“ 大家好哇!上一期我们介绍了提交批处理任务的整个流程,包括查看资源、编写脚本、提交作业、查询作业信息等内容。今天呢,我们主要就作业脚本中两个非常重要的概念 Partition和 QoS 进行介绍,并给出一些实用技巧。”
“ 大家好哇!前面我们对slurm作业调度系统进行了一个简单的介绍【科研利器】slurm作业调度系统(一),今天我们继续对如何用slurm提交批处理任务以及使用 sinfo、squeue、scontrol命令查询作业信息进行具体的介绍。”
中文文档:https://docs.slurm.cn/users/shou-ce-ye
选自Upflow.co 作者:Killian 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、李亚洲 在这篇文章中,研究员 Killian 介绍了自己的深度学习开发环境:TensorFlow + Docker + PyCharm + OSX Fuse + Tensorboard。但根据自己的预算、语言习惯、开发需求,每个人都会配置不同的开发环境,也遇到过各种各样的难题。因此,我们在文后附上了一份调查问卷,希望能了解众多不同开发者的深度学习环境,最终汇集成一篇文章为大家提供不同的洞见。 在尝试用不同的东西来配
在Slurm集群中,有很多组件需要能够相互通信。有些站点有安全要求,不能打开机器之间的所有通信,需要有选择地打开必要的端口。本文件将介绍不同的组件需要怎样才能相互交流。
scontrol show partition显示全部队列信息,scontrol show partition PartitionName或 scontrol show partition=PartitionName显示队列名PartitionName的队列信息,输出类似:
大家好哇!随着时代的不断发展,我们在做项目时所使用的数据也越来越大。当进行计算量很大的任务时,我们不可避免地会使用超级计算机(以下简称超算)来帮助我们完成。常见的超级计算机作业调度系统有SLURM和Torque PBS,但我自己在实际应用过程中常见到的是slurm,以下就slurm作业调度系统进行一些简单的介绍!
密码都正确之后你会进入到 login 节点,在这里千万不能随意执行大规模的计算任务,因为很有可能会被封号。你需要使用 compute 节点执行计算任务。
Kubernetes让GPU集群管理变得更加高效,这是CoreWeave公司Peter Salanki在KubeCon大会上的观点
2020 年末,谷歌旗下 DeepMind 研发的 AI 程序 AlphaFold2 在国际蛋白质结构预测竞赛上取得惊人的准确度,使得“ AI 预测蛋白质结构”这一领域受到了空前的关注。今天我们邀请到同领域企业,深势科技为大家分享其搭建基础平台时的实践与思考。AI 场景中的使用的数据有哪些新特点?混合云架构如何与超算平台结合?为何会选择 JuiceFS?
有任务需要处理一堆收集来得开源数据集,在服务器单机跑了一天才给结果,多方咨询有HPC可以用,或者叫supercomputer,或者叫计算机集群,大部分的简称grid。看了wiki、confluence,给出一堆链接在脑海中织出密密麻麻的蜘蛛网——无从下手。居然没有use case出发端到端的参考demo,真是无力吐槽。自力更生求助google,youtube,stack overflow,梳理下来,简而言之,可以理解分而治之多线程的多处理核(cpu/gpu)的版本,涉及算力资源调度引入slurm,涉及通讯引入mpi。
本库是用 Pytorch 实现的 WaveNet-Vocoder。 安装需求: cuda 8.0 python 3.6 virtualenv 推荐使用内存大于 10GB 的 GPU。 安装: $
本文将介绍slurm,一个 Linux服务器中的集群管理和作业调度系统。并对其基础命令和运行方式进行实战演练。
摸到了组里配备的多卡服务器,对于一个习惯单卡环境的穷学生来说,就像是鸟枪换炮,可惜这炮一时还不会使用,因此就有了此番学习。
