1. 引言

随着现在深度学习越发的流行，超级计算工作站也逐渐流行了起来。曾经我们远程使用的服务器可能都是单机的，给一个ip地址，一个端口号，一个用户名和一个密码，我们就直接ssh上去了。

但是，这种只适合少量人的单机场景，现在一般的机构都会构建集群，动不动就是8*8卡的集群，如果再使用非常原始的用户登录，不仅出现大量的资源浪费，还会由于资源需要自己主动抢占而出现肢体冲突的情况，身边很多要好的朋友都会由于资源的恶性竞争而渐行渐远。

因此，再管理更大的资源的时，必须需要一套行之有效的管理系统，才能够保证一切的顺利进行。不过，但凡管理，都是有管理成本的。什么时候需要构建管理系统，取决于管理成本<优化收益。当我们原生的生态出现了矛盾和冲突，需要全局统筹的时候，这时候管理系统就必须落实了。

因此，我们逐渐接触到了看似更加复杂，但是更加有效和长远的基于HPC场景的集群管理系统。通过我实际搜索和调阅相关资料，目前主流的集群任务调度系统主要有4个：LSF,SGE,PBS和Slurm。

2. 背景（四大集群介绍）

LSF是一个比较主流的任务调度系统，包括深圳和苏州的超算中心都是使用的LSF系统，包括Spectrum LSF, PlatformLSF和OpenLava。我接触到的都是PlatformLSF。

grpc集群 hpc集群管理_运维


SGE则包括UGE和SGE，本来是开源的，但是被Oracle收购后就变成了闭源了。

grpc集群 hpc集群管理_运维_02


PBS则包括OpenPBS,PBS PRO 和Moab/TORQUE，可能由于比较老了吧，目前我没有见到了。

grpc集群 hpc集群管理_bash_03


最后介绍我自己亲自使用的Slurm系统，熟悉了系统以后，上手的感觉确实还不错，当然也是唯一一个开源的系统，这意味着我们可以自己构建属于自己的集群（如果有这么多资源的话）。

grpc集群 hpc集群管理_grpc集群_04

下面是四个集群管理系统的比较。可以看到，由于目前GPU需求量越来越大，因此我们目前常见的主要是LSF（曙光）和Slurm（天河）。

grpc集群 hpc集群管理_grpc集群_05

3. slurm入门

3.1 slurm安装

尽管slurm是一个开源项目，我们每个人都可以试一把，不过考虑到我们每个人可支配资源的缘故，这里我们不讲述slurm的系统搭建，感兴趣的同学可以看看《ubuntu22.04安装slurm》，《ubuntu系统下SLURM集群》，《在ubuntu环境下搭建slurm（2022年9月）》，《2台搭建slurm系统》等。

这里主要是简要介绍如何快速使用slurm以及给出相关参考文献。

3.2 slurm简介

slurm既然也是系统，必然执行系统的一个重要功能，那就是资源的调度和管理，与普通的操作系统不同的是，它更多的是面向作业任务和硬件资源分配的。也就是说，它更适合针对科研工作而进行的管理。现实中，我们的很多高精尖的实验室也是实行类似的管理制度，毕竟僧多粥少的情况在我们这是存在的并将长期存在的。那么它的终极目标就来了：尽自己最大可能将手上的硬件资源分配到即将到来的作业上，使得由多台高性能计算机（HPC）能够充分发挥自己的能力的同时，还保证所有作业都能够以一种公平和谐的状态运行。

当然，这些都不重要了。我们想了解的是如何使用。

3.3 slurm的使用

好了，现在假设我们已经登录到了一个slurm上了，我们该做些什么呢？我觉得就三步：第一步观察周围环境，第二步采取行动，第三步，看看自己的行为如何。

下图的蓝色部分基本上就是我们用户关注的一些常用命令了。

grpc集群 hpc集群管理_grpc集群_06

3.3.1 观察周围环境（查阅目前集群状态）

命令1：sinfo (查看集群运行状态)
就会出现如下的形式：

(base) [xiazh@login ~]$ sinfo
PARTITION     AVAIL  TIMELIMIT  NODES  STATE NODELIST
CPU-Large*       up 20-00:00:0     3    mix   cnode[220,231,236]
CPU-Large*       up 20-00:00:0     5   alloc  cnode[164-169]
CPU-Small        up 15-00:00:0     2    mix   cnode[220,231]

在其默认的输出中，partition 表示分区名、avail 表示分区状态(up 可用，down 不可用)，timelimit 表示分区可供最大运行时长，nodes 表示节点数，state 表示节点运行状态，nodelist 表示分区包含的节点列表。

