高算平台上能运行的slurm代码

Slurm是一种流行的开源作业调度系统，用于管理计算集群中的作业。在高算平台上运行Slurm代码需要满足以下要求：

1. 系统上已经安装了Slurm调度器和相关组件；
2. 用户拥有在高算平台上提交作业的权限；
3. 用户能够使用命令行或脚本方式提交作业。

下面是一个简单的Slurm作业脚本示例：

#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=test_job
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks=1
#SBATCH --time=00:01:00

echo "Hello, world!"

这个脚本设置了作业名称、节点数、进程数和运行时间，并在作业开始时打印出一条简单的消息。

要提交这个作业，可以使用以下命令：

sbatch slurm_job.sh

这将会将作业提交到Slurm调度器，并分配资源开始运行。

当然，实际的Slurm作业脚本可能更加复杂，需要根据具体的应用场景进行调整。但是，只要满足上述要求，Slurm代码就可以在高算平台上成功运行。

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pycharm slurm

PyCharm是一款由JetBrains开发的Python集成开发环境（IDE），它提供了丰富的功能和工具，帮助开发人员更高效地编写和调试Python代码。

Slurm是一个开源的、高度可定制的集群管理和作业调度系统。它被广泛应用于科学计算领域，可以管理大规模的计算集群，并有效地调度作业。

在使用PyCharm时，你可以通过配置PyCharm来与Slurm集群进行交互。以下是一些可能的方法：

1. 配置远程解释器：在PyCharm中，你可以配置一个远程解释器来连接到Slurm集群上的计算节点。这样，你可以在PyCharm中编写代码，并将其发送到计算节点上运行。

2. 使用PyCharm插件：PyCharm有一些插件可用于与Slurm集群进行集成。这些插件可以帮助你在PyCharm中提交作业、查看作业状态和日志等。

3. 使用命令行工具：如果你更习惯使用命令行工具，你可以使用Slurm提供的命令行工具来提交作业和管理作业队列。然后，你可以在PyCharm中编辑和调试代码。

如何用slurm提交一个需要在pytorch gpu上运行的Python作业

在Slurm系统中提交一个需要在PyTorch GPU上运行的Python作业，你可以按照以下步骤操作：

1. **准备脚本**:
首先，编写一个Python脚本，比如`your_script.py`，其中包含你要在GPU上运行的PyTorch代码。确保你在脚本开头设置了正确的GPU设备，例如通过`torch.device('cuda')`。

import torch

# 设定GPU模式
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"Running on device: {device}")

2. **创建Slurm配置文件**:
创建一个名为`submit_script.sh`的shell脚本，用于指定资源需求、运行环境和你的Python脚本。内容通常会类似下面这样：

#!/bin/bash
#SBATCH --gres=gpu:1     # 请求一台拥有1个GPU的节点
#SBATCH --job-name=pytorch_job # 设置作业名称
#SBATCH --time=0-10:00      # 设置运行时间，如1小时

# 环境设置
source activate your_conda_env # 如果使用conda环境，激活相应的环境

# 运行你的Python脚本
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 your_script.py

这里假设你已经在一个conda环境中安装了PyTorch，并指定了特定的环境名`your_conda_env`。

3. **提交作业**:
使用`sbatch`命令将你的脚本提交给Slurm队列：

sbatch submit_script.sh

4. **监控进度**:
查看作业状态可以使用`squeue`命令，查看日志则可以使用`cat job_output.txt`。