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Slurm作业无法为多个节点请求GPU资源

Slurm是一个开源的高性能计算(HPC)集群管理系统,用于管理和调度计算集群中的作业。它可以帮助用户有效地管理计算资源,包括CPU、内存和GPU等。

针对Slurm作业无法为多个节点请求GPU资源的问题,可能有以下几个原因和解决方法:

  1. 节点配置问题:首先需要确保集群中的节点都具备GPU资源。如果某些节点没有安装或配置GPU,那么Slurm作业就无法在这些节点上请求GPU资源。可以通过检查节点配置和安装GPU驱动程序来解决此问题。
  2. Slurm配置问题:Slurm需要正确配置以支持GPU资源的请求。在Slurm的配置文件中,需要指定GPU资源的类型和数量,并确保Slurm能够正确识别和管理这些资源。可以通过检查Slurm配置文件(通常是slurm.conf)来解决此问题。
  3. 作业脚本问题:Slurm作业的提交脚本需要正确指定对GPU资源的请求。在作业脚本中,可以使用Slurm的资源请求指令(如--gres)来指定所需的GPU资源数量和类型。确保作业脚本中的资源请求与集群中可用的GPU资源相匹配。
  4. 集群资源管理问题:如果集群中的GPU资源已经被其他作业占用或保留,那么新的作业就无法请求到GPU资源。可以通过查看集群资源使用情况和调度情况来解决此问题。可以使用Slurm的命令(如sinfo、squeue)来查看集群资源状态和作业队列情况。

总结起来,解决Slurm作业无法为多个节点请求GPU资源的问题需要确保节点配置正确、Slurm配置正确、作业脚本正确,并且集群中有足够的可用GPU资源。如果问题仍然存在,可能需要进一步检查集群的硬件和软件配置,以及Slurm的日志和错误信息,以找到问题的根本原因。

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slurm学习笔记(一)

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中执行srun命令时, srun首先向系统提交作业请求并等待资源分配,然后在所分配的节点上加载作业...实时分配模式作业(采用salloc命令提交): 分配作业模式类似于交互式作业模式和批处理作业模式的融合。 用户需指定所需要的资源条件,向资源管理器提出作业资源分配请求。...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的命令, 指定的命令执行结束后,运行结束,用户申请的资源被释放。...salloc:需实时处理的作业分配资源,典型场景分配资源并启动一个shell,然 后用此shell执行srun命令去执行并行任务。 sbatch:提交作业脚本使其运行。...此脚本一般也可含有一个或多个srun命令启动并行任务。 scancel:取消排队或运行中的作业作业步。 scontrol:显示或设定Slurm作业、队列、节点等状态。

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【科研利器】slurm作业调度系统(二)

1 查看可用资源 咱们在提交任务之前,务必先检查一下超算上可用的节点信息,比如计算资源是否充足、节点是否正在运行作业等。...其中我们需要关注的主要是 state 和 partition ,若 state 中显示 idle 表示节点处于空闲状态,可接收新的作业;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...name_list> # 显示指定节点的信息,如果指定多个节点的话用逗号隔开; -N # 按每个节点一行的格式来显示信息; -p # 显示指定分区的信息,如果指定多个分区的话用逗号隔开...# 作业提交的分区 gpu #SBATCH --qos=debug # 作业使用的 QoS debug #SBATCH -N 1...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

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TACC 集群使用笔记

特点:这个目录是用户个性化的,其他用户无法访问。它的空间通常较小,不适合存储大量数据。 建议用途:存储个人设置、备份的代码、文档等。...-r reservation_name:请求使用特定的预约。 -r none:禁用预约检查。 -E:在作业开始时通知。 -e email_address:在作业开始时通过指定的电子邮件地址通知。...队列 idev -pselect # 设置交互式会话的最长时间2小时, 1个节点,4 个任务,请求在 development 队列中执行计算任务 idev -t 02:00:00 -N 1 -n...4 -p development 上面最后一个例子使用的是名为development的节点,你也可以先使用sinfo命令查看所有节点,然后手动设置成空闲的节点,例如: $ sinfo gpu-a100...gpu-a100-dev节点

