Using Software and Libraries
Former user (Deleted)
Lokke A Highstein (Unlicensed)
John S. Pellman
Owned by Former user (Deleted)
Available Software
At this time the cluster has Anaconda and Cuda installed for work on systems like Tensorflow and Pytorch. The preferred method of installing software is to work off of Anaconda environments or to use Singularity containers. If you need additional software installed please email rc@zi.columbia.edu to request it.
Environment Modules
Axon uses a system of environmental modules, specifically using a piece of software called lmod, which allows people to specify the version of the program they want to run. This enables the cluster to seamlessly have multiple versions of a single program. Below is an example of how environment modules work:
Python before and after loading a module
[aa3301@axon ~]$ python --version Python 2.7.5 [aa3301@axon ~]$ which python /usr/bin/python [aa3301@axon ~]$ ml anaconda3-2019.03 [aa3301@axon ~]$ python --version Python 3.7.3 [aa3301@axon ~]$ which python /share/apps/anaconda3-2019.03/bin/python
In the example above when we log in and run Python we get the default system python, but if we run ml (which can also be run as module load) and load anaconda we get a much newer version with a bunch of modules already installed.
Running the ml (or module list) will show you the currently loaded modules, and ml av (or module avail) will show you the available modules to load:
More module commands
[aa3301@axon ~]$ ml Currently Loaded Modules: 1) anaconda3-2019.03 [aa3301@axon ~]$ ml av --------------------------------------------------------------------------- /share/modulefiles ---------------------------------------------------------------------------- anaconda3-2019.03 (L) cuda/9.2.88 cuda/10.1.168 (D) cudnn/7.5.1-10.0 cudnn/7.6.1.34-10.1 (D) kilosort2 matlab/2017b matlab/2018b (D) cuda/9.0.176 cuda/10.0.130 cudnn/7.3.0 cudnn/7.6.1.34-10.0 gcc/4.9.1 matlab/2017a matlab/2018a Where: L: Module is loaded D: Default Module Use "module spider" to find all possible modules. Use "module keyword key1 key2 ..." to search for all possible modules matching any of the "keys".
The ml alias is convenient shortcut to most commands. If you type ml and press tab it will show you all the possible completion the same is true of the module load command:
Use tab completion to navigate the modules
[aa3301@axon ~]$ ml add cuda/10.1.168 cudnn/7.5.1-10.0 gcc/4.9.1 load matlab/2018b show unuse anaconda3-2019.03 cuda/9.0.176 cudnn/7.6.1.34-10.0 help matlab purge sl update avail cuda/9.2.88 cudnn/7.6.1.34-10.1 keyword matlab/2017a restore spider use cuda cudnn delete kilosort2 matlab/2017b rm swap whatis cuda/10.0.130 cudnn/7.3.0 gcc list matlab/2018a save unload [aa3301@axon ~]$ ml load cud cuda cuda/10.1.168 cuda/9.2.88 cudnn/7.3.0 cudnn/7.6.1.34-10.0 cuda/10.0.130 cuda/9.0.176 cudnn cudnn/7.5.1-10.0 cudnn/7.6.1.34-10.1
Conda Environments
We strongly suggest the use of conda environments for jobs on Axon where the software you need either isn't installed or isn't the right version. Even CUDA and CUDNN versions can be installed in a conda environment.
