Почему не удается запросить графические процессоры как общий ресурс в кластере с SLURM со встроенным плагином?

10

Отказ от ответственности: Этот пост довольно длинный, так как я пытался предоставить всю необходимую информацию о конфигурации.

Состояние и проблема:

Я управляю кластером GPU и хочу использовать slurm для управления заданиями. К сожалению, я не могу запросить графические процессоры, используя соответствующий универсальный плагин ресурсов slurm.

Примечание: test.sh - это небольшой скрипт, печатающий переменную среды CUDA_VISIBLE_DEVICES.

Работа с --gres=gpu:1не завершена

Запуск srun -n1 --gres=gpu:1 test.shприводит к следующей ошибке:

srun: error: Unable to allocate resources: Requested node configuration is not available

Журнал:

gres: gpu state for job 83
    gres_cnt:4 node_cnt:0 type:(null)
    _pick_best_nodes: job 83 never runnable
    _slurm_rpc_allocate_resources: Requested node configuration is not available

Выполнение задания --gres=gram:500завершено

Однако, если я позвоню srun -n1 --gres=gram:500 test.sh, задание запускается и печатается

CUDA_VISIBLE_DEVICES=NoDevFiles

Журнал:

sched: _slurm_rpc_allocate_resources JobId=76 NodeList=smurf01 usec=193
debug:  Configuration for job 76 complete
debug:  laying out the 1 tasks on 1 hosts smurf01 dist 1
job_complete: JobID=76 State=0x1 NodeCnt=1 WIFEXITED 1 WEXITSTATUS 0
job_complete: JobID=76 State=0x8003 NodeCnt=1 done

Таким образом, slurm, похоже, правильно настроен для запуска заданий с использованием srunзапрошенных общих ресурсов, --gresно по какой-то причине не распознает gpus.

Моя первая идея состояла в том, чтобы использовать другое имя для универсального ресурса gpu, поскольку другие универсальные ресурсы, кажется, работают, но я хотел бы придерживаться плагина gpu.

конфигурация

Кластер имеет более двух подчиненных хостов, но для ясности я остановлюсь на двух немного отличающихся друг от друга настроенных подчиненных хостах и ​​хосте контроллера: papa (контроллер), smurf01 и smurf02.

slurm.conf

Относящиеся к общему ресурсу части конфигурации slurm:

...
TaskPlugin=task/cgroup
...
GresTypes=gpu,ram,gram,scratch
...
NodeName=smurf01 NodeAddr=192.168.1.101 Feature="intel,fermi" Boards=1 SocketsPerBoard=2 CoresPerSocket=6 ThreadsPerCore=2 Gres=gpu:tesla:8,ram:48,gram:no_consume:6000,scratch:1300
NodeName=smurf02 NodeAddr=192.168.1.102 Feature="intel,fermi" Boards=1 SocketsPerBoard=2 CoresPerSocket=6 ThreadsPerCore=1 Gres=gpu:tesla:8,ram:48,gram:no_consume:6000,scratch:1300
...

Примечание: RAM - в ГБ, грамм - в МБ, и снова в ГБ.

Выход из scontrol show node

NodeName=smurf01 Arch=x86_64 CoresPerSocket=6
   CPUAlloc=0 CPUErr=0 CPUTot=24 CPULoad=0.01 Features=intel,fermi
   Gres=gpu:tesla:8,ram:48,gram:no_consume:6000,scratch:1300
   NodeAddr=192.168.1.101 NodeHostName=smurf01 Version=14.11
   OS=Linux RealMemory=1 AllocMem=0 Sockets=2 Boards=1
   State=IDLE ThreadsPerCore=2 TmpDisk=0 Weight=1
   BootTime=2015-04-23T13:58:15 SlurmdStartTime=2015-04-24T10:30:46
   CurrentWatts=0 LowestJoules=0 ConsumedJoules=0
   ExtSensorsJoules=n/s ExtSensorsWatts=0 ExtSensorsTemp=n/s

NodeName=smurf02 Arch=x86_64 CoresPerSocket=6
   CPUAlloc=0 CPUErr=0 CPUTot=12 CPULoad=0.01 Features=intel,fermi
   Gres=gpu:tesla:8,ram:48,gram:no_consume:6000,scratch:1300
   NodeAddr=192.168.1.102 NodeHostName=smurf02 Version=14.11
   OS=Linux RealMemory=1 AllocMem=0 Sockets=2 Boards=1
   State=IDLE ThreadsPerCore=1 TmpDisk=0 Weight=1
   BootTime=2015-04-23T13:57:56 SlurmdStartTime=2015-04-24T10:24:12
   CurrentWatts=0 LowestJoules=0 ConsumedJoules=0
   ExtSensorsJoules=n/s ExtSensorsWatts=0 ExtSensorsTemp=n/s

