在NSCC的AI系统中，如何通过PBS作业调度器配置和利用DGX-1节点的GPU资源，以便高效地进行大规模数据集的模型训练？

要高效地利用NSCC AI系统中的DGX-1节点进行大规模数据集的模型训练，首先需要熟悉PBS作业调度器以及如何配置GPU资源。你可以参考这份资料：《NSCC AI系统入门指南：DGX-1节点与GPU资源管理》。该指南详细介绍了如何使用PBS作业调度器提交任务，并指导你如何设置GPU数量和其他计算资源的参数。

参考资源链接：[NSCC AI系统入门指南：DGX-1节点与GPU资源管理](https://wenku.csdn.net/doc/1woef2f3jf?spm=1055.2569.3001.10343)

步骤一：准备你的模型训练代码和数据集，确保代码可以在DGX-1节点上运行。

步骤二：构建PBS作业脚本，指定所需的资源，如GPU数量、CPU核心数和内存大小。例如：

#!/bin/bash
#PBS -N your_job_name
#PBS -l nodes=1:dgx:ppn=8
#PBS -l walltime=00:30:00
#PBS -l gpus=8
#PBS -q gpu

cd $PBS_O_WORKDIR
module load cuda/10.0
module load cudnn/7-cuda-10.0
python your_training_script.py

在这个示例中，`nodes=1:dgx:ppn=8` 表示你请求了一个DGX节点，且该节点上有8个GPU。`gpus=8` 表示你希望使用全部8个GPU。

步骤三：使用cgroups进行资源隔离，确保每个任务独占它请求的GPU资源。PBS调度器会根据你的配置自动处理这些设置。

步骤四：提交PBS作业脚本到队列，使用 `qsub your_job_script.pbs` 命令。

步骤五：监控你的作业进度和GPU使用情况，确保资源按预期使用。使用 `qstat` 和 `nvidia-smi` 命令可以帮助你完成这项工作。

通过以上步骤，你可以确保你的模型训练作业能够高效地利用DGX-1节点的GPU资源进行训练。完成这些操作后，建议深入学习《NSCC AI系统入门指南：DGX-1节点与GPU资源管理》，以便获得更多的优化技巧和深入理解。

参考资源链接：[NSCC AI系统入门指南：DGX-1节点与GPU资源管理](https://wenku.csdn.net/doc/1woef2f3jf?spm=1055.2569.3001.10343)