Here's are the steps for setting up an example conda environment that was set up for a ZI researcher:
# It's generally advisable to perform installations in an interactive session (https://confluence.columbia.edu/confluence/display/zmbbi/Interactive+Sessions) # on one of the nodes, since there are memory limitations on the login node that can occasionally # lead to out-of-memory errors during the installation process. # In this case I am requesting 2 CPUs on node ax08, 1 GPU, for 1 hour, and to use a bash interactive shell srun --pty -c 2 --nodelist=ax08 --gres=gpu:1 -t 0-01:00 /bin/bash # Next I activate conda by loading the module for it ml load anaconda3-2019.03 # next I create an environment. Note that I specify a version of python that I want conda create -n demo-env python=3.6 # once the environment finishes building I need to activate it conda activate demo-env # then I can install software that is available in the conda repos # N.B. the -c flag will specify a "channel" or specific repo conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install -c conda-forge tensorboard # you can also do pip installs for python requirements which will be local to this environment pip install gym
Once you have set up your conda environment you can use it in batch scripts by including the following lines in the beginning of your script:
ml load anaconda3-2019.03 conda activate demo-env
Searching for packages/repos
CUDA is available here https://anaconda.org/nvidia/cuda-toolkit
Other NVIDIA packages https://anaconda.org/nvidia/repo
There is a website with a tool for searching for available packages https://anaconda.org/anaconda/repo
Also one can use "conda search" to look for available packages, although it's important to be aware of repositories (or "channels" within the conda world.) They can be used this way:
Expand source
(base) [lh2332@axon ~]$ conda search pytorch Loading channels: done # Name Version Build Channel pytorch 0.2.0 py27cuda7.5cudnn5.1_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py27cuda7.5cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py27cuda8.0cudnn5.1_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py27cuda8.0cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py35cuda7.5cudnn5.1_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py35cuda7.5cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py35cuda8.0cudnn5.1_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py35cuda8.0cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py36cuda7.5cudnn5.1_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py36cuda7.5cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py36cuda8.0cudnn5.1_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py36cuda8.0cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.3.0 py27cuda7.5cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.3.0 py27cuda8.0cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.3.0 py27cuda8.0cudnn7.0_0 pkgs/main pytorch 0.3.0 py35cuda7.5cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.3.0 py35cuda8.0cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.3.0 py35cuda8.0cudnn7.0_0 pkgs/main pytorch 0.3.0 py36cuda7.5cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.3.0 py36cuda8.0cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.3.0 py36cuda8.0cudnn7.0_0 pkgs/main pytorch 0.3.1 py27had95abb_0 pkgs/main pytorch 0.3.1 py27hfbe7015_1 pkgs/main pytorch 0.3.1 py35had95abb_0 pkgs/main pytorch 0.3.1 py35hfbe7015_1 pkgs/main pytorch 0.3.1 py36had95abb_0 pkgs/main pytorch 0.3.1 py36hfbe7015_1 pkgs/main pytorch 0.4.0 py27hd73e86b_0 pkgs/main pytorch 0.4.0 py27hdf912b8_0 pkgs/main pytorch 0.4.0 py35hd73e86b_0 pkgs/main pytorch 0.4.0 py35hdf912b8_0 pkgs/main pytorch 0.4.0 py36hd73e86b_0 pkgs/main pytorch 0.4.0 py36hdf912b8_0 pkgs/main pytorch 0.4.1 py27ha74772b_0 pkgs/main pytorch 0.4.1 py35ha74772b_0 pkgs/main pytorch 0.4.1 py36ha74772b_0 pkgs/main pytorch 0.4.1 py37ha74772b_0 pkgs/main pytorch 