конфигурация smurf01

Графические процессоры

 > ls /dev | grep nvidia
nvidia0
... 
nvidia7
 > nvidia-smi | grep Tesla
|   0  Tesla M2090         On   | 0000:08:00.0     Off |                    0 |
... 
|   7  Tesla M2090         On   | 0000:1B:00.0     Off |                    0 |
...

gres.conf

Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia0 CPUs=0
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia1 CPUs=1
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia2 CPUs=2
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia3 CPUs=3
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia4 CPUs=4
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia5 CPUs=5
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia6 CPUs=6
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia7 CPUs=7
Name=ram Count=48
Name=gram Count=6000
Name=scratch Count=1300

конфигурация smurf02

Графические процессоры

Та же конфигурация / выход, что и у smurf01.

gres.conf на smurf02

Name=gpu Count=8 Type=tesla File=/dev/nvidia[0-7]
Name=ram Count=48
Name=gram Count=6000
Name=scratch Count=1300

Примечание: Деймоны были перезапущены, машины также были перезагружены. У пользователя, отправляющего оскорбления и задания, одинаковые идентификаторы / группы на подчиненном узле и на узлах контроллера, и аутентификация munge работает правильно.

Выходы журнала

Я добавил DebugFlags=Gresв файл slurm.conf, и плагин, похоже, распознал графические процессоры:

Журнал контроллера

gres / gpu: state for smurf01
   gres_cnt found : 8 configured : 8 avail : 8 alloc : 0
   gres_bit_alloc :
   gres_used : (null)
   topo_cpus_bitmap[0] : 0
   topo_gres_bitmap[0] : 0
   topo_gres_cnt_alloc[0] : 0
   topo_gres_cnt_avail[0] : 1
   type[0] : tesla
   topo_cpus_bitmap[1] : 1
   topo_gres_bitmap[1] : 1
   topo_gres_cnt_alloc[1] : 0
   topo_gres_cnt_avail[1] : 1
   type[1] : tesla
   topo_cpus_bitmap[2] : 2
   topo_gres_bitmap[2] : 2
   topo_gres_cnt_alloc[2] : 0
   topo_gres_cnt_avail[2] : 1
   type[2] : tesla
   topo_cpus_bitmap[3] : 3
   topo_gres_bitmap[3] : 3
   topo_gres_cnt_alloc[3] : 0
   topo_gres_cnt_avail[3] : 1
   type[3] : tesla
   topo_cpus_bitmap[4] : 4
   topo_gres_bitmap[4] : 4
   topo_gres_cnt_alloc[4] : 0
   topo_gres_cnt_avail[4] : 1
   type[4] : tesla
   topo_cpus_bitmap[5] : 5
   topo_gres_bitmap[5] : 5
   topo_gres_cnt_alloc[5] : 0
   topo_gres_cnt_avail[5] : 1
   type[5] : tesla
   topo_cpus_bitmap[6] : 6
   topo_gres_bitmap[6] : 6
   topo_gres_cnt_alloc[6] : 0
   topo_gres_cnt_avail[6] : 1
   type[6] : tesla
   topo_cpus_bitmap[7] : 7
   topo_gres_bitmap[7] : 7
   topo_gres_cnt_alloc[7] : 0
   topo_gres_cnt_avail[7] : 1
   type[7] : tesla
   type_cnt_alloc[0] : 0
   type_cnt_avail[0] : 8
   type[0] : tesla
...
gres/gpu: state for smurf02
   gres_cnt found:TBD configured:8 avail:8 alloc:0
   gres_bit_alloc:
   gres_used:(null)
   type_cnt_alloc[0]:0
   type_cnt_avail[0]:8
   type[0]:tesla

Ведомый журнал

Gres Name = gpu Type = tesla Count = 8 ID = 7696487 File = / dev / nvidia[0 - 7]
...
gpu 0 is device number 0
gpu 1 is device number 1
gpu 2 is device number 2
gpu 3 is device number 3
gpu 4 is device number 4
gpu 5 is device number 5
gpu 6 is device number 6
gpu 7 is device number 7
cluster hpc job-scheduler Pixchem
источник
Что произойдет, если вы запросите --gres=gpu:tesla:1?
NNWizard
@NMWizard То же самое, что и без указанного типа.
Pixchem

Ответы:

1

Слерма в установленной версии ( 14.11.5) , кажется, есть проблемы с типами присвоенных графических процессоров , так как удаление Type=...от gres.confи изменения линии конфигурации узла соответственно (к Gres=gpu:N,ram:...) приводит к успешной реализации работ , требующих графических процессоров через --gres=gpu:N.

Pixchem
источник