高性能集群作业调度系统

LSSC-IV 高性能计算机集群系统简介“科学与工程计算国家重点实验室”的LSSC-IV四号集群系统，于2017年 11月建成，12月投入使用。

LSSC-IV集群基于联想深腾8810系统构建，包含超算和大数据计算两部分。

计算集群主体部分包含408台新一代ThinkSystem SD530模块化刀片(每个刀片包括2颗主频为2.3GHz的Intel Xeon Gold 6140 18核Purley处理器和192GB内存)，总共拥有14688个处理器核，理论峰值性能为1081TFlops，实测LINPACK性能703TFlops。

系统还包括1台胖结点（Lenovo X3850X6服务器，2颗Intel Xeon E7-8890 V4处理器, 4TB内存,10TB本地存储），4个KNL结点（1颗Intel Xeon Phi KNL 7250处理器，192GB内存）以及管理结点、登陆结点等。

集群系统采用Lenovo DS5760存储系统，磁盘阵列配置双控制器，8GB缓存，主机接口8个16Gbps FC接口，60块6TB NL_SAS盘作为数据存储，裸容量共计360TB，系统持续读写带宽超过4GB/s磁盘阵列通过2台I/O 结点以GPFS并行文件系统管理，共享输出给计算结点。

大数据计算部分包括7台GPU服务器（分别配置NVIDIA Tesla P40、P100和V100 计算卡）和由8台Lenovo X3650M5 服务器组成的HDFS辅助存储系统。

