Codabench项目GPU计算工作器配置指南

Codabench项目GPU计算工作器配置指南

问题背景

在使用Codabench平台进行GPU计算任务时，用户遇到了提交任务长时间卡在"Preparing submission..."状态的问题。经过排查发现，这是由于计算工作器(Compute Worker)的Docker镜像配置不当导致的。

核心问题分析

Codabench平台的计算架构采用双镜像设计：

1. 工作器镜像：负责管理任务队列和调度
2. 竞赛镜像：实际执行计算任务的容器

用户混淆了这两种镜像的用途，错误地将竞赛镜像配置为工作器镜像，导致系统无法正常启动计算任务。

正确配置方案

1. 工作器镜像选择

必须使用官方提供的专用工作器镜像：

image: codalab/competitions-v2-compute-worker:gpu

2. 完整docker-compose配置

services:
    worker:
        image: codalab/competitions-v2-compute-worker:gpu
        container_name: compute_worker
        volumes:
            - /codabench:/codabench
            - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
        env_file:
            - .env
        restart: unless-stopped
        logging:
            options:
                max-size: 50m
                max-file: 3
        runtime: nvidia
        deploy:
            resources:
                reservations:
                    devices:
                        - driver: nvidia
                          count: all
                          capabilities:
                              - gpu

3. NVIDIA驱动配置

在宿主机上安装NVIDIA驱动后，必须执行以下命令：

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker

架构设计原理

Codabench采用这种双镜像设计是为了：

1. 职责分离：工作器专注于任务调度，竞赛镜像专注于计算
2. 资源隔离：避免计算任务影响系统稳定性
3. 灵活性：可以独立更新工作器或竞赛镜像

最佳实践建议

1. 始终区分工作器镜像和竞赛镜像
2. 定期更新工作器镜像以获取最新功能和安全补丁
3. 对于GPU任务，确保宿主机NVIDIA驱动版本与CUDA版本兼容
4. 监控工作器日志以快速发现问题

总结

正确配置Codabench的GPU计算工作器需要理解其双镜像架构设计。工作器必须使用专用镜像，而竞赛任务则使用用户自定义镜像。这种设计既保证了系统稳定性，又提供了计算任务的灵活性。遵循上述配置方案，可以避免任务提交卡住的问题，确保GPU计算任务顺利执行。