nodes=2:ppn=28,即设定该作业所需2个节点,每个节点使用28核。 Nodes=node1:ppn=10+node2:ppn=10,设定node1中10个核核node2中10个核计算。 脚本: #!/bin/bash #PBS -l nodes=1:ppn=4 #PBS -l walltime=1500:00:00 #PBS -j oe #PBS -q batch source /public/software/profile.d/mpi_openmpi-...
#PBS –l nodes=2:ppn=2,你们程序需要几个节点只要修改nodes后的数字就可以了,ppn=2保持不变,因为我们的机器每个节点都是双cpu的。 mpirun –np 4 –hostfile $PBS_NODEFILE /home/jz/helloworld 此例中-np后的4是并行数(2×2=4个cpu),–hostfile $PBS_NODEFILE不需要改变。/home/jz/helloworld是你编...
mem=N[K|M|G][B|W]:请求N {kilo|mega|giga}{bytes|words} 大小的内存。 nodes=N:ppn=M :请求N 个结点,每个结点M 个处理器。 -m mail_options :mail_option 为a:作业abort 时给用户发信;为b:作业开始运行发信;为e: 作业结束运行时发信。若无此选项,默认为a。 -M user_list : 定义有关此作...
nodes=<num nodes> 设定所需节点数和每个节点上使用的处理器数目: nodes=<num nodes>:ppn=<num procs per node> 设定所用的节点: nodes=<list of node names separated by '+'> PBS 环境变量 下表列出常用的 PBS 环境变量: 提交批处理作业 用以下命令形式提交批处理作业: $ qsub[options]<control script...
首先,会将整个集群划分为若干个队列(Queue),并根据队列的资源配置情况进行相应的命名; 其次,每个队列下有若干个计算节点(nodes),每个计算节点配制若干个CPU(ppn);最后,就是对集群的一些其他信息说明和限制情况说明,如,CPU的型号和核数,用户可提交的作业树,每个作业的最大运行时间等。
这些指令以#PBS开头,指定了不同的选项:-N py_task表示作业的名称为py_task,-q rtlab1_4表示将作业提交到rtlab1_4队列中;-l nodes=1:ppn=4表示指定使用1个节点(node)和4个处理器(processor)来运行作业;-l walltime=00:30:00表示作业的最长运行时间为30分钟。随后的2行代码,分别指定了作业的标准输出、...
nodes=<num nodes>:ppn=<num procs per node> 设定所用的节点: nodes=<list of node names separated by '+'> PBS 环境变量 下表列出常用的 PBS 环境变量: 提交批处理作业 用以下命令形式提交批处理作业: $ qsub[options]<control script> 作业提交后一般会先排队等待,PBS 系统会根据作业的优先级和可用的...
#PBS –l nodes=2:ppn=2,你们程序需要几个节点只要修改nodes 后的数字就可以了,ppn=2 保持 不变,因为我们的机器每个节点都是双cpu 的。 mpirun_rsh –np 4 –hostfile $PBS_NODEFILE /home/jz/helloworld 此例中-np 后的4 是并行数(2 × 2 = 4 个cpu ), –hostfile $PBS_NODEFILE 不需要改变。
/bin/sh#PBS -N task#PBS -l nodes=1:ppn=1python a.py 说明:如果只需要基本的 shell 功能,那么文件头部可以使用 #!/bin/sh;如果需要更复杂的功能,那么文件头部使用 #!/bin/bash 更合适。这里两种都可以,使用 #!/bin/sh 已经足够了。 如果是执行a.exe文件,脚本文件修改为:...
#PBS -l nodes=1:ppn=16 #PBS -l walltime=1000:00:00 #PBS -q high #PBS -N Job_Name #PBS -j oe 自己的脚本文件 这样可以在job,sh的头部指定了作业申请的资源,队列以及作业名字,对于这种已经写好参数的脚本,可以直接使用qsub命令提交作业qsub job.sh,这样可以避免在终端人为的输入一长串qsub, 如qs...