Отказ от ответственности: Это сообщение довольно длинно, когда я пытался обеспечить всю соответствующую конфигурационную информацию.
Я adminster gpu кластер и я хотим использовать slurm для управления заданием. Unfortunatelly, я не могу запросить GPU с помощью соответствующего универсального плагина ресурсов slurm.
Примечание: test.sh является маленьким сценарием, печатающим переменную среды CUDA_VISIBLE_DEVICES.
--gres=gpu:1
не завершаетсяВыполнение srun -n1 --gres=gpu:1 test.sh
результаты по следующей ошибке:
srun: error: Unable to allocate resources: Requested node configuration is not available
Журнал:
gres: gpu state for job 83
gres_cnt:4 node_cnt:0 type:(null)
_pick_best_nodes: job 83 never runnable
_slurm_rpc_allocate_resources: Requested node configuration is not available
--gres=gram:500
действительно завершаетсяЕсли я звоню srun -n1 --gres=gram:500 test.sh
однако, прогоны задания и печать
CUDA_VISIBLE_DEVICES=NoDevFiles
Журнал:
sched: _slurm_rpc_allocate_resources JobId=76 NodeList=smurf01 usec=193
debug: Configuration for job 76 complete
debug: laying out the 1 tasks on 1 hosts smurf01 dist 1
job_complete: JobID=76 State=0x1 NodeCnt=1 WIFEXITED 1 WEXITSTATUS 0
job_complete: JobID=76 State=0x8003 NodeCnt=1 done
Таким образом slurm, кажется, правильно настроен для выполнения использования заданий srun
с требуемым универсальным использованием ресурсов --gres
но не распознает gpus по некоторым причинам.
Моя первая идея состояла в том, чтобы использовать другое название gpu универсального ресурса, поскольку другие универсальные ресурсы, кажется, работают, но я хотел бы придерживаться gpu плагина.
Кластер имеет больше чем два ведомых хоста, но ради ясности я буду придерживаться двух немного по-другому настроенных ведомых хостов и хоста контроллера: папа (контроллер), smurf01 и smurf02.´
generic-resrouce-relevant части slurm конфигурации:
...
TaskPlugin=task/cgroup
...
GresTypes=gpu,ram,gram,scratch
...
NodeName=smurf01 NodeAddr=192.168.1.101 Feature="intel,fermi" Boards=1 SocketsPerBoard=2 CoresPerSocket=6 ThreadsPerCore=2 Gres=gpu:tesla:8,ram:48,gram:no_consume:6000,scratch:1300
NodeName=smurf02 NodeAddr=192.168.1.102 Feature="intel,fermi" Boards=1 SocketsPerBoard=2 CoresPerSocket=6 ThreadsPerCore=1 Gres=gpu:tesla:8,ram:48,gram:no_consume:6000,scratch:1300
...
Примечание: поршень находится в ГБ, грамм находится в МБ и царапине в ГБ снова.
scontrol show node
NodeName=smurf01 Arch=x86_64 CoresPerSocket=6
CPUAlloc=0 CPUErr=0 CPUTot=24 CPULoad=0.01 Features=intel,fermi
Gres=gpu:tesla:8,ram:48,gram:no_consume:6000,scratch:1300
NodeAddr=192.168.1.101 NodeHostName=smurf01 Version=14.11
OS=Linux RealMemory=1 AllocMem=0 Sockets=2 Boards=1
State=IDLE ThreadsPerCore=2 TmpDisk=0 Weight=1
BootTime=2015-04-23T13:58:15 SlurmdStartTime=2015-04-24T10:30:46
CurrentWatts=0 LowestJoules=0 ConsumedJoules=0
ExtSensorsJoules=n/s ExtSensorsWatts=0 ExtSensorsTemp=n/s
NodeName=smurf02 Arch=x86_64 CoresPerSocket=6
CPUAlloc=0 CPUErr=0 CPUTot=12 CPULoad=0.01 Features=intel,fermi
Gres=gpu:tesla:8,ram:48,gram:no_consume:6000,scratch:1300
NodeAddr=192.168.1.102 NodeHostName=smurf02 Version=14.11
OS=Linux RealMemory=1 AllocMem=0 Sockets=2 Boards=1
State=IDLE ThreadsPerCore=1 TmpDisk=0 Weight=1
BootTime=2015-04-23T13:57:56 SlurmdStartTime=2015-04-24T10:24:12
CurrentWatts=0 LowestJoules=0 ConsumedJoules=0
ExtSensorsJoules=n/s ExtSensorsWatts=0 ExtSensorsTemp=n/s
> ls /dev | grep nvidia
nvidia0
...
nvidia7
> nvidia-smi | grep Tesla
| 0 Tesla M2090 On | 0000:08:00.0 Off | 0 |
...
| 7 Tesla M2090 On | 0000:1B:00.0 Off | 0 |
...