在实际的生产环境中,使用单用户模式直接运行命令的机会不是很多,通常是采用提交作业任务给集群计算的方式。这样一来既能节约资源和时间,又能申请到更大规模的计算资源,对于平台管理人员还是用户来说都是非常有利的。国家超算中心,地方超算中心,学校超算中心一般都对外提供这样的服务,不过需要按核时进行计费。所谓“核时”就是一个 CPU 核运行一个小时,这也是高性能计算中通常使用的资源衡量单位。作为超算中心或者高性能集群,必不可缺的就是集群作业管理系统,它可以根据用户的需求,统一管理和调度集群的软硬件资源,保证用户作业公平合理地共享集群资源,提高系统利用率和吞吐率。
“ 大家好哇!上一期我们给出了一些在slurm作业系统中常见的报错提示的含义及解决方法。今天我们主要来看看如何在超算中配置运行环境。”
Slurm可以被配置为收集每个作业和作业步骤执行的核算信息。核算记录可以被写入一个简单的文本文件或一个数据库。目前正在执行的作业和已经终止的作业的信息都是可用的。sacct命令可以报告正在运行或已经终止的作业的资源使用情况,包括单个任务,这对于检测任务之间的负载不平衡非常有用。sstat命令可用于仅对当前正在运行的作业进行统计。它也可以为你提供关于任务之间不平衡的有价值的信息。sreport可以用来生成基于特定时间间隔内执行的所有作业的报告。
因为3d检测训练时间太久,所以想要在mmdet3d上开多机,发现加载完标注文件pkl/json之后,卡住了,找到如下报错
通过拿到远程函数的ID,可以在集群的任何地方,通过get(ID)获取该函数返回值
近日,随着启科量子研发团队在 QuBranch 研发方面工作的持续推进,已在量子编程集成环境软件开发方面取得重大进展。启科量子于今日正式宣布,将自研量子编程 IDE 软件 QuBranch 进行开源。
Slurm为cgroup v2的系统提供支持。这个cgroup版本的文档可以在kernel.org Control Cgroup v2文档中找到。
他们必须在过程的顶部进入人体,在任何其他声明块(即input,output等),并具有以下语法:
本文主要是简述一下本人为了完成极市平台赛事过程中,使用 MMSegmentation 语义分割开源库的心得。
现在,我们将提交另一个依赖于先前作业的作业。 有许多方法可以指定依赖条件,但是“singleton ”是最简单的。 Slurm -d singleton 参数告诉Slurm在之前所有具有相同名称的作业完成之前不要调度此作业。
使用说明:https://mmclassification.readthedocs.io/en/latest/getting_started.html#inference-asingle-image
大家好,这里是 NewBeeNLP。 今天分享 NVIDIA 在大语言模型领域的解决方案。
“ 大家好哇!上一期我们介绍了作业脚本中两个非常重要的概念Partition 和 QoS 进行介绍,并给出一些实用技巧。今天呢,我们给出一些在slurm作业系统中常见的报错提示的含义及解决方法。”
让我们面对现实吧,你的模型可能还停留在石器时代。我敢打赌你仍然使用32位精度或GASP甚至只在一个GPU上训练。
这份文件包含了Slurm管理员的信息,专门针对包含1024个节点以上的集群。目前由Slurm管理的大型系统包括天河二号(位于中国国防科技大学,拥有16000个计算节点和310万个内核)和Sequoia(位于劳伦斯-利弗莫尔国家实验室的IBM Bluegene/Q,拥有98304个计算节点和160万个内核)。Slurm在更大数量级的系统上的运行已经通过仿真验证。在这种规模下获得最佳性能确实需要一些调整,本文件应该有助于让你有一个好的开始。对Slurm的工作知识应该被认为是本资料的先决条件。
Slurm集群一般是由一个主节点(master)和各个带有GPU资源的子节点组成的,每次要想使用GPU需要通过主节点跳转到子节点。那么如果我们想使用jupyter使用子节点的GPU应该怎么做呢?
