[[Category:Software]] = Effectuer un rendu sur une grappe = Pour installer [http://yt-project.org YT] dans votre répertoire pour effectuer des rendus avec CPU, lancez les commandes $ module load python mpi4py $ virtualenv astro # install Python tools in your $HOME/astro $ source ~/astro/bin/activate $ pip install cython $ pip install numpy $ pip install yt Ensuite, chargez l'environnement et lancez Python. $ source ~/astro/bin/activate # load the environment $ python ... $ deactivate Nous supposons que vous avez téléchargé l'ensemble de données Enzo_64 à partir de http://yt-project.org/data. Soumettez d'abord le script ''grids.py'' ci-dessous pour obtenir un rendu de l'ensemble de données en 90 images, en rotation sur l'axe vertical import yt from numpy import pi yt.enable_parallelism() # turn on MPI parallelism via mpi4py ds = yt.load("Enzo_64/DD0043/data0043") sc = yt.create_scene(ds, ('gas', 'density')) cam = sc.camera cam.resolution = (1024, 1024) # resolution of each frame sc.annotate_domain(ds, color=[1, 1, 1, 0.005]) # draw the domain boundary [r,g,b,alpha] sc.annotate_grids(ds, alpha=0.005) # draw the grid boundaries sc.save('frame0000.png', sigma_clip=4) nspin = 90 for i in cam.iter_rotate(pi, nspin): # rotate by 180 degrees over nspin frames sc.save('frame%04d.png' % (i+1), sigma_clip=4) et le script ''yt-mpi.sh'' #!/bin/bash #SBATCH --time=0:30:00 # walltime in d-hh:mm or hh:mm:ss format #SBATCH --ntasks=4 # number of MPI processes #SBATCH --mem-per-cpu=3800 #SBATCH --account=... source $HOME/astro/bin/activate srun python grids.py Soumettez ensuite la tâche avec ''sbatch yt-mpi.sh''. Une fois la tâche terminée, créez un film à 30 images par seconde. $ ffmpeg -r 30 -i frame%04d.png -c:v libx264 -pix_fmt yuv420p -vf "scale=trunc(iw/2)*2:trunc(ih/2)*2" grids.mp4