一、Slurm常规运行操作
在HPC上运行任务的主要方法是通过sbatch命令提交一个脚本。例如：

sabtch MyJobScript.sh
在MyJobScript.sh中的命令会在第一个被找到的、可用的、满足资源要求的compute node上进行运算，sbatch会在提交任务后立刻返回一个信息。提交的命令不会作为前台进程运行，并且也不会在断开HPC连接之后停止运行。

编写SBATCH脚本通常来说，一个sbatch脚本分为3个部分：#!/bin/bash 这一行使得脚本可以作为一个bash script运行；以#SBATCH开头的行理论上是bash命令，但是它们实际上设置了SLURM调度程序的各种参数；要运行的命令。注意，我们应当把所有的#SBATCH开头的行放在一起，同时放在脚本的顶部。必须在所有的#SBATCH行结束之后才能写bash code和变量设置。

一个典型的任务提交脚本如下所示：

'''
#!/bin/bash

#SBATCH -n 1 # 指定核心数量
#SBATCH -N 1 # 指定node的数量
#SBATCH -t 0-5:00 # 运行总时间，天数-小时数-分钟， D-HH:MM
#SBATCH -p debug # 提交到哪一个分区
#SBATCH --mem=2000 # 所有核心可以使用的内存池大小，MB为单位
#SBATCH -o myjob.o # 把输出结果STDOUT保存在哪一个文件
#SBATCH -e myjob.e # 把报错结果STDERR保存在哪一个文件
#SBATCH --mail-type=ALL # 发送哪一种email通知：BEGIN,END,FAIL,ALL
#SBATCH --mail-user=netid@nyu.edu # 把通知发送到哪一个邮箱
#SBATCH --constraint=2630v3  # the Features of the nodes, using command " showcluster " could find them.
#SBATCH --gres=gpu:n # 需要使用多少GPU，n是需要的数量

runYourCommandHere

image.png

SLURM系统会将许多环境变量（包括PATH和当前工作目录）从当前会话复制到运行脚本的计算主机。因此，您在指定文件位置的时候，可以只指定改文件相对于当前位置的位置（例如./project/myfiles/myfile.txt）。
[补充：要注意，对于Python多处理作业，您需要指定-c 16，而不是{}，因为后者可能会在不同的节点（服务器）上分配作业，multiprocessing模块无法处理这些任务，而前者将确保所有保留的核心都在同一节点上。]

对上述脚本文件的逐行讲解：

#SBATCH -n 1   or  --ntasks=1

这一行指定了你需要的核心数量。只有在你使用的程序本身能够使用多核运行的时候，你才应该请求多个核心。如果这个参数省略不写，那么SLURM会假设你只请求一个核心。
一些科学计算工具是支持多进程运行的。但是也有一些是不支持的，例如常规的R脚本都是不支持多线程的。

 #SBATCH -N 1 or --nodes=1

这一行设置了你需要的node数量。如果说你使用了MPI，并且在一个node上需要多个核心，你应当计算清楚具体需要多少node和核心。

#SBATCH -t  0-5:00  or --time=05:00:00

这一行说明了任务的最大运行时间（单位是分钟）。如果你的任务事实上需要的运行时间大于你设定的值，那么你的任务会在到达最大运行时间时被终止。如果这个参数省略不写，那么你的任务会被安排30分钟的最大运行时间。

#SBATCH -p serial or --partition=serial

这一行指定了你的脚本会在哪个SLURM partition运行。Partition是SLURM使用的关于队列的术语，是在使用SLURM中的一系列资源和参数的集合。

#SBATCH --mem=2000

在使用HPC cluster的时候，应当指定需要的内存数量（以MB为单位），这样可以让系统上的各个工作以最大的效率运行。
这是在发起资源申请的时候最重要的参数。如果你申请的内存量小于你的程序需要的量，那么程序会在运行途中crash。如果你申请的内存量远大于你的程序需要的量，那么本可以用于其他任务的资源就被浪费了。此外，每个人都有一个“fairshare”值用于计划工作优先级，如果你总是超额很多请求资源，你的工作优先级会下降。
我们可以通过两个参数指定需要的内存大小，第一个是--mem，第二个是--mem-per-cpu。第一种方式--mem可以指定整个一个或者多个核心可用的整个内存池的大小，是被推荐使用的方式。当我们需要做跨多节点的计算任务时，我们必须使用第二种方式--mem-per-cpu，因为这种方式可以指定好分配给每一个核心具体内存大小。

