Singularityイメージファイルの入手

Singularityイメージファイル（sif）を/work以下に置き，HPCクラスタのバッチジョブやインタラクティブジョブで指定することができます．

計算サーバにてsingularity pullを利用することで，公開されているDockerイメージを変換してsifを入手できます．以下の例では，インタラクティブジョブでysnd01にアクセスし，ROCmのPyTorch Dockerイメージをsifに変換しています．

[yi041@ydev02 yi041]$ qsub -I -q Eduq -l select=1:ncpus=1:ngpus=1:mem=64gb:vnode=ysnd01 -v SINGULARITY_IMAGE=/common/Singularity_sif/prg_env_amd_2025.02.sif /bin/bash
qsub: waiting for job 10970.ypbs0.edu.tut.ac.jp to start
qsub: job 10970.ypbs0.edu.tut.ac.jp ready

Singularity> cd /work/yi041
Singularity> export SINGULARITY_TMPDIR=/work/yi041/tmp
Singularity> export SINGULARITY_CACHEDIR=/work/yi041/cache
Singularity> mkdir tmp
Singularity> mkdir cache
Singularity> singularity pull docker://rocm/pytorch:latest
INFO:    Converting OCI blobs to SIF format
WARNING: 'nodev' mount option set on /work, it could be a source of failure during build process
INFO:    Starting build...
INFO:    Fetching OCI image...

インタラクティブジョブを実行する際には，Eduqではvnode=ysnd00またはysnd01，iEduqではvnode=yind00またはyind01を指定できます．メモリは上限値（64GB）を確保することを推奨します．コンテナとして /common/Singularity_sif/prg_env_amd_2025.02.sif を指定してください．/homeではディスク容量が不足しますので，/workにて作業するようにしてください．

Dockerイメージをsifに変換する他の例を示します．

例：ROCmのTensorflow Dockerイメージをsifに変換

$ singularity pull docker://rocm/tensorflow

例：NVIDIA NGCのPytorch Dockerイメージをsifに変換

$ singularity pull docker://nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3

公開されているDockerイメージは Docker Hub や NVIDIA NGC などで検索できます．