首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在slurm中申请来自不同节点的多个GPU?

在slurm中申请来自不同节点的多个GPU,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保你已经安装和配置了slurm集群管理系统,并且所有节点都已正确加入集群。
  2. 创建一个Slurm脚本文件,例如job.slurm,并在其中指定所需的GPU数量和节点数。示例脚本如下:
代码语言:txt
复制
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=gpu_job
#SBATCH --nodes=2
#SBATCH --gres=gpu:2

# 这里是你的作业脚本内容
# ...

在上述示例中,--nodes=2指定了需要两个节点,--gres=gpu:2指定了需要两个GPU。你可以根据实际需求修改这些参数。

  1. 提交作业到slurm集群。使用以下命令提交作业:
代码语言:txt
复制
sbatch job.slurm

提交作业后,slurm会自动分配满足要求的节点和GPU资源,并在其中运行你的作业。

需要注意的是,slurm会尽量将所需的GPU分配到不同的节点上,以实现多节点的GPU并行计算。如果你的集群中没有足够的可用GPU资源或节点,作业可能会在排队等待资源。

对于腾讯云的相关产品和产品介绍链接地址,可以参考以下内容:

  • 腾讯云GPU计算服务:提供高性能GPU实例,适用于深度学习、科学计算等场景。了解更多信息,请访问腾讯云GPU计算服务

请注意,以上答案仅供参考,具体的配置和操作步骤可能因实际环境和需求而有所不同。建议在实际操作前参考slurm官方文档或咨询相关专业人士以获取准确的指导。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【科研利器】slurm作业调度系统(二)

其中我们需要关注主要是 state 和 partition ,若 state 显示 idle 表示节点处于空闲状态,可接收新作业;显示 allocated 表示节点已经分配了一个或者多个作业且所有核心用满...只想查看上面 CPU-Large 分区信息,可以用 sinfo -p CPU-Large。...name_list> # 显示指定节点信息,如果指定多个节点的话用逗号隔开; -N # 按每个节点一行格式来显示信息; -p # 显示指定分区信息,如果指定多个分区的话用逗号隔开...# 作业申请 1 个节点 #SBATCH -n 1 #作业申请1个进程 #SBATCH --ntasks-per-node=1 # 单节点启动进程数为...1 小时 #SBATCH --gres=gpu:1 # 单个节点使用 1 块 GPU 卡 #SBATCh -w cnode220 # 指定运行作业节点

3.9K22

slurm学习笔记(一)

Slurm 维护着一个待处理工作队列并管理此工作整体资源利用,它以一种共享或非共享方式管理可用计算节点(取决于资源需求),以供用户执行工作,所有需运行作业无论是用于程序调试还是业务计算均必须通过交互式并行...交互式作业提交(采用srun命令提交): 资源分配与任务加载两步均通过srun命令进行: 当在登录shell执行srun命令时, srun首先向系统提交作业请求并等待资源分配,然后在所分配节点上加载作业...提交后,作业处于排队, 当用户请求资源被满足时,将在用户提交作业节点上执行用户所指定命令, 指定命令执行结束后,运行结束,用户申请资源被释放。...此脚本一般也可含有一个或多个srun命令启动并行任务。 scancel:取消排队或运行作业或作业步。 scontrol:显示或设定Slurm作业、队列、节点等状态。...sinfo:显示队列或节点状态。 squeue:显示队列作业及作业步状态。 srun:实时交互式运行并行作业,一般用于段时间测试,或者与sallcoc及sbatch结合。 1.

5.3K21

【科研利器】slurm作业调度系统(三)

他们各自资源配置不同,有的有 cpu 节点,有的有 gpu 节点。如果我们现在想做一个简单但是计算量大工作,我们该选择哪个分区呢?显然是 gpu 分区对不对?...由此可见,由于不同节点特性和硬件属性不同,设置分区可以帮助用户更好地根据其下面所配置节点特点以及自己作业需求,选择最适合自己分区进行运算,提高效率。...最后一点,关注该分区节点状态,在有多个分区配置满足任务需求时候,当然选择那个排队少分区啦(关于如何查看节点状态,可见【科研利器】slurm作业调度系统(二))。...指定 QoS 为normal 并提交到 cpu 分区,则最长运行时间为7天。 对于收费集群,用户需要指定 QoS,不同 QoS 执行优先级不同,收费也不同。...CPU,申请 GPU,任务结束状态,返回码,其中我们比较感兴趣是任务结束状态。

