唠唠闲话

最近申请学院服务器账号，方便处理一些耗时的计算。院服务器和个人服务器有两点不同，一是账号没有 sudo 权限，二是访问需开启校园网 VPN。我对服务器的认识还处在新手阶段，所以写篇博客，一边记录，一边学习。本篇内容：

基本设置
服务器简介
远程桌面登录

相关链接

校内 VPN 的设置（学校官网）

服务器教程（院服务器官网）

README.md（服务器文档）

基本设置

连接校园网

Windows 系统

点这里下载客户端（4.9版本），解压并按提示安装
打开应用程序
输入站点域名 vpn-ct.ecnu.edu.cn 或vpn-cn.ecnu.edu.cn，并点击 connect 连接 vpn

注：实测 cn. 速度比 ct. 要快
在弹出的验证框内，输入您的公共数据库账号和密码
稍等片刻，vpn 就连接完成了

Ubuntu 系统

安装 openconnect
1
sudo apt install openconnect
使用 openconnect 连接系统，在界面中输入公共数据库账号和密码
1
sudo openconnect vpn-cn.ecnu.edu.cn

连接服务器

具体参考这篇：『服务器教程(一) | 服务器连接与文件交互』，其中 Filezilla 的访问方式微调。

Windows 系统：使用 Xshell 传输文件，使用 Xftp 或 putty 执行命令。
Ubuntu 系统：使用 Putty 执行命令，使用 Filezilla 传输文件，其中 Filezilla 的主机 Host 要填 ftp.lflab.cn 。

修改密码

初次登录，在终端输入 change_password 修改密码
顺利的话这几处 changed 参数非0

ssh 免密登录

参照这篇『服务器教程(三) | 免密登录以及远程工具』。

生成密钥

1	ssh-keygen -t rsa -C "youxiang@qq.com" -f <rsa密钥名称>

传送私钥到远程主机，需输入密码

1	ssh-copy-id -i <rsa私钥位置> <用户名>@<主机地址>

修改 ~/.ssh 目录下的 config，例如我的修改内容：
测试连接
1
ssh <用户名>@<主机地址>

服务器简介

参考服务器的 README 文档。

简介

目前 LFLab 下存在多台服务器，其中统一管理的服务器为：

mathlf1: 由黎芳购买的 GPU 服务器，作为计算节点使用
mathai1, mathai2, mathai3: 由数学科学学院购买的GPU服务器，作为计算节点和教学使用
mathxy1: 由张向韵购买的 GPU 服务器，作为计算节点使用
storage: 由黎芳购买的轻量级低速NAS存储服务器，非计算节点

目录结构

新用户的目录结构如下：

zhwang@mathlf1:~$ tree .
/home/zhwang
├── Desktop # 远程桌面连接时的桌面内容
├── Documents
├── Downloads # 默认的下载地址
├── local -> /mnt/local/home/zhwang
├── share -> /mnt/share
└── ssd_cache -> /mnt/cache/home/zhwang

其中：

/home/zhwang 下的所有数据存储在NAS服务器 storage上
/home/zhwang/local 下的所有数据存储在本地的机械硬盘上
/home/zhwang/ssd_cache 下的所有数据存储在本地的固态硬盘上（如果有的话）

由于固态硬盘磁盘空间比较小， ssd_cache 下可能会有一些比较积极的清理策略，因此存放在其中的数据是不保障的。

下表简单的总结了它们的特性：

	读写速度	小文件读写	容量	是否共享
`/home/zhwang`	慢速	极差	大	是
`local`	中速	一般	中	否
`ssd_cache`	快速	较好	小	否

通过 pydf | grep -v /dev/loop 查看当前的磁盘剩余容量，以及通过iostat -h 查看磁盘当前负载

这种目录结构意味着需遵循以下规则才能够拿到很好的计算性能：

您必须将大型软件安装在local下： Anaconda 与 MATLAB 属于此类情况
代码训练所需的数据集一般也放在local或者ssd_cache下
当磁盘 IO 成为网络训练的性能瓶颈时，将数据存放在固态硬盘上可以带来一定的性能提升

注意事项：

使用 mathai1， mathai2 和 mathai3 访问时，local 文件相互独立。
若您不遵守以上规则，则很可能因为占用大量带宽及 IO 而导致其他人无法正常使用服务器，此时管理员会介入并清除这些不正常的行为。
使用不同服务器访问的都是在 storage 上的用户文件，区别在于服务器性能。

远程图形界面

Windows 端

Windows 端访问远程桌面，使用自带工具：

Win+R 调出运行命令，输入 mstsc 打开 Windows 自带的远程桌面工具，输入公网地址
连接成功进入登录界面
输入账户密码，登录远程桌面

注：如果觉得访问卡顿，把第一步的配置调低（再补充），或者可能是校外 vpn 访问的限速问题。

Ubuntu 端

Ubuntu 端访问图形界面，使用 ssh -X，比如

使用 ssh -X 登录服务器
1
ssh -X zhwang@ai1.ecnu
命令行运行带图形界面的软件，会自动调出图形界面，比如

软件安装

由于没有 sudo 权限，软件不能直接用 apt install 安装。可以用 apt source 代替，参考源码安装-CSDN。

下边介绍 Mathematica ，GAP 和 SageMath 的安装，其中：

SageMath 解压即可使用
Mathematica 通过运行 .sh 文件安装
GAP 要用源码安装

特别注意：

软件必须安装在 ~/local/ 目录下，以获得更好运行性能；
使用 mathai1，mathai2 和 mathai3 访问，~/local/ 内容是不一样（所以软件需要交互时，应选择同一个服务器安装）

Mathematica

用 wget 下载安装包

1	wget -c https://wdm.undo.icu/wyd/Mathematica/12.1.0.0/MMA_12.1.0_Linux_zh_CN.sh

进入文件所在目录，打开终端，赋予执行权限，然后安装
1
2
chmod a+x MMA_12.1.0_Linux_zh_CN.sh
./MMA_12.1.0_Linux_zh_CN.sh
选择本地路径进行安装
安装后打开软件，需要激活，方法就不介绍了。

SageMath

参考官方文档。

在官网下载安装包，或者命令行下载

1	wget -c https://mirrors.aliyun.com/sagemath/linux/64bit/sage-9.4-Ubuntu_20.04-x86_64.tar.bz2

解压文件到 ~/local/ 目录下
1
tar -xvf sage-9.4-Ubuntu_20.04-x86_64.tar.bz2 -C ~/local/
文件有 11.6 G，解压时间需等待较长时间

将 sage 的 kernal 添加到 jupyter 中，参考 SE：

1	sudo jupyter kernelspec install <SageMath 安装路径>/local/share/jupyter/kernels/sagemath

没有 sudo 权限的情况，使用 --user 参数

1	jupyter kernelspec install --user <SageMath 安装路径>/local/share/jupyter/kernels/sagemath

修改 Sagemath 的配置文件
1
2
cd <SageMath 安装路径>/local/share/jupyter/kernels/sagemath
vi kernel.json
末尾追加 "env":{"SAGE_ROOT":"/path/to/sage"}，比如
运行 jupyter ，已添加 SageMath