--mem和--mem-per-cpu在运行多核任务时有很大区别（对于单核作业，两者是等效的）。 --mem设置所有内核的总内存，而--mem-per-cpu设置了内核的内存。 如果使用--mem请求两个内核（-n 2）和4 Gb内存，那么每个内核将有2 GB RAM。 如果使用--mem-per-cpu指定4 Gb，则每个内核有4 GB RAM，总计8 GB。

如果我们省略这个参数不写，那么我们会得到最小的分配大小，通常是2000MB。如果我们的程序在运行中超过了我们申请的内存大小，那么任务会被结束。

#SBATCH -o myjob.o or --output=myjob.o

这行命令指定了标准输出standard out会被添加到哪个文件里面。如果我们指定的是一个相对路径，那么文件会被保存在当前的工作目录下。如果这个参数被省略了，那么所有的输出都会被储存在当前工作目录的一个名为slurm-JOBID.out的文件里面。

#SBATCH -e myjob.e or --error=myjob.e

这行命令指定了标准错误信息standard error会被添加到哪个文件里面，此外SLURM提交和处理时的错误也会被保存在这个文件。如果这个参数被省略了，那么所有的输出都会被储存在当前工作目录的一个名为slurm-JOBID.out的文件里面。

#SBATCH --mail-type=ALL

因为我们的任务是在后台被处理的，因此当任务完成以后（--mail-type=END）发送一封邮件给我们有利于我们知道任务的处理进度。，我们也可以选择在其他处理阶段发送邮件，例如开始START、失败FAIL、和所有阶段（ALL）。

#SBATCH --mail-user=yourName@nyu.edu

指定了将--mail-type信息发送到哪一个邮箱地址。

#SBATCH --constraint=2630v3

这一行指定了将任务提交到feature是2630v3的nodes。

#SBATCH --gres=gpu:n

当我们需要使用GPU进行计算的时候，需要加上这一行。n的值就是需要的GPU数量。如果在运行中不需要用到GPU，那么不要写这一行。

监控任务进度

我们通常使用squeue和sacct来监控在SLURM中的作业活动。squeue是最重要、最准确的监控工具，因为它可以直接查询SLURM控制器。sacct也可以报告之前完成的任务，但是因为它是通过查询SLURM database获取信息，因此有时候sacct查到的信息和squeue查到的信息会有一点区别。

运行在不附带arguments的情况下运行squeue会显示所有当前正在运行的任务。当使用 squeue -u yourUserName的时候，会只显示你提交的任务。

squeue -u yourUserName

image.png

或者是查询一个特定任务：

squeue -j JobID

image.png

如果在squeue最后加上了-l选项（意思是long output），那么系统还会返回任务的运行状态。

我们可以通过saact查询特定任务的细节：

sacct -j JobID

image.png

但是，由于sacct可以访问到很多SLURM使用的resource accounting fields，它可以比squeue提供更加详细信息。例如，如果要查看用户Michael今日使用的内存资源：

sacct -u michael

image.png

使用-j参数查询到的工作状态有等待PENDING、运行中RUNNING、已完成COMPLETED、已取消CANCELLED、失败FAILED：

• PENDING：任务正在等待所需要的资源。如果一个任务需要很大的资源量，那么它也很可能需要PENDING很久。
• RUNNING：任务正在运行中。
• COMPLETED：任务运行完了，并且命令成功returned，也就是退出码exit code是0。
• CANCELLED：任务被用户或者管理员使用scancel命令取消了。
• FAILED：任务完成了，同时退出码不是0。