2.2K10

【科研利器】slurm作业调度系统(一)

可以从下面这张图中进行理解:我们(User)从各自终端通过ssh连接到登陆节点(login node)以后,编写了自己一些任务(jobs,执行一个python程序),现在想把这个任务交给超算来运行...但要知道,超算上不止只有我们一个用户,其他用户也会有自己计算任务要交给超算来跑。而且,大家各自任务所申请计算资源也不一样,(比如申请节点数,cpu数等不同),但超算计算资源是有限。...SLURM 是其中一个优秀开源作业调度系统,和 Torque PBS 相比,SLURM 集成度更高,对 GPU 和 MIC 等加速设备支持更好。...之后有 # 开头若干行表示 SLURM 作业设置区域,它告诉工作站运行任务详细设定:它被提交到 cpu 分区当中,申请 1 个节点 1 个 核心,限制任务最大运行时间是五分钟,将标准输出和标准错误放在...test.out

3.4K21

【科研利器】slurm作业调度系统(四)

其中加粗部分表示异常原因,用户需要修改 slurm 脚本或联系管理员。这里需要注意是,用户申请资源超过当前 QoS 限制时,slurm作业调度系统会直接拒绝该任务。...二是我们前面说过QoS概念(详见【科研利器】slurm作业调度系统(三)),在队列可能有需要占用多节点高优先级任务正在等待资源,调度器会一定程度上为这些作业保留资源,以确保它们能够运行。...,该分区每个节点只有32个核心,但是你在脚本申请节点核心数超过32,就会报这个错误。...可能是由于不同分区下能够使用QoS有限制造成。可以通过以下命令可以查看不同分区下可用qos,在作业脚本在进行相应修改。...如果出现该错误,通常都是账户里面没钱啦。当然,也有可能是账户被超算管理员封锁了。 (7) Q:我任务只需要20G内存,在作业脚本申请了一个128G节点,但是还是报错说内存不足。

3.1K40

Slurm 快速入门:资源管理与作业调度系统

命令 command Description sbatch 向 SLURM 提交批处理脚本 squeue 列出当前正在运行或在队列所有作业 scancel 取消提交工作 sinfo 检查所有分区节点可用性...scancel 命令 scancel 2867457 这会向 SLURM 调度发送信号以停止正在运行作业或从 SLURM 队列删除待处理作业。...3.4. sinfo 有时可能很难获得一个节点并且您最终在 SLURM 队列很长一段时间,或者您只是想在提交之前测试一个脚本并离开以确保它运行良好。...AVAIL 节点是否启动、关闭或处于其他状态 TIMELIMIT 用户可以请求给定分区节点时间量 NODES 给定分区节点数 STATE 维护、混合、空闲、停机、分配 NODELIST 具有给定状态节点名称...(内存分段不足故障)。

2.5K50

Slurm学习笔记(二)

节点信息,输出类似: NodeName=gpu01 Arch=x86_64 CoresPerSocket=10 CPUAlloc=1 CPUTot=20 CPULoad=4.81 AvailableFeatures...• ActiveFeatures:激活特性。 • Gres:通用资源。如上面Gres=gpu:v100:2指明了有两块V100 GPU。 • NodeAddr:节点IP地址。...• QOS:作业服务质量。 • JobState:作业状态。 – PENDING:排队。 ​ – RUNNING:运行。 ​ – CANCELLED:已取消。 ​...– CONFIGURING:配置。 ​ – COMPLETING:完成。 ​ – COMPLETED:已完成。 ​ – FAILED:已失败。 ​ – TIMEOUT:超时。 ​...• AllocNode:Sid:分配节点:系统ID号。 • ReqNodeList:去要节点列表。 • ExcNodeList:排除节点列表。 • NodeList:实际运行节点列表。

3.9K20

9个技巧让你PyTorch模型训练变得飞快!