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia0 CPUs=0
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia1 CPUs=1
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia2 CPUs=2
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia3 CPUs=3
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia4 CPUs=4
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia5 CPUs=5
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia6 CPUs=6
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia7 CPUs=7
Name=ram Count=48
Name=gram Count=6000
Name=scratch Count=1300
Та же конфигурация/вывод как smurf01.
Name=gpu Count=8 Type=tesla File=/dev/nvidia[0-7]
Name=ram Count=48
Name=gram Count=6000
Name=scratch Count=1300
Примечание: deamons были перезапущены, машины были перезагружены также. У slurm и пользователя представления задания есть те же идентификаторы/группы на ведомом устройстве и узлах контроллера, и munge аутентификация работает правильно.
Я добавил DebugFlags=Gres
в slurm.conf файле и GPU, кажется, распознаны Плагином:
gres / gpu: state for smurf01
gres_cnt found : 8 configured : 8 avail : 8 alloc : 0
gres_bit_alloc :
gres_used : (null)
topo_cpus_bitmap[0] : 0
topo_gres_bitmap[0] : 0
topo_gres_cnt_alloc[0] : 0
topo_gres_cnt_avail[0] : 1
type[0] : tesla
topo_cpus_bitmap[1] : 1
topo_gres_bitmap[1] : 1
topo_gres_cnt_alloc[1] : 0
topo_gres_cnt_avail[1] : 1
type[1] : tesla
topo_cpus_bitmap[2] : 2
topo_gres_bitmap[2] : 2
topo_gres_cnt_alloc[2] : 0
topo_gres_cnt_avail[2] : 1
type[2] : tesla
topo_cpus_bitmap[3] : 3
topo_gres_bitmap[3] : 3
topo_gres_cnt_alloc[3] : 0
topo_gres_cnt_avail[3] : 1
type[3] : tesla
topo_cpus_bitmap[4] : 4
topo_gres_bitmap[4] : 4
topo_gres_cnt_alloc[4] : 0
topo_gres_cnt_avail[4] : 1
type[4] : tesla
topo_cpus_bitmap[5] : 5
topo_gres_bitmap[5] : 5
topo_gres_cnt_alloc[5] : 0
topo_gres_cnt_avail[5] : 1
type[5] : tesla
topo_cpus_bitmap[6] : 6
topo_gres_bitmap[6] : 6
topo_gres_cnt_alloc[6] : 0
topo_gres_cnt_avail[6] : 1
type[6] : tesla
topo_cpus_bitmap[7] : 7
topo_gres_bitmap[7] : 7
topo_gres_cnt_alloc[7] : 0
topo_gres_cnt_avail[7] : 1
type[7] : tesla
type_cnt_alloc[0] : 0
type_cnt_avail[0] : 8
type[0] : tesla
...
gres/gpu: state for smurf02
gres_cnt found:TBD configured:8 avail:8 alloc:0
gres_bit_alloc:
gres_used:(null)
type_cnt_alloc[0]:0
type_cnt_avail[0]:8
type[0]:tesla
Gres Name = gpu Type = tesla Count = 8 ID = 7696487 File = / dev / nvidia[0 - 7]
...
gpu 0 is device number 0
gpu 1 is device number 1
gpu 2 is device number 2
gpu 3 is device number 3
gpu 4 is device number 4
gpu 5 is device number 5
gpu 6 is device number 6
gpu 7 is device number 7
Slurm в установленной версии ( 14.11.5
), похоже, имеет проблемы с типами, назначенными графическим процессорам после удаления Type = ...
из gres.conf
и соответствующее изменение строк конфигурации узла (на Gres = gpu: N, ram: ...
) приводит к успешному выполнению заданий, требующих gpus через --gres = gpu: N
.