取消任务

取消任务的方法是输入scancel加上任务的ID：

scancel JobID

我们可以通过squeue -u命令查询到我们需要的任务的ID。

交互式任务

尽管使用批量提交的方式，通常是充分运用HPC的计算资源的方法，但是前台的交互式任务也是可以运行的。通常我们建议在如下情况使用前台的交互式任务：

• 在命令行上迭代地进行数据探索；
• RAM密集型图像应用，例如MATLAB或者SAS；
• 交互式的控制台工具，例如R和IPython；
• 重要的软件开发和编译工具。

在运行交互式任务的时候要注意，我们要指定的partition是interactpartition。

此外在交互式任务中，我们需要用srun，而不是sbatch来初始化。例如，我们要在交互式队列中启动一个命令行shell（/bin/bash），申请500MB内存、6小时运行时间、1个核心、1个node，那么可以输入下面的命令：

srun -p serial --pty --mem 500 -t 0-06:00 /bin/bash

当交互式的session启动以后，你会发现你不在login node里面了，而是位于专门用于此队列的计算节点之一。

--pty命令使得这个session可以像标准的终端一样运行。

在必要的时候，你也可以直接运行一个程序。不过我们不鼓励这样做，因为这会导致在设置环境变量的时候出现问题。在导入一个MATLAB的模块之后，你可以用下面的命令启动这个程序：

srun -p serial --pty  --mem=4000 -t 0-06:00 matlab

或者是：

salloc –p serial --mem=4000 --time=02:00:00
srun yourCommand1
srun yourCommand2
srun yourCommand3
…
exit

在HPC上的存储

有两个文件夹可以用来储存，一个是HOME文件夹，位于/gpfsnyu/home，这个文件夹每天会被备份两次，并且会把快照保存一个月；另一个是SCRATCH文件夹，位于/gpfsnyu/scratch，这个文件夹不会被备份，可以放一些乱七八糟的数据文件。

/scratch

/scratch文件系统适合处理大块的输入输出，例如顺序读取和写入大文件。但是，单个的输入输出操作成本相对较高，所以频繁执行小的输入输出的程序将给元数据服务（metadata service）带来很重的负担，在极端情况下甚至会造成系统的不稳定。系统管理员通常会探测到这种频繁的输入输出，并且可能会结束这个任务。

/scratch最适合处理低频的、大的读取和写入，因此，建议用户在这个文件夹处理大文件，而不是数量很多的小文件。如果真的要在执行任务的时候频繁地访问临时文件，应当使用compute node的本地磁盘，甚至是compute node上的RAM文件系统来减少/scratch文件系统的输入输出操作。

通常来说文件系统很难处理把大量的文件放在一个目录的情况，这会儿导致处理这个文件夹的时候会非常的慢，同时也会影响其他用户的使用。一个文件夹中的文件数量应当小于1000个，如果有跟多的文件的时候，应当新建立几个文件夹、分开装。

在/scratch目录下，所有的HPC账户拥有5TB的磁盘空间，但是这个目录中的数据是不进行系统备份的，因此由文件丢失、系统崩溃、硬件损坏造成的数据丢失以后是无法恢复的，因此用户要自己留意备份重要的数据。

由于/scratch文件夹中超过60天没有被使用的文件将被移除，因此不建议把源代码、脚本、库、可执行文件等数据放在这个文件夹，这些重要的文件应该放在/home文件夹下面。此外，也不建议把/scratch中的文件夹软链接到/home文件夹里面。

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二、基础知识介绍

1.相关基本概念

资源（Resource）

• 作业运行过程中使用的可量化实体都是资源；
• 包括硬件资源（节点、内存、CPU 、GPU等）和软件资源（ License ）；

集群（Cluster）

• 包含计算、存储、网络等各种资源实体且彼此联系的资源集合；
• 在物理上，一般由计算处理、互联通信、I/O 存储、操作系统、编译器、运行环境、开发工具等多个软硬件子系统组成；
• 节点是集群的基本组成单位，从角色上一般可以划分为管理节点、登陆节点、计算节点、存储节点等。

