slurm查看显卡运行

Slurm是一个高性能计算管理工具，用于在大型计算集群上调度和管理作业。它可以用来查看显卡的运行状态和信息。

要使用Slurm查看显卡的运行情况，可以使用以下命令：

1. 查看集群中可用的GPU资源：

sinfo -o "%20P %.5D %15F %20a %20G"

这个命令将显示集群中每个分区的GPU资源情况，包括分区名称、节点数量、节点名称、CPU使用情况和GPU使用情况。

2. 查看正在运行的GPU作业：

squeue -Ojobid,partition,name,gres,stat,start,submittime,endtime

这个命令将显示当前正在运行的作业的信息，包括作业ID、分区、作业名称、使用的GPU资源、作业状态、开始时间、提交时间和结束时间。

3. 查看GPU作业的详细信息：

scontrol show job [jobid]

将`[jobid]`替换为要查看详细信息的作业ID。这个命令将显示指定作业的详细信息，包括作业ID、分区、节点列表、CPU资源、内存资源以及使用的GPU资源等。

通过上述命令，可以使用Slurm来查看显卡的运行情况，帮助用户更好地管理和调度GPU作业。

相关问题

slurm并行运行运行不同文件夹下的任务

SLURM（Simple Linux Utility for Resource Management）是一种广泛使用的批处理系统，特别是在HPC（High-Performance Computing）环境中。它允许你在Linux集群上管理和调度大量的并行任务。如果你想让SLURM在不同文件夹下分别运行任务，你需要进行以下几个步骤：

1. **创建作业脚本**：首先，为每个文件夹编写一个独立的bash或slurm脚本，指定该脚本需要处理的具体工作。例如，假设你有两个文件夹`folder1`和`folder2`，在它们各自的目录下有相应的.sh文件。

# folder1.sh
#!/bin/bash
cd /path/to/folder1
# 运行你的任务命令
your_command arg1 arg2

# folder2.sh
#!/bin/bash
cd /path/to/folder2
your_command arg1 arg2

2. **设置SBATCH**变量：在slurm脚本头部，通常会包含SBATCH指令来指定资源需求和作业配置，比如工作目录（`SBATCH -D`）、任务数（`#SBATCH -n`）、并行进程数（`SBATCH -p`）等。

3. **提交作业**：通过`sbatch`命令将每个文件夹的脚本作为作业提交到SLURM队列。例如，如果你已经设置了环境变量`SBATCH_SUBMIT_DIR`指向存放脚本的根目录，可以这样做：

对于`folder1`：

   sbatch --job-name=folder1_job folder1.sh

对于`folder2`：

   sbatch --job-name=folder2_job folder2.sh

4. **监控和管理**：你可以使用`squeue`、`scancel`或`sacct`等工具来查看作业状态、取消作业或获取详细日志。

怎么通过slurm跨服务器运行

在Slurm环境下，如果你想在不同的服务器之间运行作业，通常的做法是通过队列调度。以下是基本步骤：

1. **分配任务**: 首先，你需要创建一个作业脚本（job script），包含你希望在其他服务器上运行的命令。例如：

   #!/bin/bash
   sbatch -A your_account -p other_node_pool --gres=gpu:1 my_job.sh

这里 `-A your_account` 指定你的账户，`-p other_node_pool` 指定你想使用的特定分区（可能是物理机或者计算密集型服务器），`--gres=gpu:1` 表示需要一个带有一块GPU的节点。

2. **提交作业**: 将上述脚本保存并赋予执行权限，然后通过`sbatch`命令提交到Slurm工作队列。如果作业被接受，它会被分配到满足条件的节点上运行。

3. **监控作业**: 提交后，你可以使用 `squeue` 或者 `watch squeue` 来跟踪作业状态。

4. **错误处理**: 如果作业需要跨服务器，可能会遇到网络连接问题或资源不足等情况，这时你需要确保你的作业能够正确地处理可能出现的问题，并且在Slurm的日志文件中查找相关信息。

需要注意的是，为了能在不同的服务器间运行，作业需要能够独立运行并且能够在远程主机上执行所需的命令。此外，可能还需要考虑到安全性和网络环境等因素。