集群系统所有结点同时通过千兆以太网和100Gb EDR Infiniband 网络连接。

其中千兆以太网用于管理，EDR Infiniband 网络采用星型互联，用于计算通讯。

LSSC-IV 的操作系统为：Red Hat Enterprise Linux Server 7.3。

LSSC-IV 上的编译系统包括Intel C,Fortran 编译器，GNU编译器， Intel VTune 调试器等。

Docker Swarm集群中的作业调度和任务管理随着云计算的快速发展，容器化技术成为了一种热门的部署方式。

在众多容器编排工具中，Docker Swarm以其简单易用的特点受到了广泛关注。

Docker Swarm是Docker官方提供的一款集群管理工具，可以将多台主机组成一个集群，提供高可用性和负载均衡的支持。

在Docker Swarm集群中，作业调度和任务管理是关键的组成部分。

一、作业调度在Docker Swarm中，作业调度是将容器化的应用程序分配到集群中的各个节点上执行的过程。

作业调度器负责根据集群的状态和应用程序的需求，选择合适的节点进行调度。

作业调度的目标是实现资源的高效利用和任务的快速完成。

作业调度器需要考虑多个因素，如节点的负载情况、网络延迟、容器的CPU 和内存需求等。

通常，作业调度器会根据预设的策略进行调度，如最少活跃容器调度、均匀分配资源调度等。

另外，Docker Swarm还支持自定义的健康检查机制，可以检测容器在节点上的运行状态。

如果某个节点上的容器发生故障或运行异常，作业调度器会自动将该任务重新调度到其他正常的节点上。

二、任务管理在Docker Swarm集群中，任务是指容器化的应用程序。

任务管理负责管理和监控集群中的任务状态，并确保任务的可靠执行。

每个任务都有一个唯一的标识符，任务管理器根据任务的状态进行管理。

常见的任务状态包括已完成、正在执行、等待执行等。

当一个任务完成后，任务管理器会将其标记为已完成，并从集群中移除。

任务管理器还支持任务的扩展和缩减。

当系统负载过高时，可以通过扩展任务的数量来提升性能。

相反，当系统负载较低时，可以缩减任务的数量以节省资源。

此外，任务管理器还提供了任务的日志记录和监控功能。

管理员可以通过任务管理器的接口查看任务的日志信息和运行状态，并进行必要的操作。

三、集群故障处理Docker Swarm具备高可用性的特点，可以应对集群中的故障情况，并进行故障转移。

lsf算力调度指标
LSF（Load Sharing Facility）是一个用于大规模计算集群的
作业调度和管理系统。

LSF算力调度指标是用来衡量LSF系统在调
度作业时的性能和效率的指标。

以下是一些常见的LSF算力调度指标：
1. 作业等待时间，这是指作业在提交后等待被调度执行的时间。

较短的作业等待时间意味着系统调度效率高，能够快速地将作业分
配到可用的计算资源上。

2. 系统资源利用率，指系统中计算资源的利用程度。

高资源利
用率表示系统能够充分利用计算资源，降低了资源的闲置时间，提
高了整体的计算效率。

3. 作业完成时间，作业从提交到完成所花费的时间。

较短的作
业完成时间意味着系统调度能够有效地分配资源，提高了作业的执
行效率。

4. 作业调度准确性，指系统在调度作业时是否能够准确地根据
作业的需求分配合适的资源。

准确的作业调度可以提高系统的整体
稳定性和可靠性。

5. 资源负载均衡，指系统在分配资源时是否能够实现负载均衡，确保各个计算节点的负载相对均衡。

良好的资源负载均衡可以提高
系统的整体性能和稳定性。

这些指标可以帮助管理员和用户评估LSF系统的性能，并根据
评估结果进行调整和优化，以提高系统的效率和可靠性。

同时，这
些指标也可以作为衡量LSF系统性能的重要参考依据。

高性能计算集群的配置与使用教程高性能计算（High Performance Computing，HPC）集群是一种强大的计算工具，能够处理大规模的数据和执行复杂的计算任务。

