slurm gpu 配置

在使用 Slurm 进行 GPU 配置时，需要进行以下步骤：

1. 确认节点上是否有 GPU 设备，可以使用 nvidia-smi 命令查看。
2. 在 Slurm 配置文件中添加 GPU 相关配置，例如：

GresTypes=gpu
NodeName=compute-0-[0-7] Gres=gpu:tesla:4

其中，GresTypes 指定了可用的资源类型，NodeName 指定了节点名称和节点上可用的资源数量。

3. 在提交作业时，需要指定使用的 GPU 资源数量，例如：

srun --gres=gpu:1 ./my_program

这样就可以在作业中使用一个 GPU 资源了。

相关问题

slurm-gpu集群搭建

slurm-gpu集群搭建是一种用于创建高性能计算环境的解决方案，它能够有效地利用多个GPU来加速任务执行。以下是关于如何搭建slurm-gpu集群的简要步骤：

1. 购买所需硬件：首先，您需要购买足够数量的GPU、服务器和交换机来组成集群。确保GPU和服务器的型号和配置都兼容并且能满足您的计算需求。

2. 安装并配置操作系统：在每个服务器上安装您选择的操作系统，并确保操作系统和组件的版本兼容。建议选择一个常用的Linux发行版，如Ubuntu或CentOS。

3. 安装Slurm：使用包管理器或从源代码编译安装Slurm调度系统。Slurm是一个开源的高性能计算和作业调度系统，为集群提供了任务分配和管理功能。

4. 配置Slurm集群：编辑Slurm配置文件以设置集群的参数，例如节点名称、队列配置、资源限制等。确保每个节点都被正确地添加到Slurm的集群配置中。

5. 安装GPU驱动程序：为每个服务器上的GPU安装正确的驱动程序，并确保它们在操作系统中正确识别和配置。

6. 测试和优化：在完成集群配置后，进行一些基准测试，以确保GPU可以被正确地调用和使用。优化Slurm和GPU驱动程序的配置，以最大程度地提高集群的性能。

7. 添加用户和作业：为集群上的用户创建账户，并允许他们提交作业。根据需要，在Slurm中配置用户权限和资源限制。

总结：通过购买适当的硬件，安装并配置操作系统、Slurm和GPU驱动程序，以及进行测试和优化，您可以成功地搭建一个slurm-gpu集群。此集群能够高效地利用多个GPU来加速计算任务的执行，为您提供一个强大的计算环境。

mmdetection多GPU

mmdetection支持多GPU训练。如果你想在单机上进行多GPU训练，你可以使用命令"./tools/dist_train.sh ${CONFIG_FILE} ${GPU_NUM} [optional arguments]"，其中"${CONFIG_FILE}"是配置文件的路径，"${GPU_NUM}"是你想要使用的GPU数量。你还可以通过添加可选参数来进一步定制训练过程。[2]

如果你在由slurm管理的群集上运行mmdetection，你可以使用脚本"slurm_train.sh"。该脚本支持单机训练和多GPU训练。命令格式为"./tools/slurm_train.sh ${PARTITION} ${JOB_NAME} ${CONFIG_FILE} ${WORK_DIR} [${GPUS}]"，其中"${PARTITION}"是分区名称，"${JOB_NAME}"是作业名称，"${CONFIG_FILE}"是配置文件的路径，"${WORK_DIR}"是工作目录的路径，"${GPUS}"是你想要使用的GPU数量。[3]

请确保在运行mmdetection之前，你已经安装了nvidia-docker，这样才能在GPU上运行。如果你想在CPU上运行，可以省略"--gpus"参数。[1]