Slurm超算集群跑代码教程

Slurm超算集群跑代码教程

SLURM（Simple Linux Utility for Resource Management）是一种可扩展的工作负载管理器，已被全世界的国家级超级计算机中心广泛采用。 在算力中心GPU计算集群上，用户的所有计算任务和程序需要编写 SLURM 脚本，并在登 陆节点提交 SLURM 脚本。SLURM 脚本包含三个部分：
（1）预定义的任务资 源需求；
（2）预定义的环境设定或变量；
（3）命令行形式的可执行程序或脚本。

文章目录

• Slurm超算集群跑代码教程
• 登陆集群
• 配置anaconda以及python虚拟环境
• Slurm脚本编写规范
• • CPU任务：
  • GPU任务
• 提交运算任务
• 特别注意

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登陆集群

首先用easyconnect登陆集群专属vpn，例如（此处需要vpn的用户和密码）

登陆完vpn之后，才有权限使用ssh远程连接集群

使用远程ssh登陆集群，
此处需要服务器的用户名和密码
登陆完后，连接的是mgmt01节点，例如

配置anaconda以及python虚拟环境

和正常我们配置服务器环境的方法一样
anaconda可以放在home盘，环境都放home盘，代码数据要放在自己的data盘
配置环境可以参考我的科研第一步

配置完环境之后，运行代码的时候，不能直接使用python指令，而是需要在激活虚拟环境的前提下，编写slurm脚本来提交运算任务

Slurm脚本编写规范 CPU任务：

--nodes=1，表明使用一个运算节点（节点等于机器数）
--tasks=1，表明使用一个计算任务
--cpu-per-task=1，表明每个每个任务使用的cpu核数
--mem-per-cpu=4G，表明使用的每个cpu核的内存是4G
因此申请资源的部分就是前面这些带着#SBATCH的行，如果需要多线程任务，或者多核任务的话，可以更改cpu-per-task和mem-per-cpu，但是注意每个节点有cpu核数量上限。如果使用多任务的话，需要更改ntasks

GPU任务

单机n卡样例（已经足够用，最多单机8卡，A100 8卡已经很猛了）

#!/bin/bash 
#SBATCH --job-name=Fans    # create a short name for your job 
#SBATCH --nodes=1   # node count 
#SBATCH --ntasks=4   # total number of tasks across all nodes 
#SBATCH --cpus-per-task=4  # cpu-cores per task (>1 if multi-threaded tasks) 
#SBATCH --mem-per-cpu=4G   
#SBATCH --gres=gpu:4       # number of GPUs per node 
#SBATCH --mail-type=ALL   
#SBATCH --mail-user=shuaifan@stu.xmu.edu.cn
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --master_port=8880 Electra_Pretrain.py          

这里的配置就可以解读为，
使用单机（一个nodes），
4个task（因为在4个GPU上面运行程序），
每个任务使用4个cpu核，
每个cpu是4G
gpu要申请4个

下面的python运行代码，是因为要使用DDP所以需要加
–master_port使用nccl的时候一定要加，因为我们如果需要提交多个运算任务的话，这个port要设成不一样，不然只有一个运算任务被执行

同理多机n卡
只需要更改node数目和task数目以及gpu数目
但是在自己的代码中要写成多机多卡版本（涉及到多机之间的通讯）即rank和local_rank

提交运算任务

编写完slurm脚本之后，保存成job_name.slurm
然后使用
sbatch job_name.slurm提交到队列中
可以使用squeue -u user_name来查询自己的运算任务的运行情况，user_name是你的用户名
例如提交之后查询，会有下面的队列

jobid表示你的运算任务id，如果这个任务死机（存在，比如迟迟不运行（out文件一直都是0byte）），可以使用scancel jobid 杀掉这个运算任务
ST表示state，PD表示等待
若ST=PD且ndelist（reason）=QOSGrpGRES，那么说明超出了资源配额，建议将申请的资源减少（最多8卡，16卡基本没戏）
然后运行的时候会在当前目录输出一个.out文件，方便你查看运行情况，例如：

会默认以jobid命名，比较方便找

特别注意

• 在运行python代码中，不允许使用python代码下载模型以及数据
  因此在调用别人的开源模型和数据集的时候，提前下好，然后上传到集群中，才可以
• 因为提交集群比较繁琐，因此推荐在自己本地debug，并且确认多卡能跑通之后，再用这个服务器，不然会因为程序问题一直占用gpu资源
• gpu资源涉及到抢占，因此尽量将代码运行的结果输出到txt文件中方便查看运行到哪一步被抢掉了