本文将介绍高性能计算集群的配置和使用方法，并为您提供详细的教程。

1. 配置高性能计算集群配置高性能计算集群需要以下几个步骤：1.1 硬件要求选择适合的硬件设备是配置高性能计算集群的第一步。

您需要选择性能强大的服务器，并确保服务器之间能够互相通信。

此外，还需要大容量的存储设备来存储数据和计算结果。

1.2 操作系统安装选择合适的操作系统安装在每个服务器上。

常用的操作系统有Linux和Windows Server，其中Linux被广泛使用于高性能计算集群。

安装操作系统后，您还需要配置网络设置、安装必要的软件和驱动程序。

1.3 服务器网络连接为了保证高性能计算集群的正常工作，需要配置服务器之间的网络连接。

您可以选择以太网、光纤等网络连接方式，并确保每个服务器都能够互相访问。

1.4 集群管理软件安装为了方便管理和控制高性能计算集群，您需要安装相应的集群管理软件。

常用的集群管理软件有Hadoop、Slurm和PBS等。

这些软件可以帮助您管理任务队列、分配资源和监控集群的运行状态。

2. 使用高性能计算集群配置完高性能计算集群后，您可以开始使用它进行计算任务。

以下是使用高性能计算集群的一般步骤：2.1 编写并提交任务首先，您需要编写计算任务的代码。

根据您的需求，可以选择编写Shell脚本、Python脚本或其他编程语言的代码。

编写完毕后，您需要将任务提交到集群管理软件中。

2.2 监控任务状态一旦任务提交成功，您可以使用集群管理软件提供的监控功能来跟踪任务的状态。

您可以查看任务的进度、资源使用情况和错误信息等。

2.3 调整任务与资源如果您发现任务需要更多的计算资源或运行时间，您可以根据需要调整任务的资源配置。

集群管理软件通常提供了资源调整的功能，您可以根据任务的实际情况进行调整。

slurm的原理Slurm是一种用于管理超级计算机集群的开源作业调度系统。

它的设计目标是在多用户、多任务的环境中高效地分配计算资源，以实现最佳的系统利用率和作业性能。

Slurm的核心原理是基于作业调度和资源管理。

它通过一个中央控制节点（controller）和多个计算节点（compute nodes）之间的协作，实现对作业的提交、调度和执行的管理。

在Slurm中，用户可以通过向控制节点提交作业描述文件来请求计算资源，包括指定需要的节点数量、运行时间、内存需求等。

控制节点根据预定义的调度策略和系统资源状况，将作业分配给计算节点进行执行。

Slurm的调度算法是其原理的核心部分。

它采用了先进的资源分配算法，如Backfilling和负载平衡算法，以最大程度地减少作业的等待时间和系统的负载不均衡。

Backfilling算法允许较短的作业在等待队列中插队执行，以便更好地利用系统资源。

负载平衡算法则根据节点的负载情况，动态地将作业分配给最适合的节点，以实现整个集群的负载均衡。

Slurm还具有高可用性和容错性的特性。

它支持多个控制节点的冗余配置，以防止单点故障导致的系统中断。

当一个控制节点失效时，其他节点会接管其功能，保证系统的持续运行。

此外，Slurm还提供了详细的日志记录和错误处理机制，以便管理员对系统进行监控和管理。

除了基本的作业调度和资源管理功能，Slurm还提供了丰富的扩展功能和插件机制。

用户可以通过自定义插件来扩展Slurm的功能，如添加新的调度策略、资源限制规则等。

这使得Slurm能够适应不同的应用场景和需求，满足各种复杂的计算任务的要求。

Slurm作为一种高效灵活的作业调度系统，通过合理的资源分配和调度算法，实现了对超级计算机集群的有效管理。

它的原理基于作业调度和资源管理，通过中央控制节点和计算节点的协作，实现作业的提交、调度和执行。

同时，Slurm还具有高可用性和容错性的特性，支持插件扩展，使其适用于各种复杂的计算任务。

高性能计算任务调度算法与系统设计高性能计算是指利用计算机集群等形式，通过并行计算和分布式计算的方式，以高速率完成大规模计算任务的能力。

在高性能计算中，任务调度算法和系统设计起着至关重要的作用，能够优化计算资源的利用效率、提高系统性能和响应时间。

任务调度算法是指根据不同的调度策略将计算任务分配给不同的计算节点，以最大限度地利用计算资源、提高系统的吞吐量和总体性能。

常用的任务调度算法包括负载均衡调度算法、优先级调度算法和遗传算法等。

负载均衡调度算法是最常用的任务调度算法之一。

它通过动态地将任务分配给计算节点，确保各节点的负载平衡，避免出现某些节点负载过高而导致的系统性能下降。

常见的负载均衡调度算法包括轮转法、最小负载法和最短作业优先法等。

轮转法是指将任务按照顺序依次分配给不同的计算节点，以实现负载均衡。

最小负载法是指将新任务分配给当前负载最小的计算节点，以达到负载均衡的目的。

最短作业优先法是指根据任务的执行时间，将短任务优先分配给计算节点，以减少系统的响应时间。

除了负载均衡调度算法，还有一些特殊的调度算法可以根据任务的特性进行优化。

例如，对于需要大量内存的任务，可以采用内存感知调度算法。

它会根据节点的内存容量和任务的内存要求，将任务分配给拥有足够内存的节点，以提高系统的效率和性能。

另外，对于涉及大数据处理的任务，可以采用数据局部性感知调度算法。

它会根据数据的位置和访问频率，将数据密集型任务分配给离数据最近的计算节点，以减少数据传输的开销。

