写在前面

最近希望可以画出某个物理量的三维空间结构, 一开始使用MATLAB效果也还不错, 但是由于笔记本内存小所以没办法使用过于精细的网格,导致出来的图片分辨率惨不忍睹.

因此希望可以借助专业级别画图软件的渲染能力来把图变得好看点. 然而当我使用paraview软件时却发现但凡超过一百兆的文件都会直接卡死, 简单了解一下是因为paraview使用CPU进行渲染, 卡死多半和CPU的性能有关. 正因为如此, paraview提供了MPI并行版本. 为了使用这个并行版本, 我打算将其安装在我们组内的集群上. 由于没有管理员权限以及需要在本地访问集群的服务, 因此有很多坑需要踩, 这里将安装流程记录下来, 提供一个无痛安装、使用的教程.

安装程序

这一步很简单, 因为官方提供的程序属于是便携版的程序, 解压就能直接用, 内部包含了全部的依赖.

但是需要注意的是集群上没有桌面环境, 因为我需要选择”ParaView Server for Headless Machines”内的版本, 一般来说应该选在带有osmesa字样的版本, 也就是利用CPU进行渲染的版本, 如果你希望通过GPU进行渲染就选在带有egl字样的版本.

这里我选择的是: ParaView-5.13.0-osmesa-MPI-Linux-Python3.10-x86_64.tar.gz, 右键对应版本获取其文件的下载链接(或者也可以直接下载到本地再上传到服务器): “https://www.paraview.org/paraview-downloads/download.php?submit=Download&version=v5.13&type=binary&os=Linux&downloadFile=ParaView-5.13.1-osmesa-MPI-Linux-Python3.10-x86_64.tar.gz“

集群上下载对应的安装包:

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wget "https://www.paraview.org/paraview-downloads/download.php?submit=Download&version=v5.13&type=binary&os=Linux&downloadFile=ParaView-5.13.1-osmesa-MPI-Linux-Python3.10-x86_64.tar.gz" -O ParaView-5.13.1-osmesa-MPI-Linux-Python3.10-x86_64.tar.gz

对压缩包进行解压缩:

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tar -zxvf ParaView-5.13.1-osmesa-MPI-Linux-Python3.10-x86_64.tar.gz -C ~/software/paraview5.13.1-osmesa

这里因为我没有管理员权限, 所以安装到我自己的目录(最好所有的软件都安装到同一目录方便管理).

实际上到这一步, paraview的安装就算是完成了, 但是要在集群环境, 尤其是在带有任务系统的集群环境使用paraview还需要一系列的配置.

使用程序

我这边的集群使用slurm系统, 因此我这边使用slurm脚本来进行演示, 对于其他的任务系统实际上换汤不换药. 选择一个文件夹(我这里是~/scripts, 放着我自定义的全局使用的脚本)创建一个slurm脚本:

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#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=pvserver
#SBATCH --partition=debug
#SBATCH --nodes=1                   # 使用 1 个节点（可改）
#SBATCH --ntasks=8                  # 总进程数（和 mpiexec -n 对应）
#SBATCH --time=01:00:00             # 作业最长运行时间
#SBATCH --output=/home/xianshu/cache/out_pvserver.out
#SBATCH --error=/home/xianshu/cache/err_pvserver.err

### 可选: 指定节点
### #SBATCH --nodelist=node03
### #SBATCH --exclude=node06

# -----------------------------------------------------------------------------
# 用户配置区
# -----------------------------------------------------------------------------
PARA=$HOME/software/paraview5.13.1-osmesa      # ParaView 安装路径
PORT=11111                           # pvserver 通信端口
NP=$SLURM_NTASKS                     # 自动读取任务数
# -----------------------------------------------------------------------------

echo "==== ParaView MPI job started on $SLURM_JOB_NODELIST ===="
echo "Date: $(date)"
echo "Running on $SLURM_NTASKS tasks across $SLURM_JOB_NUM_NODES node(s)"
echo "ParaView path: $PARA"

# 添加 ParaView 的可执行路径
#export PATH="$PARA/bin:$PATH"
#export LD_LIBRARY_PATH="$PARA/lib:$LD_LIBRARY_PATH"

# -----------------------------------------------------------------------------
# 启动 pvserver
# -----------------------------------------------------------------------------
# 建议使用包内自带的 mpiexec（MPICH 实现）
"$PARA/bin/mpiexec" -n "$NP" "$PARA/bin/pvserver" \
    --server-port=$PORT \
    --force-offscreen-rendering \
    --disable-xdisplay-test

env -u DISPLAY \
# -----------------------------------------------------------------------------
echo "==== ParaView job finished at $(date) ===="

其中PARA是你安装paraview的目录(基本上是除了slurm设置区域外唯一需要更改的地方), PORT是你希望指定的服务器端口, 一般来说可以不用更改.

这里

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#SBATCH --output=/home/xianshu/cache/out_pvserver.out
#SBATCH --error=/home/xianshu/cache/err_pvserver.err

输出文件的路径需要改成你自己想要存放的位置. 但是为了和本地的客户端配合, 建议选一个固定的位置, 我这里是专门存放需要建立 ssh 隧道访问服务端端口文件的位置.

此时就已经可以使用sbatch script_paraview提交任务执行paraview程序了. 为了能够随时随地不需要将脚本保存到当前目录就能运行, 可以把这句命令写进一个全局脚本中. 在我的机器上是~/scripts/paraviewrun, 之后只需要将~/scripts加入到环境变量中即可:

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export PATH=$PATH:$HOME/scripts

比如我这里直接在任何目录运行paraviewrun, 就能快速提交一个paraview的多核心任务. 此时在之前指定的输出文件中有:

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==== ParaView MPI job started on node01 ====
Date: 2025年 10月 19日 星期日 16:52:35 CST
Running on 8 tasks across 1 node(s)
ParaView path: /home/xianshu/software/paraview5.13.1-osmesa
Waiting for client...
Connection URL: cs://node01:11111
Accepting connection(s): node01:11111

就说明程序正常启动了, 接下来只需要在本地建立 ssh 链接, 将服务器端口转发到本地的端口就能在本地的paraview中连接服务端使用了.

本地连接

在paraview程序中进行本地连接之前需要建立ssh通道:

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ssh -L 11111:node01:11111 [email protected]

这里的 node01 也要换成你输出文件中给出节点(实际上就是cs://后面的内容), 不然是连接不上的.

之后打开paraview程序, 在File > Connect中配置好服务端信息, 之后点击连接即可.

到此, 整个服务器端并行版本paraview的安装就结束了. 实测渲染的速度确实要比我本地的垃圾电脑快不少, 也算是没有白费辛苦.