Slurm python
时间: 2025-05-02 08:45:20 浏览: 47
### 如何在Slurm中运行Python脚本或配置相关的作业调度
要在Slurm环境中运行Python脚本并配置作业调度,可以按照以下方法操作:
#### 1. 创建批处理脚本
为了提交一个Python脚本到Slurm队列中执行,需要编写一个批处理脚本(通常命名为`job_script.sh`)。该脚本应包含必要的SBATCH指令以及调用Python脚本的命令。
以下是创建批处理脚本的一个示例:
```bash
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=python_job # 设置作业名称
#SBATCH --output=result_%j.out # 输出日志文件名格式
#SBATCH --error=error_%j.err # 错误日志文件名格式
#SBATCH --partition=normal # 使用的分区名称
#SBATCH --nodes=1 # 请求节点数量
#SBATCH --ntasks-per-node=1 # 每个节点的任务数
#SBATCH --cpus-per-task=4 # 每个任务使用的CPU核心数
#SBATCH --time=01:00:00 # 运行时间限制 (HH:MM:SS)
module load python/3.9 # 加载所需的模块环境
python your_python_script.py # 执行Python脚本
```
此脚本通过指定资源需求和设置输出路径来控制作业的行为[^2]。
#### 2. 提交批处理脚本至Slurm队列
一旦完成了批处理脚本的编写,可以通过`sbatch`命令将其提交给Slurm调度器。例如:
```bash
sbatch job_script.sh
```
这会将作业加入队列等待执行,并返回分配的作业ID用于后续跟踪。
#### 3. 调整GPU利用率监控
如果您的Python程序依赖于NVIDIA GPU,则可能希望集成GPUtil库以实时监测GPU状态。可以在Python脚本内部引入GPUtil来进行此类管理:
```python
import GPUtil
def check_gpu_status():
gpus = GPUtil.getGPUs()
for gpu in gpus:
print(f"GPU {gpu.id}: Load {gpu.load*100:.2f}%, Memory Used {gpu.memoryUsed}/{gpu.memoryTotal} MB")
check_gpu_status()
```
上述代码片段展示了如何利用GPUtil获取当前系统的GPU负载情况和其他重要指标[^1]。
#### 4. 解决Bash脚本中的换行符问题
当遇到因Windows编辑器产生的`\r\n`换行符而导致Linux上无法正常解析的情况时,需转换这些换行符为Unix风格(`\n`)。可采用工具如`dos2unix`完成这一过程:
```bash
dos2unix faulty_bash_script.sh
```
或者手动替换换行符:
```bash
sed -i 's/\r$//' faulty_bash_script.sh
```
这样能够有效避免由于不兼容的换行符引发错误消息提及“bad interpreter”等问题[^3]。
#### 5. 自定义SLURM配置文件位置
对于更复杂的场景,您或许还需要调整默认的Slurm配置文件路径。假设已知服务单元`slurmctld.service`指向的是`/usr/local/etc/slurm.conf`作为其配置源地址,则只需确保在此处放置正确的配置文档即可满足特定需求[^4]。
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