在NSCC AI系统中，如何通过PBS作业调度器高效利用DGX-1节点的GPU资源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模型训练，首先需要熟悉PBS作业调度器的使用。PBS作业调度器允许用户指定GPU资源请求，以便合理分配和隔离GPU资源，以适应并行处理需求。具体步骤如下：

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)

1. 设计作业脚本：在作业脚本中，首先需要指定所需的资源，如GPU数量、内存大小等。可以通过PBS指令 '#PBS -l nodes=xx:ppn=xx' 指定请求的节点和每节点的处理核心数（PPN），其中 'nodes' 参数表示你想要多少个节点，'ppn' 表示每个节点上的处理器数量。

2. 请求GPU资源：在DGX-1节点上，每个节点有8个GPU，可以通过 '#PBS -l gpus=xx' 来请求特定数量的GPU。如果需要并行处理，可以设置 '#PBS -q high优先级队列' 以获得更快的调度响应。

3. 确保资源隔离：PBS作业调度器允许使用cgroups进行资源隔离，确保每个作业只占用申请的资源。在DGX-1上，如果你请求了8个GPU，你的作业将会拥有该节点上所有的GPU资源。

4. 提交作业：编写完脚本后，使用 'qsub 脚本名' 命令提交作业。PBS作业调度器会根据请求的资源和优先级将作业分配到合适的节点上。

5. 监控和调试：使用 'qstat' 命令来查看作业状态，'qdel 作业ID' 可以终止作业。'ssh' 到相应的DGX-1节点可以进行作业的调试和日志查看。

为详细了解如何操作，推荐参考《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利用DGX-1节点和PBS作业调度器进行资源管理和作业提交，是用户快速掌握NSCC AI系统使用和优化GPU资源利用的宝贵资源。

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)