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Slurm 快速入门:资源管理与作业调度系统

Slurm 的运行不需要内核修改,并且相对独立。作为集群工作负载管理器,Slurm 具有三个关键功能。首先,它在一段时间内用户分配对资源(计算节点)的独占和/或非独占访问权限,以便他们可以执行工作。...目标 slurm 实体 让用户请求计算节点进行分析(作业) 提供一个框架(命令)来启动、取消和监控作业 跟踪所有作业,以确保每个人都可以有效地使用所有计算资源,而不会互相干扰。 3....它可以显示所有使用超级计算机的人提交给 SLURM 调度程序的所有作业的列表。此命令可以告诉您超级计算资源的繁忙程度以及您的作业是否正在运行。...的名称 USER 提交作业的用户名 ST 作业状态,running(R), PenDing(PD) NODES 请求节点数 NODELIST(REASON) 作业在哪个节点上运行(或未运行的原因)...3.3. sbatch sbatch 命令是最重要的命令,用于向超级计算集群提交作业作业是在计算资源上运行的脚本。该脚本包含您要在超级计算节点上运行的命令。

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【科研利器】slurm作业调度系统(三)

它其实可以看作为一些节点的集合,是为了实现某一类功能而整合起来的一套计算资源的配置,每个分区都有自己的限制。举个例子来理解,如下表所示,我们有两个分区:cpu 分区和 gpu 分区。...他们各自的资源配置不同,有的有 cpu 节点,有的有 gpu 节点。如果我们现在想做一个简单的但是计算量大的工作,我们该选择哪个分区呢?显然是 gpu 分区对不对?...总结一下,选择分区的时候,首先需要关注该分区计算资源的配置,是否有利于你作业的运行(如是否有 gpu 节点节点数够不够多、内存够不够大等)。...最后一点,关注该分区节点的状态,在有多个分区的配置满足任务需求的时候,当然选择那个排队少的分区啦(关于如何查看节点状态,可见【科研利器】slurm作业调度系统(二))。...另外, JOBID 142 作业的状态是 FAILED,它的含义是我们的作业脚本中有命令异常退出,这时候就需要检查我们的 slurm 脚本的命令部分或者是查看运行环境了。

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Slurm学习笔记(二)

• 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。 • NodeHostName:节点名。...• Requeue:节点失效时,是否重排队,0否,1是。 • Restarts:失败时,是否重运行,0否,1是。 • BatchFlag:是否批处理作业,0否,1是。...• Reboot:节点空闲时是否重启节点,0否,1是。 • ExitCode:作业退出代码。 • RunTime:已运行时间。 • TimeLimit:作业允许的剩余运行时间。...• TRES:显示分配给作业的可被追踪的资源。 • Socks/Node:每节点CPU颗数。...• OverSubscribe:是否允许与其它作业共享资源,OK允许,NO不允许。 • Contiguous:是否要求分配连续节点,OK是,NO否。 • Licenses:软件授权。

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Kubernetes驱动3500个GPU的AI训练

这个数字值得注意,因为大型机器学习工作负载(MLPerf 对其建模)可以跨所有可用 GPU 达到最大性能。但是,如果这些组件中的任一个宕机,整个作业必须从最后一个检查点重新启动。...“任何单个故障对作业来说都可能是灾难性的,”Salanki 说。“所以确保节点健康和整个结构健康非常关键,不至于丧失性能。” 所有内容都是无状态启动的 —— 服务器上没有任何操作系统。...然后它会请求一个加入令牌并加入 Kubernetes 集群。(DPU 还为每个工作负载提供 VPC 隔离,以支持多租户环境。) “一切都是无状态的,”Salanki 说。...所有Slurm组件都被容器化了,包括守护进程、控制器和日志节点。 通过SUNK,Slurm充当Kubernetes的插件调度程序。...在同一集群上,训练作业可以在Slurm上运行,与此同时,长时间运行的生产推理工作负载可以由Kubernetes本身更有效地处理,并且可以预占Slurm作业

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CONQUEST 编译安装指南 Slurm

第一,用户分配一定时间的专享或非专享的资源(计算机节点),以供用户执行工作。第二,它提供了一个框架,用于启动、执行、监测在节点上运行着的任务(通常是并行的任务,例如 MPI)。...:查看节点与分区状态 squeue:查看队列状态 srun:执行作业 资源管理系统实体 Slurm 资源管理系统的管理对象包括:节点,分区,作业作业步。...通过 srun 进行的任务加载 作业步可只使用作业中的部分节点 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,并取消了资源使用的限制。.../test --name dev zhonger/conquest:slurm   这里需要注意的是,一定要添加 -h workq 来启动的实例指定主机名,否则实例将无法正常启动 Slurm 模块。

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【科研利器】slurm作业调度系统(一)

