“ 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。”
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。
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。
中文文档：https://docs.slurm.cn/users/shou-ce-ye
“ 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。”
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！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！
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。
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
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
“ 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。”
“ 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。”
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：
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。
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：
这篇文章包含了Slurm管理员的信息，专门针对高吞吐量计算，即执行许多短作业。为高吞吐量计算获得最佳性能需要一些调整。
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。
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
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：
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。
本教程将以官网—2016年10月飓风马修登陆为例，介绍WRF-ARW在北京超算中心上的基础运行操作。
2012 年 7 月写这篇文章，我已经有大约一年没有运行 WRF了。或许我在本文中所写的内容已过时，它只包含当 WRF 不运行时可以尝试的方法。我感觉到你的痛苦，但我无法让它消失。对不起，我希望我能知道更多，以便我可以给你提供帮助。
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：
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。
普通刀片节点配备 两颗 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2692 v2 @ 2.20GHz 共24物理核，内存为64G 调度系统为 Slurm， 以下为常用指令
机器学习 (ML) 工程在过去几年已演变为一门学科和职业道路。软件工程师构建 Web、移动和嵌入式体验，而 ML 工程师提供模型版本、推理和整个 RAG 应用程序。
网络测速 下载测速脚本 wget -O speedtest-cli https://raw.githubusercontent.com/sivel/speedtest-cli/master/speedtest.py chmod +x speedtest-cli 测速 ./speedtest-cli 如果无法下载，就按如下修改host文件 vi /etc/hosts 添加 199.232.68.133 raw.githubusercontent.com 监控网络实时流量 slurm 安装 Centos yum
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。
理论计算模拟在理解化学反应的微观机制，指导化学反应或催化剂的理性设计等方面发挥了不可或缺的作用。然而，真实化学反应体系通常涉及海量的构象变化以及复杂多样的化学键重组过程，组成化学反应网络，见图1。这种复杂性为人工搜索化学反应路径的方式带来一定的局限性：1）构建化学反应网络耗时、耗力；2）无法保证所研究反应体系的反应路径完备性（可能会导致给出错误的机理解释或计算预测与实验结果的不匹配）。因此，发展自动化的反应路径的搜索工具，提高研究人员探索化学反应网络的效率具有重要意义。
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
使用浏览器访问 saturn.vip.vip.com。如果启用了登录功能(-Dauthentication.enabled=true)，会被重定向到CAS进行身份认证。
三百六十行，行行不仅出状元，还出“黑话” 今天，小编为大家倾情整理“深度学习行业黑话解析” 一起show起来！ （温馨提示：建议阅读时间8分钟） “学习”概念区分 人工智能：人工智能的发展依赖于计算
翻译自 Kubernetes Evolution: From Microservices to Batch Processing Powerhouse 。
从2017年前开始，工作的原因接触到了NGS（高通量测序技术 High-throughput sequencing又称“下一代”测序技术"Next-generation" sequencing technology）技术和相关的生物信息学分析。
随着计算机的计算能力和运行规模的不断提升，基于第一性原理计算理论的计算材料学科越来越得到重视。但是一般来说这样的模拟对一个包含成千上万的原子、电子而言，所需的计算框架是非常复杂的，计算代价是相当昂贵的。比如为人所熟知的商用类型 第一性原理计算框架 VASP 授权通常需要五六万人民币以上，而且在一个普通超算集群上计算一个完整的体系结构（超过 1,000 个原子）可能需要几周，甚至几个月。无论是软件授权成本，还是时间成本，都比较高昂。对于想学习和实践第一性原理计算的小伙伴而言，当然也有比较节省的方式。首先软件可以选用免费的开源第一性原理计算框架，比如说本文中即将介绍到的 CONQUEST，以及 ABINT，SMASH 和 QUANTUM ESPRESSO 等。
机器之心专栏 来源：百度PaddlePaddle PaddlePaddle 是 2016 年 8 月底百度开源的深度学习平台，并且在短时间内迅速引发全球开发热度，成为 Github Pull Request 数量增速极高的开源深度学习平台之一。如今，机器之心联合百度推出 PaddlePaddle 专栏，为想要学习这一平台的技术人员推荐相关教程与资源。 PaddlePaddle 的迭代速度非常快，同时也广受社区的关注。刚开源的时候，PaddlePaddle 的设计思想是基于 Layer 的设计。后来推出了「v
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
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： $
Monarch 是 Pinterest 的批处理平台，由30多个 Hadoop YARN 集群组成，其中17k+节点完全建立在 AWS EC2 之上。2021年初，Monarch 还在使用五年前的 Hadoop 2.7.1。由于同步社区分支（特性和bug修复）的复杂性不断增加，我们决定是时候进行版本升级了。我们最终选择了Hadoop 2.10.0，这是当时 Hadoop 2 的最新版本。
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。
robfig/cron/v3 是一个 Golang 的定时任务库，支持 cron 表达式。Cron 的源码真实教科书级别的存在（可能是我菜 ...）,真的把低耦合高内聚体现地淋漓尽致，另外其中涉及的装饰器模式，并发处理等都很值得学习。
APScheduler是一个Python定时任务框架，使用起来十分方便。提供了基于日期、固定时间间隔以及crontab类型的任务，并且可以持久化任务、并以daemon方式运行应用。
随着测序技术的发展，基因组学变得越来越受欢迎，并且已经应用到农业医学环境保护等不同的领域。这使得许多具有生物学和遗传学背景的研究员，面临着大数据分析的挑战。在这里，我们为有兴趣使用命令行进入生物信息学领域的任何人提供了10条简单规则。简单来说，这十条规则可以总结为下图。
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
背景 在使用Elastic-Job的过程中，有很多人遇到了这么一个问题，就是如何动态的去添加任务？ 在官方的文档中也有对此作出回答，如下： 动态添加作业这个概念每个人理解不尽相同。 elastic-job-lite为jar包，由开发或运维人员负责启动。启动时自动向注册中心注册作业信息并进行分布式协调，因此并不需要手工在注册中心填写作业信息。 但注册中心与作业部署机无从属关系，注册中心并不能控制将单点的作业分发至其他作业机，也无法将远程服务器未启动的作业启动。elastic-job-lite并不会包含ssh免
由于Spark程序是运行在JVM基础之上的，所以我们这一篇来讨论一下关于JVM的一些优化操作。在开始JVM调优操作之前，我们先通过一张图看一下JVM简单的内存划分情况。
每个用户均可同时运行多个程序。为了区分每一个运行的程序，Linux给每个进程都做了标识，称为进程号（process ID），每个进程的进程号是唯一的。
开门见山，最近.NET劝退师要在linux上写些长时间运行的脚本，获取Azure BlobStorage存储的数据。 记录一下Linux中后台执行作业的命令。
在本次实验中，您将在 Cloudera SQL Stream Builder使用 SQL 语言查询和操作数据流。SQL Stream Builder 是一项功能强大的服务，使您无需编写 Java/Scala 代码即可创建 Flink 作业。
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