實驗材料：

一臺HS-2服務(wù)器

服務(wù)器配置：

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

實驗步驟：

pip3 install jupyterhub jupyterlab notebook

生成配置文件（可以根據(jù)實際情況對配置文件進(jìn)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(wù)器地址]:8000即可，訪問后發(fā)現(xiàn)雖然我們看到了JupyerHub在運行，但是只有Python3，并沒有Octave選項。

sudo apt install octave

方式2：編譯安裝

wget 

https://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(wù)器上）

tar -xzvf octave-8.3.0.tar.gz

進(jìn)入Octave源碼文件夾

cd octave-8.3.0/

./configure

編譯：

make -j64（線程數(shù)根據(jù)實際情況來設(shè)置）

安裝：

sudo make install

運行octave shell，如果出現(xiàn)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(guān)進(jìn)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(wù)器地址]:8000就可以看到Octave筆記了。

graphics_toolkit("gnuplot");
gnuplot_binary('/usr/bin/gnuplot'); % 設(shè)置gnuplot二進(jìn)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(yīng)的正弦值
y = sin(x);
% 繪制正弦函數(shù)圖
plot(x, y);
title("Sin Function"); % 添加標(biāo)題
xlabel("x"); % 添加 x 軸標(biāo)簽
ylabel("sin(x)"); % 添加 y 軸標(biāo)簽
grid on; % 添加網(wǎng)格線

pkg update
pkg install -forge symbolic

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(xiàn)多用戶管理，那就需要root賬號了。

su

輸入密碼后進(jìn)入以root用戶登錄，然后回到家目錄：

cd

安裝相關(guān)包：

pip3 install jupyterhub jupyterlab notebook

新建一個jupyerhub文件夾：

mkdir jupyterhub

復(fù)制之前的配置文件（可以根據(jù)自身情況適當(dāng)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(tài)。

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。

小貼士：

實驗總結(jié)：

有了JupyterHub的加持，現(xiàn)在HS-2服務(wù)器可以成為一個優(yōu)秀的科學(xué)計算平臺，再配合上Octave，你不僅可以用JupyterHub上用Python跑科學(xué)計算，你還可以使用Octave完成科學(xué)計算任務(wù)，甚至可以多個用戶使用同一個JupyterHub服務(wù)器。

參考資料：

JupyterHub頁面

https://jupyter.org/hub

Octave官網(wǎng)

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(fā)的一款專為開發(fā)者設(shè)計的標(biāo)準(zhǔn)mATX主板，它預(yù)裝了澎峰科技為RISC-V高性能服務(wù)器定制開發(fā)的軟件包，包括各種標(biāo)準(zhǔn)bencmark、支持V擴(kuò)展的GCC編譯器、計算庫、中間件以及多種典型服務(wù)器應(yīng)用程序。

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

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