作业（Job）

• 物理构成，一组关联的资源分配请求，以及一组关联的处理过程；
• 交互方式，可以分为交互式作业和非交互式作业；
• 资源使用，可以分为串行作业和并行作业；

分区（Partition）---节点所在分区

• 带名称的作业容器；
• 用户访问控制；
• 资源使用限制；

作业调度系统（Job Schedule System）

• 负责监控和管理集群中资源和作业的软件系统；
• 通常由资源管理器、调度器、任务执行器，以及用户命令和API组成；

调度系统主要作用

单一系统映像

• 解决集群结构松散问题；
• 统一用户接口，使用简化；
  系统资源整合
• 管理异构资源和异构系统；
  多任务管理
• 统一管理任务，避免冲突；
  资源访问控制
• 基于策略的资源访问控制；
  换句话说，调度系统是面向集群的操作系统。

1. Slurm

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。Slurm不需要对其操作进行内核修改，并且相对独立。作为集群工作负载管理器，Slurm有三个关键功能。首先，它在一段时间内为用户分配对资源（计算节点）的独占和/或非独占访问，以便他们可以执行工作。其次，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）。最后，它通过管理待处理工作的队列来仲裁资源争用。

2.Slurm的运行架构

（1）主控服务slurmctld
故障切换 资源监控 队列管理 作业调度
（2）记账存储服务slurmdbd
记账数据 配置信息 故障切换
（3）数据库MySQL
记账和配置信息存储
（4）计算代理slurmd
启动任务 监控任务 分层通信
（5）认证服务munge
内部通信认证

image.png

3.Slurm的主要特点

• 架构设计优秀

扩展性（功能/规模）高性能（提交/调度）灵活性（自定义插件）容错性（服务/节点/作业

• 特色功能突出

资源绑定（CPU、MEM、类GPU加速卡等各类资源）关联调度（如类GPU加速卡关联CPU）

能耗管理（限频、开关机、记账等）拓扑调度（基于拓扑结构调度，限定交换机数等）

• 基础功能完善
  优先级策略（Multi-Factor）
  作业调度（FairShare/Backfill/ FCFS, etc）
  资源竞争（Exclusive/Preempt/Gang, etc）
  多级限制（Cluster/Account/User/Partition, etc）
  资源预留（CPU/MEM/类GPU加速卡/License等）

• 兼容性/交互性良好
  MPI兼容（IntelMPI/MVAPICH/OpenMPI,etc）
  LSF兼容（bsub/bjobs/bqueue/bhosts, etc）
  PBS兼容（qsub/qstat/pbsnodes/pestat, etc）
  分析工具（融合Influxdb/ES/HDF5等，方便分析）

4.三种模式

• 批处理作业（采用sbatch命令提交，最常用方式）：

对于批处理作业（提交后立即返回该命令行终端，用户可进行其它操作）使用sbatch命令提交作业脚本，作业被调度运行后，在所分配的首个节点上执行作业脚本。在作业脚本中也可使用srun命令加载作业任务。提交时采用的命令行终端终止，也不影响作业运行。

• 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任务。采用该模式，用户在该终端需等待任务结束才能继续其它操作，在作业结束前，如果提交时的命令行终端断开，则任务终止。一般用于短时间小作业测试。

• 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的资源分配请求。提交后，作业处于排队，当用户请求资源被满足时，将在用户提交作业的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。在作业结束前，如果提交时的命令行终端断开，则任务终止。典型用途是分配资源并启动一个shell，然后在这个shell中利用srun运行并行作业。

注意：

（1）salloc后面如果没有跟定相应的脚本或可执行文件，则默认选择/bin/sh，用户获得了一个合适环境变量的shell环境。

（2）salloc和sbatch最主要的区别是salloc命令资源请求被满足时，直接在提交作业的节点执行相应任务，而sbatch则当资源请求被满足时，在分配的第一个节点上执行相应任务。

（3）salloc在分配资源后，再执行相应的任务，很适合需要指定运行节点和其它资源限制，并有特定命令的作业。

5.相关命令

（1）查看分区——sinfo

sinfo

（2）查询排队和运行状态的作业——squeue

squene

（3）删除作业命令——scancel

image.png

（4）控制作业命令——scontrol

image.png