) 移动到多个GPU-nodes (8+GPUs) 思考模型加速技巧 Pytorch-Lightning ?...移动到多个GPUs 现在,事情变得非常有趣了。有3种(也许更多?)方法来进行多GPU训练。 分batch训练 ?...将模型不同部分放在不同GPU上,batch按顺序移动 有时你模型可能太大不能完全放到内存。例如,带有编码器和解码器序列到序列模型在生成输出时可能会占用20GB RAM。...这并没有你想象那么难,但是它可能需要你对计算集群更多知识。这些说明假设你正在集群上使用SLURM。 Pytorch允许多节点训练,通过在每个节点上复制每个GPU模型并同步梯度。...现在,需要关注在使用大batch size时候如何在多个GPUs上分布并最小化延迟(比如,我可能会尝试着在多个gpu上使用8000 +有效batch size)。

1.1K51

一文读懂超级计算机应用、架构和软件知识

进入21世纪以来,多台来自中国超级计算机开始夺得榜单第一。...与普通计算机相比,超级计算机由超多个计算节点组成,其中节点指单台计算机。每个节点配有CPU、GPU以及专用处理器,节点之间用高速网络互联。...超级计算机上CPU和GPU等计算资源更像是城市共享单车,服务方先提供好一批计算资源放置在那里,使用方如有需求,向调度器申请,如有闲置资源则分配给需求方。...超算与云计算确实有些相似,但不同地方在于,云计算一般将一台物理机上安装多台虚拟机,用户在一个虚拟机资源池上申请资源,超算上程序一般直接跑在物理机上。...中国超算还有很长路要走。 小结 超级计算机在推动科学研究上起到至关重要底层支持作用,是众多学科创新基石。它将多个高性能计算节点通过高速网络连接起来,对外提供算力。

1.9K20

【科研利器】slurm作业调度系统(五)

上一期我们给出了一些在slurm作业系统中常见报错提示含义及解决方法。今天我们主要来看看如何在超算配置运行环境。”...1 引言 一般超算上面已经配置了基本运行环境, intel 编译器、python 解释器等等。...那我们通过 slurm 脚本提交任务时,会分配到不同计算节点上,并非我们个人账户所在节点。...对于这种情况,方便做法是直接将 module 命令这一行写在slurm脚本,随着它运行自动在分配到节点中加载所需 module 。 #!...掌握了以上内容以后,我们就可以在同一软件不同版本之间切换,也可以在同一功能不同软件之间切换,以此来选择最合适编程环境和运行环境啦。

1.7K40

使用RaySGD更快,更便宜PyTorch

从根本上讲,在训练深度学习模型时,有两种选择: 选项1:容许20小时训练时间,或专注于足够小模型以在单个节点(或单个GPU)上训练模型,以使事情简单并能够使用Jupyter Notebook之类标准工具...也许可能会看到类似Horovod东西,但是Horovod将要求与过时框架(MPI)作斗争,并在启动时等待很长时间进行编译。...Horovod和Ray在不同规模上表现相似。 torch.nn.DataParallel在8个GPU上,RaySGD性能也比默认设置高出20%。 ?...这个简单脚本将下载CIFAR10并使用ResNet18模型进行图像分类。只需更改一个参数(num_workers=N)就可以在多个GPU上运行。 如何在整个集群扩展PyTorch训练?...别担心,这只是4个额外步骤。将演示如何在AWS 上运行RaySGD,但是在SLURM,Azure,GCP或本地群集上运行同样容易。

3.6K20

加速 PyTorch 模型训练 9 个技巧

我们会讲到: 使用DataLoaders DataLoaderworkers数量 Batch size 梯度累计 保留计算图 移动到单个 16-bit 混合精度训练 移动到多个GPUs(模型复制...) 移动到多个GPU-nodes (8+GPUs) 思考模型加速技巧 Pytorch-Lightning 你可以在Pytorch库Pytorch- lightning中找到我在这里讨论每一个优化...移动到多个GPUs 现在,事情变得非常有趣了。有3种(也许更多?)方法来进行多GPU训练。...这并没有你想象那么难,但是它可能需要你对计算集群更多知识。这些说明假设你正在集群上使用SLURM。 Pytorch允许多节点训练,通过在每个节点上复制每个GPU模型并同步梯度。...现在,需要关注在使用大batch size时候如何在多个GPUs上分布并最小化延迟(比如,我可能会尝试着在多个gpu上使用8000 +有效batch size)。

