LSF作业提交详解：Gauss与Dock作业示例

该资源是关于使用Platform LSF（Load Sharing Facility）进行作业提交和管理的教程，特别关注Gauss作业的提交。内容涵盖了LSF环境变量的设置、作业提交命令及其参数说明，以及对LSF系统的一些基本操作和管理。 在LSF使用综述部分，我们了解到设置LSF环境变量的重要性，例如`LSF_SERVERDIR`、`LSF_LIBDIR`、`LSF_VERSION`、`LSF_BINDIR`和`LSF_ENVDIR`，这些都是确保LSF系统正常运行所必需的。用户通过`env | grep LSF`命令可以查看这些变量的值。 作业提交是通过`bsub`命令完成的。以Gauss作业为例，用户使用以下命令提交作业： ``` bsub -W 60 -n 32 -q QN_Norm g03.lsf test397.com ``` 这里，`-W 60`表示作业最长运行60分钟，`-n 32`意味着需要32个CPU核心，`-q QN_Norm`指定了队列QN_Norm，而`g03.lsf`是Gauss作业的运行关键字。作业的标准输出文件（包括错误提示）可以通过隐含参数`output.%J`来指定。 此外，还提到了一个Dock作业的提交示例，它使用了`-a openmpi`来指定使用OpenMPI运算，并通过`-n 4`请求4个CPU核心，`mpirun.lsf`是并行运行所需的启动脚本。 在资源管理方面，虽然没有详细展开，但我们可以推测LSF提供了一套机制来分配和控制系统的资源，如CPU、内存和磁盘空间。系统监视是另一个关键点，可能涉及到监控作业状态、资源使用情况以及系统性能。 故障分析和讨论环节可能涵盖了如何识别和解决作业提交或执行过程中遇到的问题，以及用户之间的经验分享。 这个资源对于理解和使用Platform LSF进行大规模计算作业管理非常有帮助，特别是对于那些需要高效调度和执行科学计算任务，如Gauss和Dock模拟的科研人员或工程师。通过学习这些内容，用户可以更有效地利用集群计算资源，提高工作效率。