界面或僅使用命令行界面（ CLI ）啟動作業(yè)。 Jupyter 接口非常適合早期調試。當模型運行到完成時，我下載檢查點和結果以進行進一步分析。在運行時，我還使用日志功能和遙測技術來監(jiān)視作業(yè)的狀態(tài)。

基本指揮平臺環(huán)境與您使用過的其他環(huán)境相比如何？

基本指揮平臺的 web 界面是我覺得有用的東西。監(jiān)視作業(yè)、查看用于啟動作業(yè)的命令、克隆作業(yè)以及使用不同的實例類型等功能都很容易。我認為獲得最新和最好的 NVIDIA 硬件是一大優(yōu)勢。

對于剛開始使用基地指揮平臺的人，你有什么建議嗎？

NVIDIA Base Command Platform User Guide 有很好的文檔記錄，涵蓋了數(shù)據(jù)科學家可能遇到的許多常見用例，包括單 GPU 、多[Z1K1’和多實例作業(yè)的命令示例。正如我前面提到的，在擴展作業(yè)之前，我喜歡在開發(fā)的早期階段利用運行作業(yè)的交互式特性，CLI會對其進行優(yōu)化。

總結

NVIDIA Modulus 等尖端數(shù)字孿生技術依靠強大的計算環(huán)境不斷進步?；局笓]平臺在一組易于使用的界面中利用 NVIDIA GPU 的強大功能，繼續(xù) NVIDIA 的使命，即讓高級軟件功能廣泛可訪問，以解決重要問題。