openEuler HPC Runner插件开发指南扩展你的HPC工具链【免费下载链接】hpcrunneropenEuler High Performance Computing(HPC) Runner, provides universal portal for hpc users and developers.项目地址: https://gitcode.com/openeuler/hpcrunner前往项目官网免费下载https://ar.openeuler.org/ar/openEuler HPC Runner是一款为高性能计算用户和开发者提供通用门户的工具旨在简化HPC应用的部署、编译、运行和性能优化流程。本文将详细介绍如何开发插件来扩展其功能帮助你打造个性化的HPC工具链。HPC Runner核心功能概览HPC Runner贾维斯作为一站式HPC部署调优助手提供了从环境配置到性能测试的全流程支持。其核心功能包括HPC部署调优助手贾维斯功能架构图展示了从部署到性能测试的完整工作流一键部署通过自动化脚本和配置文件大幅降低HPC应用的部署难度环境管理自动生成ModuleFile和环境变量简化多版本软件管理性能采集集成perf等性能分析工具支持关键基准测试容器化支持自动构建Singularity容器实现一次部署处处运行插件开发准备工作开发环境搭建克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/openeuler/hpcrunner确保系统已安装Python 3.6及必要依赖cd hpcrunner pip install -r requirements.txt项目结构解析插件开发主要涉及以下目录src/核心服务模块包含各类功能实现templates/应用配置模板可用于插件配置定义package/软件包安装脚本可作为插件依赖管理参考test/测试脚本用于插件功能验证插件开发基础核心服务类HPC Runner采用面向对象设计核心功能通过服务类实现。所有服务类均继承自基础类主要包括class Singleton(type): # 单例模式实现确保服务全局唯一 class DataService(object, metaclassSingleton): # 数据服务类提供配置和状态管理 def __init__(self): self.config self.load_config() self.plugins self.load_plugins()插件注册机制插件通过注册机制集成到系统中典型的注册流程包括定义插件元数据名称、版本、作者、描述实现核心接口方法在配置文件中声明插件通过服务类加载并初始化插件插件开发步骤1. 创建插件目录结构在项目中创建插件专用目录hpcrunner/ └── plugins/ └── your_plugin_name/ ├── __init__.py ├── main.py ├── config.json └── README.md2. 实现插件核心功能以下是一个简单的插件示例实现自定义性能测试功能from src.perfService import PerfService class CustomPerfPlugin(PerfService): def __init__(self): super().__init__() self.plugin_name custom_perf self.version 1.0.0 def run_test(self, params): 执行自定义性能测试 # 实现测试逻辑 result self.execute_test(params) # 结果处理与存储 self.save_result(result) return result3. 配置插件元数据在config.json中定义插件元数据{ name: custom_perf, version: 1.0.0, author: Your Name, description: Custom performance testing plugin, dependencies: [perf, python3], entry_point: main.CustomPerfPlugin }4. 注册插件修改主配置文件data.config添加插件信息[plugins] custom_perf plugins/custom_perf/config.json插件测试与调试单元测试在test/目录下创建测试脚本test-custom-perf.sh#!/bin/bash # 调用插件测试功能 ./jarvis --plugin custom_perf --test --params {test_case: matrix}性能验证使用HPC Runner内置的基准测试框架验证插件效果插件优化前后的多线程性能对比展示优化效果高级插件开发集成第三方工具通过调用系统命令集成外部HPC工具def integrate_external_tool(self, tool_path, input_data): 集成第三方性能分析工具 cmd f{tool_path} --input {input_data} --output {self.output_dir} result self.execute_command(cmd) return self.parse_result(result)扩展Web界面通过修改前端模板文件为插件添加Web界面支持!-- 在templates/web/plugins/目录下创建custom_perf.html -- div classplugin-card h3Custom Performance Test/h3 div classtest-params !-- 参数配置表单 -- /div div classtest-results !-- 结果展示区域 -- /div /div插件发布与共享打包插件将插件目录打包为tar.gz格式tar -czf custom_perf_plugin.tar.gz plugins/custom_perf/贡献到社区Fork项目仓库创建插件分支提交代码并创建Pull Request参与代码审查未来展望HPC Runner项目正处于持续发展中未来版本将增强插件生态系统HPC Runner发展路线图展示插件生态系统的演进规划提供插件市场简化插件发现和安装开发插件SDK降低开发门槛支持插件间数据共享和流程编排引入AI辅助插件开发通过开发插件你可以为HPC Runner生态系统贡献力量同时打造满足个人或组织特定需求的HPC工具链。无论是性能分析、应用部署还是资源管理插件机制都能帮助你轻松扩展HPC Runner的功能提升工作效率。【免费下载链接】hpcrunneropenEuler High Performance Computing(HPC) Runner, provides universal portal for hpc users and developers.项目地址: https://gitcode.com/openeuler/hpcrunner创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