在开始一个新的机器学习项目时,难免要重新编写训练循环,加载模型,分布式训练……然后在Debug的深渊里看着时间哗哗流逝,而自己离项目核心还有十万八千里。
Slurm是一个开源,容错,高度可扩展的集群管理和作业调度系统,适用于大型和小型Linux集群。主要有三个功能:
众所周知,深度学习模型仅仅只是构建 AI 产品的重要步骤,但并不是全部。一个互联网产品(如 APP)想要集成深度学习能力,往往还需要走完很多设计、开发和测试方面的工作。如何部署深度学习往往成为了系统设计中更关键的问题。
2019年5月,美国商务部将华为列入了出口管制的“实体清单”,华为被推向了这波中美对抗的风口浪尖。紧随其后,6月,特朗普政府又对其他几家中国机构实行了限制出口政策,包括中科曙光、江南计算技术研究所、成都海光等。其中,中科曙光和江南计算技术研究所均为中国超级计算机研发机构,中科曙光研发了“曙光”系列,江南计算技术研究所研发了“神威”系列。另外一个国产超算巨头“天河”相关单位早在2015年就被纳入了实体清单。至此,国产超算三巨头“天河”、“曙光”和“神威”均已被特朗普政府封杀。继“华为禁令”之后,“超算禁令”再次暴露美国欲限制中国发展的野心。那何为“超算”?本文将简述超级计算机的背景知识与发展现状。
前段时间为了能让运行的 CONQUEST 任务在后台运行、并尽可能地进行资源调控,特别采用了 Slurm 作业管理系统。Slurm 单节点的部署配置还是比较简单的,直接运行本人构建好的镜像就可以了。随着对 Slurm 的深入了解,笔者发现 Slurm 在集群部署上比其他作业管理系统更加简单方便,因此有了在多机集群上部署一个 Slurm 集群的想法。经过调查发现以下两种通用的部署 Slurm 集群的方案:
事实上,你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP(一般活动仿真语言)*训练,甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南,但你可能只看过1个?(没错,就是这样)。但这份终极指南,会一步步教你清除模型中所有的(GP模型)。
我现在经常在实验室服务器上跑程序,而老师要求我们使用SLURM作业管理系统,网上资料零零散散,这篇文章算是一个简单的汇总
这份终极指南从简单到复杂,一步步教你清除模型中所有的GP模型,直到你可以完成的大多数PITA修改,以充分利用你的网络。
Nextflow 支持自动获取在网络上的所有流程,包括流程代码,软件,参考基因组,甚至远程数据源
目前,一个上市的药物平均需要花费20-30亿美元,并且需要10年左右的研发时间。大部分经费都花费在了昂贵且耗时的湿实验部分,初始Hits阳性率太低以及(临床前)阶段的高损耗率。使用基于结构的虚拟筛选,Hits质量随着筛选化合物的数量而提高。尽管存在大量的化合物数据库,但是缺乏有效的灵活的方式使用计算机集群进行大规模的SBDD的手段。本文介绍VirtualFlow,这是一个高度自动化的开源平台,可以有效的准备化合物库并进行超大规模的虚拟筛选。VirtualFlow能够使用各种强大对接程序。本文准备了目前已知的最大的免费使用的配体库,配体库包含了超过14亿个可商业购买的分子。VirtualFlow可以探索广阔的化学空间,并可以准确的识别与目标蛋白具有高亲和力的分子。
拥有 GPU 工作节点对于提高 AI/ML 工作负载的效率至关重要。同时,采用托管的 Kubernetes 方式也会给 GPU 加速带来独特的好处。
长久以来,LeCun理想中的AI,一直是通往人类水平的AI,为此他提出了「世界模型」的构想。
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境,用户可以用它创建 Jupyter notebook,在浏览器中编写和执行 Python 代码,以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架,如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
如果要在你的系统上监控网络,那么使用命令行工具是非常实用的,并且对于 Linux 用户来说,有着许许多多现成的工具可以使用,如:nethogs, ntopng, nload, iftop, iptraf, bmon, slurm, tcptrack, cbm, netwatch, collectl, trafshow, cacti, etherape, ipband, jnettop, netspeed 以及 speedometer。
最近实验室hj同学,推荐了一款网络监控软件:slurm; 其和著名的工作调度工具同名,但是其实是另外一种网络负载监控软件:https://github.com/mattthias/slurm
分发深度学习模型训练已经成为何时进行训练的问题,而不是如果这样做。最先进的ML模型(例如BERT)具有数亿个参数,而在一台机器上训练这些大型网络将花费数天甚至数周的时间。
如果要在你的系统上监控网络,那么使用命令行工具是非常实用的,并且对于 Linux 用户来说,有着许许多多现成的工具可以使用,如: nethogs, ntopng, nload, iftop, iptraf, bmon, slurm, tcptrack, cbm, netwatch, collectl, trafshow, cacti, etherape, ipband, jnettop, netspeed 以及 speedometer。 鉴于世上有着许多的 Linux 专家和开发者,显然还存在其他的网络
以上是几种在Unity中优化Sprite动画性能的方法和具体实现方式。通过适当选择合适的图片格式、利用雪碧图集、设置合理的压缩格式、减小动画帧数以及使用GPU实现动画,可以有效提高Sprite动画的性能和效率。
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