1.0.1 cuda100py27he554f03_0 pkgs/main pytorch 1.0.1 cuda100py36he554f03_0 pkgs/main pytorch 1.0.1 cuda100py37he554f03_0 pkgs/main pytorch 1.0.1 cuda80py27ha8650f8_0 pkgs/main pytorch 1.0.1 cuda80py36ha8650f8_0 pkgs/main pytorch 1.0.1 cuda80py37ha8650f8_0 pkgs/main pytorch 1.0.1 cuda90py27h8b0c50b_0 pkgs/main pytorch 1.0.1 cuda90py36h8b0c50b_0 pkgs/main pytorch 1.0.1 cuda90py37h8b0c50b_0 pkgs/main pytorch 1.0.1 cuda92py27h65efead_0 pkgs/main pytorch 1.0.1 cuda92py36h65efead_0 pkgs/main pytorch 1.0.1 cuda92py37h65efead_0 pkgs/main pytorch 1.1.0 cuda100py27he554f03_0 pkgs/main pytorch 1.1.0 cuda100py36he554f03_0 pkgs/main pytorch 1.1.0 cuda100py37he554f03_0 pkgs/main pytorch 1.1.0 cuda90py27h8b0c50b_0 pkgs/main pytorch 1.1.0 cuda90py36h8b0c50b_0 pkgs/main pytorch 1.1.0 cuda90py37h8b0c50b_0 pkgs/main pytorch 1.1.0 cuda92py27h65efead_0 pkgs/main pytorch 1.1.0 cuda92py36h65efead_0 pkgs/main pytorch 1.1.0 cuda92py37h65efead_0 pkgs/main pytorch 1.2.0 cpu_py27h00be3c6_0 pkgs/main pytorch 1.2.0 cpu_py36h00be3c6_0 pkgs/main pytorch 1.2.0 cpu_py37h00be3c6_0 pkgs/main pytorch 1.2.0 cuda100py27h938c94c_0 pkgs/main pytorch 1.2.0 cuda100py36h938c94c_0 pkgs/main pytorch 1.2.0 cuda100py37h938c94c_0 pkgs/main pytorch 1.2.0 cuda92py27hd3e106c_0 pkgs/main pytorch 1.2.0 cuda92py36hd3e106c_0 pkgs/main pytorch 1.2.0 cuda92py37hd3e106c_0 pkgs/main pytorch 1.3.1 cpu_py27h62f834f_0 pkgs/main pytorch 1.3.1 cpu_py36h62f834f_0 pkgs/main pytorch 1.3.1 cpu_py37h62f834f_0 pkgs/main pytorch 1.3.1 cuda100py27h53c1284_0 pkgs/main pytorch 1.3.1 cuda100py36h53c1284_0 pkgs/main pytorch 1.3.1 cuda100py37h53c1284_0 pkgs/main pytorch 1.3.1 cuda92py27hb0ba70e_0 pkgs/main pytorch 1.3.1 cuda92py36hb0ba70e_0 pkgs/main pytorch 1.3.1 cuda92py37hb0ba70e_0 pkgs/main pytorch 1.4.0 cpu_py36h7e40bad_0 pkgs/main pytorch 1.4.0 cpu_py37h7e40bad_0 pkgs/main pytorch 1.4.0 cpu_py38h7e40bad_0 pkgs/main pytorch 1.4.0 cuda100py36h75a84eb_0 pkgs/main pytorch 1.4.0 cuda100py37h75a84eb_0 pkgs/main pytorch 1.4.0 cuda100py38h75a84eb_0 pkgs/main pytorch 1.4.0 cuda101py36h02f0884_0 pkgs/main pytorch 1.4.0 cuda101py37h02f0884_0 pkgs/main pytorch 1.4.0 cuda101py38h02f0884_0 pkgs/main pytorch 1.4.0 cuda92py36h488537e_0 pkgs/main pytorch 1.4.0 cuda92py37h488537e_0 pkgs/main pytorch 1.4.0 cuda92py38h488537e_0 pkgs/main pytorch 1.5.0 cpu_py37hd91cbb3_0 pkgs/main pytorch 1.7.1 cpu_py37h6a09485_0 pkgs/main pytorch 1.7.1 cpu_py38h6a09485_0 pkgs/main pytorch 1.7.1 cpu_py39h6a09485_0 pkgs/main pytorch 1.8.1 cpu_py37h60491be_0 pkgs/main pytorch 1.8.1 cpu_py38h60491be_0 pkgs/main pytorch 1.8.1 cpu_py39h60491be_0 pkgs/main
Note that in the general repo, the latest version of pytorch is 1.8.1. If we use the dedicated pytorch channel we get more up to date versions (up to 1.10.2 at the time of this post.)
Expand source
(base) [lh2332@axon ~]$ conda search pytorch -c pytorch Loading channels: done # Name Version Build Channel pytorch 0.2.0 py27cuda7.5cudnn5.1_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py27cuda7.5cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py27cuda8.0cudnn5.1_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py27cuda8.0cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py35cuda7.5cudnn5.1_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py35cuda7.5cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py35cuda8.0cudnn5.1_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py35cuda8.0cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py36cuda7.5cudnn5.1_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py36cuda7.5cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py36cuda8.0cudnn5.1_0 pkgs/main pytorch 0.2.0 py36cuda8.0cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.3.0 py27cuda7.5cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.3.0 py27cuda8.0cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.3.0 py27cuda8.0cudnn7.0_0 pkgs/main pytorch 0.3.0 py35cuda7.5cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.3.0 