而且,大家各自任务所申请的计算资源也不一样,(比如申请的节点数,cpu数等不同),但超算的计算资源是有限的。那在这种情况下,该怎么分配这些计算资源,如何安排任务的先后执行顺序呢?...SLURM 是其中一个优秀的开源作业调度系统,和 Torque PBS 相比,SLURM 集成度更高,对 GPU 和 MIC 等加速设备支持更好。...首先我们需要编写一个slurm脚本,假设命令test.slurm。 #!...在准备好slurm脚本后,使用如下命令就可以将刚才的任务提交上去,这里 sbatch 是提交 SLURM 脚本的命令。 如果工作站有空闲资源,那么我的程序将会被放在某一个节点的某 一个核心上运行。...总结起来,在工作站上进行运算的步骤如下: 1、登录主节点,准备程序和数据。 2、编写 SLURM 脚本,设置作业属性(例如占用的资源,最长运行时间)。

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slurm--网络配置指南

,下面的命令从slurmdbd获取信息: sacct sacctmgr sreport 当用户使用srun启动一个作业时,必须有一个从调用srun的机器到作业分配的节点的通信路径。...srun向slurmctld发送作业分配请求 slurmctld批准分配并返回详细信息 srun向slurmctld发送步骤创建请求 slurmctld用步骤凭证进行响应 srunI/O打开套接字 srun...图片 与多个集群的通信 在多个slurmctld实例共享同一个slurmdbd的环境中,你可以将每个集群配置成独立的,并允许用户指定一个集群来提交他们的作业。...图片 federation中的通信 Slurm还提供了在多个集群之间以点对点方式安排作业的能力,允许作业首先在有可用资源的集群上运行。...这可能会导致这样一种情况:你已经 Slurm 启用了 IPv6,但仍然看到节点在用 IPv4 通信。

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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管理员的信息,专门针对包含1024个节点以上的集群。...默认值128。这个值应该被大幅提高,以支持请求的爆发。例如,为了支持1024个请求的爆发,将somaxconn设置1024。...如果发现节点包含的资源比配置的少,它将被标记为 "下降 "而不被使用。...如果预计作业的吞吐量很高(即大量作业的执行时间很短),那么将MinJobAge配置对你的环境实用的最小的间隔时间。MinJobAge指定了Slurm的控制守护程序在清除前保留已终止作业的最小秒数。...注意,即使消息丢失,也会被重新传送,但这将导致重新分配资源给新作业的延迟。 其他 Slurm在slurmd守护进程之间使用分层通信,以增加并行性和提高性能。TreeWidth配置参数控制消息的扇出。

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深度强化学习框架Ray|RLLib|Tune学习笔记

若目前CPU已满,则等待,下图所示8个CPU正在作业,剩余2个实验正在等待中 4 RLLib使用场景—RL算法 RLLib基于Tune和Ray实现强化学习算法,下图基于IMPALA框架,图中Trainer...) 6.1 Ray系统架构—概述 Object Store是跨进程的数据库,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集群上的脚本案例...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,合理每个实验的不同请求分配资源,每个实验被抽象成1个Trainable,TrialExecutor...会根据每个Trainable需要的CPU/GPU分配合理资源,本质就是优先队列 while (true) { trainable.train(); // 需设定终止条件 ... } 使用PBT...异步调参算法,借鉴遗传算法思想,不同于传统随机算法调参,传统的不同参数是并行且独立调整,因为是固定变量法,有些参数越调越好(比如学习率),有些参数在较差的参数组合下始终无法调好(比如折扣因子),使得浪费计算资源

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【科研利器】slurm作业调度系统(四)

在我们实际操作过程中,最常见的一种情况就是我提交了作业却没有被运行。前面的教程【科研利器】slurm作业调度系统(一)中我们说过,超算集群上不只有我们在使用,还有很多的用户同时也在提交作业、运行程序。...而超算上的计算资源却是有限的。所以当作业被提交以后,其能否运行会取决于用户申请的资源配置情况以及当前系统内计算资源被使用的情况。...如果遇到了作业被提交但一直没能运行的情况,可以通过 squeue 命令来查看作业状态(该命令有很多可选参数,能帮助我们更快的掌握想知道的信息,详见【科研利器】slurm作业调度系统(二))。...其中的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。这里需要注意的是,用户申请的资源超过当前 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的概念(详见【科研利器】slurm作业调度系统(三)),在队列中可能有需要占用多节点的高优先级任务正在等待资源,调度器会一定程度上这些作业保留资源,以确保它们能够运行。