其中我们需要关注的主要是 state 和 partition ，若 state 中显示 idle 表示节点处于空闲状态，可接收新的作业；显示 allocated 表示节点已经分配了一个或者多个作业且所有核心用满，在作业释放前不能再被分配作业；显示 mix 状态为使用部分核心，仍可以被分配作业；显示 drain 状态表示对应节点已经下线；显示 drng 表示已下线但仍有作业在运行。我们一般会选择将作业提交到 state=idle 所对应的分区(partition)，这样可以减少排队时间。

命令2：squeue（查看任务运行状态）
如果上面sinfo是一个集群概览，那么squeue则是看作业队列的详情，例如：

（base）[xiazh@login]$ squeue
  JOBID   PARTITION     NAME     USER    ST     TIME    NODES  NODELIST(REASON)
    55       cpu        test    xiazh    PD      0:00      1   (PartitionTimeLimit)
    54       cpu        test    xiazh     R      0:15      1       cnode220

其中JOBID表示任务ID 编号，PARTITION表示作业所在队列（分区），NAME表示任务名称，USER为用户，ST为作业状态，TIME 为已运行时间，NODES 表示占用节点数，NODELIST(REASON)为任务运行的节点列表或者原因说明。另外，状态列中R-Runing(正在运行)，PD-PenDing(资源不足，排队中)，CG-COMPLETING(作业正在完成中)，CA-CANCELLED(作业被人为取消)，CD-COMPLETED(作业运行完成)，F-FAILED作业运行失败，NF-NODE_FAIL节点问题导致作业运行失败，PR作业被抢占，S作业被挂起，TO作业超时被杀。除此之外，使用 squeue 配合不同参数可以过滤显示的内容，以便能看到你感兴趣的结果。某些参数可以相互组合。

如果需要看特定用户的话，只需要加上参数-u <name>即可。

命令3：sacct（查看自己的历史作业）
上面的任务只能查看到运行的和待运行的任务，而sacct则是能够看到自己之前执行的作业情况，包括完成的和失败的，例如：

[liuhy@admin playground]$ sacct
       JobID    JobName  Partition    Account  AllocCPUS      State ExitCode
------------ ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- --------
104                bash        gpu       root          1  COMPLETED      0:0
140                test        cpu       root         12  COMPLETED      0:0
141                test        cpu       root         12 CANCELLED+      0:0
141.batch         batch                  root         12  CANCELLED     0:15
141.extern       extern                  root         12  COMPLETED      0:0
142               lllll        cpu       root          1     FAILED      2:0
142.extern       extern                  root          1  COMPLETED      0:0
142.0             lllll                  root          1     FAILED      2:0


3.3.2 运行程序

运行程序有三种方式，交互式作业、批处理作业和实时分配作业（前两种的结合体），这里主要使用第一种和第二种方式。

交互式作业（srun）
这种方式直接使用srun命令获得相关资源，获得之后就会像我们之前单机登录一样使用即可，不过它的作业时间比较短（默认最长2天），只适合跑较小的作业或者调试使用。需要注意的是，一旦关闭终端了，这个资源就会被释放了，即使使用了nohup。
一个例子如下：
srun --job-name=do_not_kill --gres=gpu:4 -w pgpu06 -p p-V100 -c 24 --pty bash 这里说是，我们执行一个工作名称为do_not_kill，然后申请4个gpu(–gres=gpu:4), 在p-V100分区上的pgpu06节点上运行(-w pgpu06 -p p-V100)，申请CPU数量为24个(-c 24)，最后使用bash和交互式环境执行（-pty bash）。要注意的是这里的命令如同bash命令一样，参数前如果是-表示该参数是简写，–表示该参数是长写，长短写可能会表示同一个功能，例如-w和–nodelist是一个作用。

批处理作业(sbatch)
这种方式则是当任务需要长时间运行且自己已经调试成功了，只需要执行即可。这种执行方式其实比较古老，但是非常的严谨。
一个常用的slurm执行文件run.slurm内容如下：

#!/bin/bash
#SBATCH -J example
#SBATCH -p p-V100
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=6
#SBATCH --gres=gpu:1
time=$(date "+%m%d-%H%M")
python run.py

然后只需要sbatch run.slurm即可，其中的参数和srun也比较像。

3.3.3 反思

这里是我们普通用户最容易忽略的地方，要知道上面的介绍都是建立在非常顺利的情况下，那么如果运行过程中有问题了该怎么办。一方面，可以参考一些资料如《slurm作业系统中常见错误》，对应一下自己的状态，另一方面，要学会利用搜索引擎。我经常被问到一些问题，我自己搜索的时候，答案就在第一个，但是提问者就经常问不到。我问，你都是搜索的啥？经常得到的答案是，在搜索引擎里都是直接问：“为什么XXX报错，为什么XXX不运行了，为什么XXX和我想得不一样”诸如此类的句子，我想无论是度娘还是谷哥应该都无法给出答案，就算是问真正的人，你也要继续解释现状才行。这和去医院问诊是一样的。

最后，给出slurm的中文指南，更加详细的部分可以在手册中查阅。