py35cuda8.0cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.3.0 py35cuda8.0cudnn7.0_0 pkgs/main pytorch 0.3.0 py36cuda7.5cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.3.0 py36cuda8.0cudnn6.0_0 pkgs/main pytorch 0.3.0 py36cuda8.0cudnn7.0_0 pkgs/main pytorch 0.3.1 py27had95abb_0 pkgs/main pytorch 0.3.1 py27hfbe7015_1 pkgs/main pytorch 0.3.1 py35had95abb_0 pkgs/main pytorch 0.3.1 py35hfbe7015_1 pkgs/main pytorch 0.3.1 py36had95abb_0 pkgs/main pytorch 0.3.1 py36hfbe7015_1 pkgs/main pytorch 0.4.0 py27_cuda8.0.61_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 0.4.0 py27_cuda9.0.176_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 0.4.0 py27_cuda9.1.85_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 0.4.0 py27hd73e86b_0 pkgs/main pytorch 0.4.0 py27hdf912b8_0 pkgs/main pytorch 0.4.0 py35_cuda8.0.61_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 0.4.0 py35_cuda9.0.176_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 0.4.0 py35_cuda9.1.85_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 0.4.0 py35hd73e86b_0 pkgs/main pytorch 0.4.0 py35hdf912b8_0 pkgs/main pytorch 0.4.0 py36_cuda8.0.61_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 0.4.0 py36_cuda9.0.176_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 0.4.0 py36_cuda9.1.85_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 0.4.0 py36hd73e86b_0 pkgs/main pytorch 0.4.0 py36hdf912b8_0 pkgs/main pytorch 0.4.1 py27__9.0.176_7.1.2_2 pytorch pytorch 0.4.1 py27_cuda8.0.61_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 0.4.1 py27_cuda9.0.176_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 0.4.1 py27_cuda9.2.148_cudnn7.1.4_1 pytorch pytorch 0.4.1 py27ha74772b_0 pkgs/main pytorch 0.4.1 py35_cuda8.0.61_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 0.4.1 py35_cuda9.0.176_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 0.4.1 py35_cuda9.2.148_cudnn7.1.4_1 pytorch pytorch 0.4.1 py35_py27__9.0.176_7.1.2_2 pytorch pytorch 0.4.1 py35ha74772b_0 pkgs/main pytorch 0.4.1 py36_cuda8.0.61_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 0.4.1 py36_cuda9.0.176_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 0.4.1 py36_cuda9.2.148_cudnn7.1.4_1 pytorch pytorch 0.4.1 py36_py35_py27__9.0.176_7.1.2_2 pytorch pytorch 0.4.1 py36ha74772b_0 pkgs/main pytorch 0.4.1 py37_cuda8.0.61_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 0.4.1 py37_cuda9.0.176_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 0.4.1 py37_cuda9.2.148_cudnn7.1.4_1 pytorch pytorch 0.4.1 py37_py36_py35_py27__9.0.176_7.1.2_2 pytorch pytorch 0.4.1 py37ha74772b_0 pkgs/main pytorch 1.0.0 py2.7_cuda10.0.130_cudnn7.4.1_1 pytorch pytorch 1.0.0 py2.7_cuda8.0.61_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 1.0.0 py2.7_cuda9.0.176_cudnn7.4.1_1 pytorch pytorch 1.0.0 py3.5_cuda10.0.130_cudnn7.4.1_1 pytorch pytorch 1.0.0 py3.5_cuda8.0.61_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 1.0.0 py3.5_cuda9.0.176_cudnn7.4.1_1 pytorch pytorch 1.0.0 py3.6_cuda10.0.130_cudnn7.4.1_1 pytorch pytorch 1.0.0 py3.6_cuda8.0.61_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 1.0.0 py3.6_cuda9.0.176_cudnn7.4.1_1 pytorch pytorch 1.0.0 py3.7_cuda10.0.130_cudnn7.4.1_1 pytorch pytorch 1.0.0 py3.7_cuda8.0.61_cudnn7.1.2_1 pytorch pytorch 1.0.0 py3.7_cuda9.0.176_cudnn7.4.1_1 pytorch pytorch 1.0.1 cuda100py27he554f03_0 pkgs/main pytorch 1.0.1 cuda100py36he554f03_0 pkgs/main pytorch 1.0.1 cuda100py37he554f03_0 pkgs/main pytorch 1.0.1 cuda80py27ha8650f8_0 pkgs/main pytorch 1.0.1 cuda80py36ha8650f8_0 pkgs/main pytorch 1.0.1 cuda80py37ha8650f8_0 pkgs/main pytorch 1.0.1 cuda90py27h8b0c50b_0 pkgs/main pytorch 1.0.1 cuda90py36h8b0c50b_0 pkgs/main pytorch 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This also goes for dependencies and related apps, for instance installing torchvision from the general repo will max out at 0.8.2, but using the pytorch channel once can install up to 0.11.3:
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