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SLURM使用教程

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 常用术语 user:用户名 node:计算节点 core:cpu核 job:作业...job step:作业步,单个作业可以有多个作业步 partition:分区,作业需在特定分区中运行 QOS:服务质量,可理解用户可使用的CPU、内存等资源限制 tasks:任务数,默认一个任务使用一个...:显示或设定slurm作业、分区、节点等状态 sacctmgr:显示和设置账户关联的QOS等信息 sacct:显示历史作业信息 srun:运行并行作业,具有多个选项,如:最大和最小节点数、处理器数、是否指定和排除节点...批处理模式提交作业 1.用户编写作业脚本 2.提交作业 3.作业排队等待资源分配 4.在首节点加载执行作业脚本 5.脚本执行结束,释放资源 6.用户在输出文件中查看运行结果 ?...开头,指定解释程序 脚本中可通过srun加载计算任务 一个作业可包含多个作业步 脚本在管理节点上提交,实际在计算节点上执行 脚本输出写到输出文件中 以下是一些常见的作业资源需求参数,使用#SBATCH

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slurm--核算和资源限制

概览 Slurm可以被配置收集每个作业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。...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。 有三种不同的插件类型与资源核算有关。...这可以用来记录基本作业信息,如作业名称、用户名、分配的节点、开始时间、完成时间、退出状态等。如果只需要保存基本作业信息,这个插件应该能满足你的需求,而且开销最小。...使用 sacct 或 sstat 来查看作业中的资源使用信息,取决于 JobAcctGatherType 和 AccountingStorageType 被配置收集和存储该信息。...否则,MUNGE应该被安装在所有Slurm管理的集群的所有节点上,加上执行SlurmDBD的机器。

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Slurm集群资源管理器的简单使用

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: 它在一段时间内用户分配对资源(计算节点)的独占和/或非独占访问,以便他们可以执行工作。 它提供了一个框架,用于在分配的节点集上启动,执行和监视工作(通常是并行作业)。...它通过管理待处理工作的队列来仲裁资源争用。 简单来说,slurm可以合理安排资源,让资源利用最大化。 举一个简单的例子: 1.构建一个脚本 test.sh #!.../bin/bash #SBATCH -n 8 # 核心数 #SBATCH -N 1 # 节点数 #SBATCH -t 12:00:00 # 时间 #SBATCH --mem=10G # 内存 #SBATCH...12hours #SBATCH -e err.log # 错误输出 #SBATCH -o out.log # 输出 #SBATCH --job-name=test # 任务名 echo "START: $SLURM_JOBID

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美国为何封杀中国超算!一文读懂超级计算机的应用、架构和软件知识

与普通的计算机相比,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。...超算中心提供一个共享的资源池,每个用户每次占用部分资源多个用户在调度器的调度下按照一定的规则排队。...queue A和queue B是两个队列,某个作业会在这两个队列中排队并执行,两个队列里的作业互不干扰,不会互相占用资源。目前,超算上使用的调度器有Slurm、Torque、LSF等。...在超算上编写应用程序 超算与个人电脑的区别在于,它提供的是一批CPU、GPU等计算资源。我在之前的文章中也提到,现代计算机系统为了加快执行速度,由使用单个CPU核心发展使用众多CPU和GPU核心。...它将多个高性能的计算节点通过高速网络连接起来,对外提供算力。用户通过调度器向超级计算机申请资源。用户提交的程序最好是并行程序,并行度越高,加速越快。

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专栏 | 百度深度学习平台PaddlePaddle框架解析

如今,机器之心联合百度推出 PaddlePaddle 专栏,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。...这样使用者就不需要在个人电脑和集群等多个编程环境之间切换并且维护多个环境的版本和配置的一致性,极大地提升了工作效率。...研究室和公司经常构建由 SLURM,MPI 或 SGE 管理的 GPU 集群。这些集群要么运行一个提交的作业(假定它需要的比闲置的资源要少)或者将作业挂起一段难以预估的时间。...但是这种方法有个缺点:在有 99 个可用节点和一个需要 100 个提交作业的任务时,作业必须等待而不能运行。...PaddlePaddle EDL 弹性调度体现在可以空闲的时候一个训练作业多用一些资源,忙碌的时候少用一些,但是资源的变化并不会导致作业失败;这是优于 KubeFlow 的特点之一。

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