87720

CONQUEST 编译安装指南 Slurm

这样一来既能节约资源和时间,又能申请到更大规模计算资源,对于平台管理人员还是用户来说都是非常有利。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服务,不过需要按核时进行计费。...Slurm 使用基于 Hilbert 曲线调度或肥胖网络拓扑结构最适算法,以便优化并行计算机任务分配。...通过 srun 进行任务加载 作业步可只使用作业部分节点 一个作业可包含多个作业步,可并发运行 在作业内通过作业步 ID 标识 作业运行模式   Slurm 系统有三种作业运行模式:...workq(可根据实际进行修改,如与实际不一致 Slurm 主服务会启动不了),配置单用户可提交多个任务同时进行,并取消了资源使用限制。...另外,最后计算节点定义字节需对节点名称、CPU 核数进行修改。

2.3K10

slurm--网络配置指南

概述 在Slurm集群,有很多组件需要能够相互通信。有些站点有安全要求,不能打开机器之间所有通信,需要有选择地打开必要端口。本文件将介绍不同组件需要怎样才能相互交流。...slurmd通信 slurmd用于监听来自slurmctld传入请求默认端口是6818,这个端口可以通过slurm.conf上SlurmdPort参数来改变。...图片 与多个集群通信 在多个slurmctld实例共享同一个slurmdbd环境,你可以将每个集群配置成独立,并允许用户指定一个集群来提交他们作业。...不同守护进程使用端口不会改变,但所有slurmctld实例都需要能够与同一个slurmdbd实例通信。你可以在多集群操作文档阅读更多关于多集群配置内容。...图片 federation通信 Slurm还提供了在多个集群之间以点对点方式安排作业能力,允许作业首先在有可用资源集群上运行。

2.2K00

手把手教你使用 MMSegmentation 打比赛,助你轻松打榜拿奖!

配置文件(核心) 如何在 MMSegmentation 自定义数据集 训练和测试 强烈建议配合官方文档一起学习:https://mmsegmentation.readthedocs.io/zh_CN...注意:训练和测试命令和官方文档有些不同了(旧版),下面给出新版使用方式 训练命令:mim train mim train mmsegmentation ${CONFIG_FILE} [optional...如何在 MMSegmentation 自定义数据集 在这部分将带大家从自定义数据开始实操一下 MMSegmentation 使用流程。...,MMSegmentation 提供了许多开源模型,下面是一部分: 一般需要根据自己 GPU 显存大小选择模型,点击上面的 config 能够看到对应模型所需要显存大小,这里我们举例选择一个 STDC...但是 OpenMMLab 提供了众多开源库,并且配备不同任务最新算法及性能指标!这就为完成自定义任务奠定了很好前提条件,而且每个库之间都有类似的配置结构,即一通百用。

68410

深度强化学习框架Ray|RLLib|Tune学习笔记

,提供多进程通信和集群维护等功能 Tune——基于Ray中间库,主要功能是调参(使用BPT算法异步调参)和多实验排队管理 RLLib——基于Ray分布式和Tune调参,实现抽象RL算法,可支持层次...是跨进程数据库,类似全局数据库,不同进程可以通过Obj Store数据库获取对应函数Obj ID从而获取数据 在Slurm集群上脚本案例 6.2 Ray系统架构—内存管理 7 Tune...系统架构(实验资源分配+调参) Tune同时维护多个实验,合理为每个实验不同请求分配资源,每个实验被抽象成1个Trainable,TrialExecutor会根据每个Trainable需要CPU/GPU...PBT使得参数调整之间并非独立,会将好其他参数(学习率)拿到其他较差参数(折扣因子)中进行试探,使得在不额外增加计算资源情况下快速调优 8 RLLib系统架构(Trainer、Policy和Agent...选择Optimizer——此处为更抽象optimizer(比Adam更抽象),包含模型 + 数据输入,loss计算和GPU多卡训练等 参考文献 [1] 强化学习系统怎么实现?

2.8K10

slurm--大型集群管理指南

大型集群管理指南 这份文件包含了Slurm管理员信息,专门针对包含1024个节点以上集群。...性能表现 以下时间是执行MPI程序打印 "Hello world "并退出时间,包括处理输出时间。由于硬件、软件和配置不同,你性能可能会有所不同。.../proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog:被记住连接请求最大数量,这些请求仍然没有收到来自连接客户端的确认。...可能需要进行一些实验来处理数据传输碰撞问题。 节点配置 虽然Slurm可以跟踪每个计算节点上实际发现内存和磁盘空间数量,并将其用于调度目的,但这需要额外开销。...如果将TreeWidth设置为集群节点平方根,对于不超过2500个节点系统来说,通常可以达到最佳系统性能,对于更大系统来说,则是立方根。

1.8K20
领券