openEuler HPC Runner插件开发指南：扩展你的HPC工具链
openEuler HPC Runner插件开发指南扩展你的HPC工具链【免费下载链接】hpcrunneropenEuler High Performance Computing(HPC) Runner, provides universal portal for hpc users and developers.项目地址: https://gitcode.com/openeuler/hpcrunner前往项目官网免费下载https://ar.openeuler.org/ar/openEuler HPC Runner是一款为高性能计算用户和开发者提供通用门户的工具旨在简化HPC应用的部署、编译、运行和性能优化流程。本文将详细介绍如何开发插件来扩展其功能帮助你打造个性化的HPC工具链。HPC Runner核心功能概览HPC Runner贾维斯作为一站式HPC部署调优助手提供了从环境配置到性能测试的全流程支持。其核心功能包括HPC部署调优助手贾维斯功能架构图展示了从部署到性能测试的完整工作流一键部署通过自动化脚本和配置文件大幅降低HPC应用的部署难度环境管理自动生成ModuleFile和环境变量简化多版本软件管理性能采集集成perf等性能分析工具支持关键基准测试容器化支持自动构建Singularity容器实现一次部署处处运行插件开发准备工作开发环境搭建克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/openeuler/hpcrunner确保系统已安装Python 3.6及必要依赖cd hpcrunner pip install -r requirements.txt项目结构解析插件开发主要涉及以下目录src/核心服务模块包含各类功能实现templates/应用配置模板可用于插件配置定义package/软件包安装脚本可作为插件依赖管理参考test/测试脚本用于插件功能验证插件开发基础核心服务类HPC Runner采用面向对象设计核心功能通过服务类实现。所有服务类均继承自基础类主要包括class Singleton(type): # 单例模式实现确保服务全局唯一 class DataService(object, metaclassSingleton): # 数据服务类提供配置和状态管理 def __init__(self): self.config self.load_config() self.plugins self.load_plugins()插件注册机制插件通过注册机制集成到系统中典型的注册流程包括定义插件元数据名称、版本、作者、描述实现核心接口方法在配置文件中声明插件通过服务类加载并初始化插件插件开发步骤1. 创建插件目录结构在项目中创建插件专用目录hpcrunner/ └── plugins/ └── your_plugin_name/ ├── __init__.py ├── main.py ├── config.json └── README.md2. 实现插件核心功能以下是一个简单的插件示例实现自定义性能测试功能from src.perfService import PerfService class CustomPerfPlugin(PerfService): def __init__(self): super().__init__() self.plugin_name custom_perf self.version 1.0.0 def run_test(self, params): 执行自定义性能测试 # 实现测试逻辑 result self.execute_test(params) # 结果处理与存储 self.save_result(result) return result3. 配置插件元数据在config.json中定义插件元数据{ name: custom_perf, version: 1.0.0, author: Your Name, description: Custom performance testing plugin, dependencies: [perf, python3], entry_point: main.CustomPerfPlugin }4. 注册插件修改主配置文件data.config添加插件信息[plugins] custom_perf plugins/custom_perf/config.json插件测试与调试单元测试在test/目录下创建测试脚本test-custom-perf.sh#!/bin/bash # 调用插件测试功能 ./jarvis --plugin custom_perf --test --params {test_case: matrix}性能验证使用HPC Runner内置的基准测试框架验证插件效果插件优化前后的多线程性能对比展示优化效果高级插件开发集成第三方工具通过调用系统命令集成外部HPC工具def integrate_external_tool(self, tool_path, input_data): 集成第三方性能分析工具 cmd f{tool_path} --input {input_data} --output {self.output_dir} result self.execute_command(cmd) return self.parse_result(result)扩展Web界面通过修改前端模板文件为插件添加Web界面支持!-- 在templates/web/plugins/目录下创建custom_perf.html -- div classplugin-card h3Custom Performance Test/h3 div classtest-params !-- 参数配置表单 -- /div div classtest-results !-- 结果展示区域 -- /div /div插件发布与共享打包插件将插件目录打包为tar.gz格式tar -czf custom_perf_plugin.tar.gz plugins/custom_perf/贡献到社区Fork项目仓库创建插件分支提交代码并创建Pull Request参与代码审查未来展望HPC Runner项目正处于持续发展中未来版本将增强插件生态系统HPC Runner发展路线图展示插件生态系统的演进规划提供插件市场简化插件发现和安装开发插件SDK降低开发门槛支持插件间数据共享和流程编排引入AI辅助插件开发通过开发插件你可以为HPC Runner生态系统贡献力量同时打造满足个人或组织特定需求的HPC工具链。无论是性能分析、应用部署还是资源管理插件机制都能帮助你轻松扩展HPC Runner的功能提升工作效率。【免费下载链接】hpcrunneropenEuler High Performance Computing(HPC) Runner, provides universal portal for hpc users and developers.项目地址: https://gitcode.com/openeuler/hpcrunner创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
