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：
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。”
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
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。
“ 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。”
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。
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。”
从NCBI下载了一些转录组数据，这里用到的下载工具是kingfisher ,github的链接是 https://github.com/wwood/kingfisher-download
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。
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。
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。
iOS电量测试 活动时间：2017年11月15日 斗鱼直播 活动介绍 TMQ在线沙龙第三十三期分享 本次分享的主题是：iOS电量测试 共有69位测试小伙伴报名参加活动！ 想知道活动分享了啥吗， 请往下看吧！ 嘉宾 张锦铭，从12年开始跟进iOS性能相关测试，在iOS性能相关领域有比较多的了解和尝试。曾在iOS平台上提供成熟的电量、响应速度、内存等的自动测试解决方案。 分享主题 1、iOS接口层电量测试 2、基于sysdialog电量测试 3、QQ浏览器电量测试举例 4、关于电量排行榜 问答环节 1
https://eriqande.github.io/eca-bioinf-handbook/snakemake-chap.html
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！
在前几期专题中，我们已经知道，容器的安全可以通过networkpolicy来描述一个基本的约束。
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：
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？
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。
因为武汉新型肺炎的影响，原本两个周的寒假居然成了一个月的长假，闲来无事整理一下一些生物信息学相关的学习网站，趁着假期给自己充充电！
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。
作者：李振，腾讯云前端性能监控负责人 什么是前端性能监控（RUM） 腾讯云前端性能监控 (RUM) 是一站式前端监控解决方案，用户只需要安装 SDK 到自己的项目中，通过简单配置化，即可实现对用户页面质量的全方位守护，真正做到了低成本使用和无侵入监控。前端性能监控专注于 Web，小程序等大前端领域，主要关注用户页面性能（页面测速，接口测速，CDN 测速等）、质量（JS 错误，Ajax 错误等），并且通过联动腾讯云应用性能监控实现对前后端监控一体化的打通。点击了解 RUM 详情。 前端性能监控技术架构历史
前言 我们再看知识体系的时候，我们学一个东西的时候，每次我们都回过头去看一看，这就是所谓的不忘初心。这个说着容易做起来难，当一个人慢慢在成长，在进步的时候，是很难做到不忘初心的。 我们之前说了DNS缓存、浏览器缓存（维护了这么久的服务器，你真的认识 Web 缓存体系？），所以浏览器就是我们安排在千家万户缓存代理服务器，你把浏览器缓存用好，性能就不用说。 为什么这么说？如果遇到关于session或cookie的过期时间这样的问题，浏览器都不会向服务器发送连接请求。它直接用浏览器本地缓存就打开了，你说它快还是不
集群成员变更一直是 etcd 最棘手的问题之一，在变更过程中会遇到各种各样的挑战，我们稍后一一来看。为了把问题描述清楚，首先需要了解 etcd 内部的 raft 实现。
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：
在上一篇文章中，介绍了 Redis 的所有命令的基本含义及其用法。但是 Redis 的命令太多，导致上一篇文章只能简单的进行总结，而有一些命令是那么简单的话语总结不了的，因此在这里单独的进行讲解。
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
机器之心整理 演讲者：俞栋 5 月 27-28 日，机器之心在北京顺利主办了第一届全球机器智能峰会（GMIS 2017），来自美国、加拿大、欧洲，中国香港及国内的众多顶级专家分享了精彩的主题演讲。在这
导语：腾讯TLinux团队提出了一套全新的混部方案，在不影响在线业务的前提下，对整机CPU利用率提升效果非常明显，在有的业务场景下，整机CPU利用率甚至能提升至90%。
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： $
要搭建一套能稳定支持海量调用的微服务系统，需要先看看系统由哪些模块组成。如上图所示，从下往上看，不同的用户 VPC 代表多租户，中间是服务注册发现的模块，顶部是应用管理模块和数据化运营模块，应用管理模块用来进行 CICD，包括了分发、部署以及配置管理等应用生命周期相关的功能。
