簡介

JupyterHub是一個開源的共享計算平臺，它為每個用戶管理一個單獨的 Jupyter 環境， 可以用于學生班級、企業數據科學小組或科學研究小組。它是一個多用戶中心，可以生成、管理和代理多個單用戶Jupyter筆記本服務器的實例。GNU Octave是一種采用高級編程語言的主要用于數值分析的軟件。Octave有助于以數值方式解決線性和非線性問題，并使用與MATLAB兼容的語言進行其他數值實驗。它也可以作為面向批處理的語言使用。因為它是GNU計劃的一部分，所以它是GNU通用公共許可證條款下的自由軟件。本期，我們就來試試Jupyter和Octave組成一個多用戶的科學計算平臺。

實驗材料：

Python 3（如果沒有請先安裝python3）

pip（如果沒有安裝請先安裝python3-pip）

Octave源代碼

一臺HS-2服務器

服務器配置：

CPU：SG2042（64核心）RAM：32GB硬盤容量：1TB

操作系統：Ubuntu 22.10 (GNU/Linux 6.1.31 riscv64)

實驗步驟：

先通過pip安裝JupyterHub、JupyterLab和Jupyter Notebook：

pip3 install jupyterhub jupyterlab notebook

生成配置文件（可以根據實際情況對配置文件進行修改）：

jupyterhub --generate-config

然后啟動jupyterhub：

jupyterhub

或后臺運行：

nohup jupyterhub &

瀏覽器訪問[服務器地址]:8000即可，訪問后發現雖然我們看到了JupyerHub在運行，但是只有Python3，并沒有Octave選項。

因此，我們還需要安裝Octave和相關組件。

安裝Octave的方式有兩種：編譯安裝和apt安裝。

方式1：直接使用apt安裝

sudo apt install octave

方式2：編譯安裝

下載Octave源碼包

wgethttps://mirror2.sandyriver.net/pub/software/gnu/octave/octave-8.3.0.tar.gz

（如果下載速度慢，可以先提前在自己的電腦上下載好，然后將文件傳到服務器上）

解壓Octave源碼包

tar -xzvf octave-8.3.0.tar.gz

進入Octave源碼文件夾

cd octave-8.3.0/

配置：

./configure

編譯：

make
 -j64（線程數根據實際情況來設置）

安裝：

sudo make install

運行octave shell，如果出現版本號及提示，就說明安裝成功！

安裝octave-kernel

pip3
 install octave-kernel

安裝gnuplot

sudo apt-
get
 install gnuplot

然后重新啟動jupyterhub（如果是后臺運行請先確保已殺滅所有jupyterhub相關進程再重啟）：

jupyterhub

或者：

nohup jupyterhub &（后臺運行）

然后再次打開瀏覽器訪問[服務器地址]:8000就可以看到Octave筆記了。

我們選擇Octave新建筆記。畫一個正弦函數圖：

graphics_toolkit("gnuplot");
gnuplot_binary('/usr/bin/gnuplot'); % 設置gnuplot二進制文件的路徑，具體路徑可能不同
% 生成一組 x 值（從 0 到 2π，間隔為 0.01）
x = 0:0.01:2*pi;
% 計算對應的正弦值
y = sin(x);
% 繪制正弦函數圖
plot(x, y);
title("Sin Function"); % 添加標題
xlabel("x"); % 添加 x 軸標簽
ylabel("sin(x)"); % 添加 y 軸標簽
grid on; % 添加網格線

效果：

畫個心形：

其實Octave不僅可以畫圖，甚至還可以算斐波那契數列。

甚至是算圓周率：

結果提示缺少庫。因此我們需要安裝symbolic包。
得益于Octave支持安裝擴展包，我們可以利用一些擴展包來實現更多功能，讓Octave變得更加強大。

進入Octave Shell后，先更新擴展包源，然后再下載并安裝symbolic包：

pkg update
pkg install -forge symbolic

再重新嘗試運行就可以了：

然后分別測試10、100、1000、10000和100000位：

10位：1.1531 秒
100位：1.155 秒
1000位：1.1567 秒
10000位：1.2044 秒
100000位：3.2812 秒

接下來就是嘗試多用戶了，雖然Jupyterhub可以使用多用戶單個筆記本管理，但是如果需要實現多用戶管理，那就需要root賬號了。

首先切換到root賬號：

su

輸入密碼后進入以root用戶登錄，然后回到家目錄：

cd

安裝相關包：

pip3 install jupyterhub jupyterlab notebook

新建一個jupyerhub文件夾：

mkdir jupyterhub

復制之前的配置文件（可以根據自身情況適當修改）

cp jupyterhub_config.py jupyterhub

或新建配置文件

jupyterhub --generate-config

啟動JupyterHub

jupyterhub

以后臺形式啟動JupyterHub

nohup jupyterhub &

但是其他用戶界面里沒有Octave，于是我就直接在root用戶下安裝octave-kernel了。

pip3 install octave-kernel

同時啟動三個用戶，并計算Pi，并觀察耗時，確保三個用戶的Octave都處于Busy狀態。

結果如下（精準到10萬位小數點）：

perfxlab01：6.762秒
python01：6.6159秒
python02：6.9564秒

測試下來只有零點幾秒的差距，但是相比于單個用戶下算圓周率耗時會久一些。

不僅可以使用Octave筆記，也可以使用Octave命令符（Shift+Enter發送命令）。

小貼士：

執行配置或編譯時，如果提示缺少所需依賴，請先安裝所需依賴然后重新執行配置或編譯。運行代碼時，如果提示缺少所需依賴，可以先以root身份登錄然后安裝所需依賴，然后再重新啟動該各個用戶的Jupyter服務器（或直接重啟整個JupyterHub）即可。

實驗總結：

有了JupyterHub的加持，現在HS-2服務器可以成為一個優秀的科學計算平臺，再配合上Octave，你不僅可以用JupyterHub上用Python跑科學計算，你還可以使用Octave完成科學計算任務，甚至可以多個用戶使用同一個JupyterHub服務器。

參考資料：

JupyterHub頁面

https://jupyter.org/hub

Octave官網

https://octave.org/

Octave Packages

https://gnu-octave.github.io/packages/

Configuration Reference — JupyterHub documentation

https://jupyterhub.readthedocs.io/en/stable/reference/config-reference.html

正文完

About HS-2

HS-2 RISC-V通用主板是澎峰科技與合作伙伴共同研發的一款專為開發者設計的標準mATX主板，它預裝了澎峰科技為RISC-V高性能服務器定制開發的軟件包，包括各種標準bencmark、支持V擴展的GCC編譯器、計算庫、中間件以及多種典型服務器應用程序。

HS-2 RISC-V通用主板搭載了一顆國產RISC-V 64核處理器（SG2042）。SG2042是目前已量產的性能最高的RISC-V處理器，主要針對高性能計算領域需求設計，適用于科學計算、工程計算、AI計算、融合計算等大算力應用場景。

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審核編輯：湯梓紅