--cpus-per-task=<单进程 CPU 核心数> --gres=gpu:<单节点 GPU 卡数> -t <最长运行时间> -p <使用的分区> --qos=<使用的 QoS> 1. 2. 3. 4. 5. 6. 例如,可以使用如下方式申请资源: salloc -N 1 --cpus-per-task=4 -t 5:00 -p compute --gres=gpu:1 1. 执行成功后,此时的shell已...
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使用集群用 xtuner 微调 yi-34b 为例: srun-pdebug--job-name=xtuner--nodes=2--gres=gpu:8--ntasks-per-node=8--kill-on-bad-exit=1xtunertrainyi_34b_qlora_alpaca_enzh_e3--launcherslurm
例如,若要创建 GPU 分区,请将以下部分添加到群集模板: ini 复制 [[nodearray gpu]] MachineType = $GPUMachineType ImageName = $GPUImageName MaxCoreCount = $MaxGPUExecuteCoreCount Interruptible = $GPUUseLowPrio AdditionalClusterInitSpecs = $ExecuteClusterInitSpecs [[[configuration]]] slurm.autoscale...
准备3台高性能GPU云服务器实例分别作为管理节点和计算节点,均需进行如下操作,假设各节点配置信息如下: 操作系统:CentOS 7.8 实例规格:4vCPU,16G内存,300G数据盘 数据库规格:MySQL,2vCPU,4G内存,100G数据盘 计算节点1:C1,192.168.0.32 计算节点2:C2,192.168.0.159 ...
要显示Slurm作业的GPU内存使用情况和利用率,可以使用以下步骤: 首先,确保你的计算集群上安装了Slurm,并且已经配置了GPU资源的管理和分配。 使用Slurm命令行工具或Slurm的Web界面,查看当前正在运行的作业。可以使用以下命令来列出当前正在运行的作业: 使用Slurm命令行工具或Slurm的Web界面,查看当前正在运行的作业。可以...
因为它含有 gpu 节点,这样的简单重复性工作是它天然的优势。由此可见,由于不同的节点的特性和硬件属性不同,设置分区可以帮助用户更好地根据其下面所配置的节点的特点以及自己作业的需求,选择最适合自己的分区进行运算,提高效率。如果集群中部分机器是私有的,那么设置分区还可以使得只有部分用户能在这个分区提交作业,减少...
Name=gpu Type=A800 File=/dev/nvidia[0-7] 在/opt/slurm/21.08.8/etc 下创建slurmdbd.conf文件(原封不动粘进去,一些密码需要修改) AuthType=auth/munge AuthInfo=/var/run/munge/munge.socket.2 # # slurmDBD info DbdAddr=127.0.0.1 DbdHost=localhost #DbdPort=7031 SlurmUser=root #MessageTimeout=300...
一、Slurm多机多卡配置概述 在Slurm超算集群中,多机多卡配置通常用于需要大量计算资源的任务,如深度学习。这种配置允许在多个节点(机器)上同时使用多张GPU卡,以加速计算过程。要实现多机多卡配置,需要编写相应的Slurm脚本,并在脚本中指定相关的参数。 二、编写Slurm脚本 在Slurm脚本中,可以使用`--nodes...