Slurm作业调度¶
简介¶
SLURM (Simple Linux Utility for Resource Management)是一种可扩展的工作负载管理器,已被全世界的国家超级计算机中心广泛采用。 它是免费且开源的,根据GPL通用公共许可证发行。
Slurm概览¶
Slurm |
功能 |
sinfo |
集群状态 |
squeue |
排队作业状态 |
sbatch |
作业提交 |
scontrol |
查看和修改作业参数 |
sacct |
已完成作业报告 |
scancel |
删除作业 |
sinfo
查看集群状态¶
Slurm |
功能 |
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查看节点级信息 |
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查看可用节点信息 |
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查看队列信息 |
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查看所有选项 |
节点状态包括:
drain
(节点故障),alloc
(节点在用),idle
(节点可用),down
(节点下线),mix
(节点部分占用,但仍有剩余资源)。
查看总体资源信息:
$ sinfo
PARTITION AVAIL TIMELIMIT NODES STATE NODELIST
cpuXeon6458 up infinite 191 down* comput[3-184,187-195]
gpuA800 up infinite 10 idle gpu[1-10]
cpuHygon7380 up infinite 3 mix comput[207-209]
cpuHygon7380 up infinite 2 alloc comput[205-206]
squeue
查看作业信息¶
Slurm |
功能 |
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查看作业信息 |
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查看细节信息 |
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查看特定节点作业信息 |
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查看USER_LIST的作业 |
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查看特定状态的作业 |
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查看所有的选项 |
作业状态包括R
(正在运行),PD
(正在排队),CG
(即将完成),CD
(已完成)。
默认情况下,squeue
只会展示在排队或在运行的作业。
$ squeue
JOBID PARTITION NAME USER ST TIME NODES NODELIST(REASON)
41739 cpuXeon64 job-2024 test1 R 16:41:22 1 c04n09
41741 cpuXeon64 job-2024 test2 R 16:40:56 1 c04n09
-l选项可以显示更细节的信息。
$ squeue -l
JOBID PARTITION NAME USER STATE TIME TIME_LIMI NODES NODELIST(REASON)
41982 gpuA800 job-2024 test1 RUNNING 9:38:23 1-00:00:00 1 g02n01
41985 gpuA800 job-2024 test1 RUNNING 9:33:36 1-00:00:00 1 g02n03
sbatch
作业提交¶
准备作业脚本然后通过sbatch
提交是 Slurm 的最常见用法。
$ sbatch job.slurm
Slurm 具有丰富的参数集。 以下最常用的。
Slurm |
含义 |
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总进程数 |
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每台节点上的进程数 |
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作业队列 |
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作业名 |
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标准输出文件 |
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标准错误文件 |
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作业最大运行时长 |
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独占节点 |
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通知类型,可选 all, fail, end,分别对应全通知、故障通知、结束通知 |
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通知邮箱 |
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偏好的作业节点 |
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避免的作业节点 |
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作业依赖 |
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序列作业 |
这是一个名为cpu.slurm
的作业脚本,该脚本向cpu队列申请1个节点40核,并在作业完成时通知。在此作业中执行的命令是/bin/hostname
。
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=test
#SBATCH --partition=cpuXeon6458
#SBATCH -N 1
#SBATCH --mail-type=end
#SBATCH --mail-user=YOU@EMAIL.COM
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
/bin/hostname
用以下方式提交作业:
sbatch cpu.slurm
squeue
可用于检查作业状态。用户可以在作业执行期间通过SSH登录到计算节点。输出将实时更新到文件[jobid].out和[jobid] .err。
这里展示一个更复杂的作业要求,其中将启动80个进程,每台主机40个进程。
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=test
#SBATCH --partition=cpuXeon6458
#SBATCH -n 80
#SBATCH --ntasks-per-node=40
#SBATCH --mail-type=end
#SBATCH --mail-user=YOU@EMAIL.COM
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
以下作业请求4张GPU卡,其中1个CPU进程管理1张GPU卡。
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=GPU_Test
#SBATCH --partition=gpuA800
#SBATCH -n 4
#SBATCH --ntasks-per-node=4
#SBATCH --gres=gpu:4
#SBATCH --mail-type=end
#SBATCH --mail-user=YOU@MAIL.COM
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
以下作业启动一个3任务序列(从0到2),每个任务需要1个CPU内核。
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=python_array
#SBATCH --mail-user=YOU@MAIL.COM
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH --ntasks=1
#SBATCH --time=00:30:00
#SBATCH --array=0-2
#SBATCH --output=python_array_%A_%a.out
#SBATCH --output=python_array_%A_%a.err
module load anaconda/3-2023.09
source activate YOUR_ENV_NAME
echo "SLURM_JOBID: " $SLURM_JOBID
echo "SLURM_ARRAY_TASK_ID: " $SLURM_ARRAY_TASK_ID
echo "SLURM_ARRAY_JOB_ID: " $SLURM_ARRAY_JOB_ID
python < vec_${SLURM_ARRAY_TASK_ID}.py
srun
和 salloc
交互式作业¶
srun
可以启动交互式作业。该操作将阻塞,直到完成或终止。例如,在计算主机上运行hostname
。
$ srun -N 1 -n 4 -p cpu hostname
cas006
启动远程主机bash终端:
srun -p cpu -n 4 --pty /bin/bash
或者,可以通过salloc
请求资源,然后在获取节点后登录到计算节点:
salloc -N 1 -n 4 -p cpu
ssh casxxx
scontrol
: 查看和修改作业参数
Slurm |
功能 |
---|---|
scontrol show job JOB_ID |
查看排队或正在运行的作业的信息 |
scontrol hold JOB_ID |
暂停JOB_ID |
scontrol release JOB_ID |
恢复JOB_ID |
scontrol update dependency=JOB_ID |
添加作业依赖性 ,以便仅在JOB_ID完成后才开始作业 |
scontrol hold 命令可使排队中尚未运行的作业暂停被分配运行,被挂起的作业将不被执行。scontrol release 命令可取消挂起。
sacct
查看作业记录
Slurm |
功能 |
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查看详细的帐户作业信息 |
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查看具有特定状态的作业的帐号作业信息 |
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在指定时间后选择处于任意状态的作业 |
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使用给定的LAYOUT自定义sacct输出 |
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查看所有选项 |
默认情况下,sacct显示过去 24小时 的帐号作业信息。
$ sacct
查看更多的信息:
$ sacct --format=jobid,jobname,account,partition,ntasks,alloccpus,elapsed,state,exitcode -j 3224
查看平均作业内存消耗和最大内存消耗:
$ sacct --format="JobId,AveRSS,MaxRSS" -P -j xxx
Slurm环境变量¶
Slurm |
功能 |
---|---|
$SLURM_JOB_ID |
作业ID |
$SLURM_JOB_NAME |
作业名 |
$SLURM_JOB_PARTITION |
队列的名称 |
$SLURM_NTASKS |
进程总数 |
$SLURM_NTASKS_PER_NODE |
每个节点请求的任务数 |
$SLURM_JOB_NUM_NODES |
节点数 |
$SLURM_JOB_NODELIST |
节点列表 |
$SLURM_LOCALID |
作业中流程的节点本地任务ID |
$SLURM_ARRAY_TASK_ID |
作业序列中的任务ID |
$SLURM_SUBMIT_DIR |
工作目录 |
$SLURM_SUBMIT_HOST |
提交作业的主机名 |