导语：随着业务增长，许多中小型公司会面临业务增长体量较快、现有架构体系跟不上业务增长速度、微服务系统上线后变得不稳定等问题。本文是对腾讯专家工程师——刘智新老师在云＋社区沙龙online的分享整理，为大家介绍一下如何用开源组件搭建稳定运行大流量的微服务系统，如何实现微服务的划分，使微服务的系统和平台更为稳定。
腾讯TLinux团队提出了一套全新的混部方案，在不影响在线业务的前提下，对整机CPU利用率提升效果非常明显，在有的业务场景下，整机CPU利用率甚至能提升至90%。 一、前言 腾讯运营着海量的服务器，且近年的增长有加速的趋势，成本问题日益严峻。其中，CPU利用率不高一直是影响整机效率的短板。 试想一下，如果能让整机的CPU利用率翻一翻，是什么概念？ 这相当于把一台机器当两台使用，能为公司节省巨额的成本开销。因此，各BG各业务都在想办法提升整机CPU利用率。大家尝试让各种业务混部，试图达到提高整机CPU利用
很多人在实际工作中都使用过Kubernetes，我们的容器服务在2016年年底开始提供全托管的Kubernetes服务，主要提供了四个方面的功能。首先是提供了一键部署的Kubernetes，与其他容器服务的提供商不一样，我们的Kubernetes是完全隔离的，每个用户都会独享所有的计算节点和控制节点，集群网络也在用户自己的VPC中。我们在这个基础上提供了集群的全生命周期管理，包括集群的创建、销毁，还有计算节点的添加、删除，还有一些类似Kubernetes原有组件的初始化以及证书的初始化工作。为了大家更方便地使用Kubernetes，我们在控制台包装了一些界面，使大家可以通过可视化的方式创建一些负载来暴露自己的服务，避免了大家手工编码的烦琐。第三，我们提供了周边的监控能力，包括集群本身pod内存的使用率以及一些Kubernetes事件。这些能力都与腾讯云的云监控产品进行了打通，大家可以直接在云监控产品界面使用这些能力。为了方便大家将自己的一些比较传统的应用部署到云上，我们在Kubernetes集群之外还提供了Docker镜像仓库、TencentHub、CICD的功能，为大家提供了一站式应用的云解决方案。
腾讯TLinux团队提出了一套全新的混部方案，在不影响在线业务的前提下，对整机CPU利用率提升效果非常明显，在有的业务场景下，整机CPU利用率甚至能提升至90%。 一、前言 腾讯运营着海量的服务器，且近年的增长有加速的趋势，成本问题日益严峻。其中，CPU利用率不高一直是影响整机效率的短板。 试想一下，如果能让整机的CPU利用率翻一翻，是什么概念？ 这相当于把一台机器当两台使用，能为公司节省巨额的成本开销。因此，各BG各业务都在想办法提升整机CPU利用率。大家尝试让各种业务混部，试图达到提高整机CPU
周昕毅，携程系统研发部云平台高级研发经理。现负责携程容器云平台运维，Cloud Storage及Cloud Network基础设施研发及运维。
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
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。
我们首先说一下深度学习在斗鱼的应用场景。斗鱼在深度学习这一块，有两个部门在做这个事，基本上就是分为两大场景，一个是大数据场景，一个是视觉场景。
田奇，腾讯高级工程师，专注大规模在离线混部，分布式资源管理调度，熟悉Kubernetes，关注云原生大数据、AI。 导语 什么是在离线混部 随着微服务、大数据、人工智能的不断发展，为了满足业务需求，企业的 IT 环境通常运行两大类服务，一类是在线服务，一类是离线作业。 在线服务：往往长时间运行，服务流量存在周期特性，整体资源使用率不高，但是对服务 SLA 却有着极高的要求，如网页搜索服务、电商交易服务等。 离线作业：往往是资源密集型服务，但其可以容忍较高的时延、失败任务重启，如大数据分析服务、机器学习训
在2020年的时候，白茶分享过<报表设计丨颜色搭配>，很多小伙伴和白茶闲聊的时候都提过，除了色彩搭配这种需要审美的设计，有没有更简单美化报表的方法？答案是：有的！
IDEA在JetBrains官方的全称是 IntelliJ IDEA，官方打造的是一款真正智能、集成开发环境（IDE）；同时提供了功能丰富多样的高效插件。
【画图】与SARS-CoV-2病毒结合ACE2基因表达正相关的LncRNA有哪些？
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。
我现在已经有 100 nm 大小了，我还有很多触角，人类把我的触角称为冠，所以给我起了个学术名：冠状病毒。对于这个学术名，我一直不满意，怎么能用外貌来取名呢，这是以貌取毒。
这是前两天腾讯一技术总监来华科做的一个演讲, 今天才整理出来. 因为里面有些内容好逗, 为了免除给大牛带来烦恼, 就不署名了. 都是纯纯的干货, 都是亲身经历获得的经验, 十分感谢这位大牛. 为了穿插成文, 里面有些我自己的想法, 如有错误, 谢谢指出, 和大牛无关. 大纲 提升系统性能主要从提高CPU利用率, 和减小IO入手. 提高CPU利用率 减小IO 异步/协程 机械硬盘顺序写 高并发epoll 内存共享 无锁化 cache失效过载 作者举了一个异步的例子, 是关于获取时间的. 获取时间涉及到内核
上篇文章我们说了分布系统存在的意义，基础的线程进程运行模式，进程之间内存是相互独立的，多线程是在进程内部，共享同一个进程里的内存，进程之间也可以共享对象，但是就有了序列化和反序列化的开销。网络通信知识有BIO/NIO/AIO、java通常用的NIO非阻塞，把出现的事件交给event handler处理，不需要一个socket分配一个线程，一个线程可以处理多个socket套接字工作。
在上一期，我们提到，Ceph将每个对象拆分为若干大小恒定(2MB或4MB)的Object，每个Object拆分为数量恒定(2的整数次方)的PG。每个PG映射到OSD(物理磁盘)并落盘。
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