除了任务调度算法，高性能计算系统的设计也是非常关键的一环。

一个好的系统设计能够提高任务调度的灵活性和效率。

首先，系统应该充分利用计算节点的并行计算能力。

例如，可以采用多线程和分布式计算的方式，将任务分成多个子任务，并同时运行在不同的计算节点上，以加快任务的完成速度。

其次，系统应支持动态调整资源分配。

随着任务的不同阶段和需求的变化，系统应能够自动调整节点的分配情况，以最大限度地利用计算资源。

高性能计算集群的配置和调试方法介绍高性能计算（HPC）集群是一种由多个计算节点组成的分布式计算系统，用于处理大规模、复杂的计算问题。

配置和调试一个高性能计算集群是一个复杂的过程，需要注意各个方面的细节。

本文将介绍高性能计算集群的配置和调试方法，以帮助读者达到最佳性能。

一、硬件配置1. 选择适当的硬件：选择适合自己需求的硬件配置，包括处理器、内存、网络等方面。

处理器是计算性能的关键，可以选择多核处理器或者多个物理处理器。

内存足够大可以避免频繁的磁盘读写，提高性能。

网络也需要考虑，选择高速的以太网或者光纤通道网络。

2. 硬件连接：正确连接集群中的各个组件，包括处理器、内存、存储等。

确保连接线路的质量，避免性能瓶颈。

3. 存储架构：选择合适的存储架构，包括本地存储和网络存储。

本地硬盘读写速度快，适用于需要频繁读写的任务。

网络存储可以实现多节点间的共享，适合需要共享数据的任务。

二、软件配置1. 操作系统选择：选择适合高性能计算的操作系统，通常Linux是最常用的选择。

选择稳定的发行版，并根据需求进行优化。

2. 安装编译器和库：安装适当的编译器和库，以便能够编译和运行各种应用程序。

常用的编译器包括GCC和Intel编译器，常用库包括MPI和OpenMP。

3. 配置调度器：安装并配置一个高效的作业调度器，以管理集群资源的分配和任务的调度。

常用的调度器包括PBS、Slurm和SGE。

4. 配置网络协议：配置网络协议，确保集群节点之间的通信正常。

常用的网络协议包括TCP/IP和InfiniBand。

三、性能调优1. 并行化优化：对于需要进行并行计算的应用程序，通过优化算法和代码，并行化计算过程，充分利用集群中的多个计算节点。

2. 内存优化：合理使用内存，并避免内存泄漏和内存访问冲突等问题。

使用内存分析工具定位内存问题，并进行相应的优化。

3. I/O优化：优化数据输入输出过程，避免瓶颈。

可以采用数据压缩、数据分块等技术来提高I/O性能。

中科院南海所HPCC高性能集群用户使用手册一、集群系统简介与登陆本集群包含一个管理节点兼存储节点，16个刀片计算节点，其中每个计算节点包含2个CPU，每个CPU有6个核组成，32G内存。

网络子系统由1台Dell M6220千兆交换机，用于管理网络，和1台Dell M3601Q 40G Infiniband交换机用于计算网络组成。

存储子系统为DELL MD3200 提供20T的存储空间。

本集群各节点操作系统为Redhat 5.5。

集群目前使用SSH登录，登录IP为：210.77.91.107用户登陆登陆管理节点内/外网地址210.77.91.107 ssh port 22登陆计算节点ssh node-00-00~node-00-15远程登陆软件Putty、SSHSecureShellClientPutty获取地址/~sgtatham/putty/download.html输入登陆地址：在图”HostName(orIPaddress)”中输入IP：210.77.91.107,选中SSH协议，选择Port为22；为这个连接起一个名字，在”SavedSessions”中输入此名字”南海所集群”。

点击save按钮，这样”DefaultSettings”字样以下会出现“南海所集群”字样。

登录后的界面如下图：二、编译系统gcc v4.1.2: /usr/bingfortran v4.1.2: /usr/binperl v5.8.8 : /usr/binPGI: /opt/pgi/linux86-64/9.0-1/bin/Intel: /opt/intel/Compiler/11.1/064三、并行环境GCC编译的openmpiOpen MPI: /usr/lib64/openmpi/1.4-gcc/bin/PGI编译的openmpiOpenmpibypgi : /opt/openmpibypgi/binifort编译的openmpiopenmpibyifort : /opt/openmpibyifort/bingcc编译的mpich1MPICH1: /opt/mpich1/gnu/bingcc编译的mpich2MPICH2: /opt/mpich2/gnu/bingcc编译的mvapichMV APICH: /usr/lib64/mvapich2/1.4-gcc/binpgi编译的mvapichMV APICH2byPGI: /opt/mvapich2bypgi/binifort编译的mvapichMV APICH2byifort: /opt/mvapich2byifort/bin四、应用软件Matlab2010a ：/opt/matlab/binnetcdf4 ：/opt/netcdf4/binncl或ncarg ：/usr/local/ncarg/binGards ：/opt/grads/binncview ：/opt/ncviewRIP4 ：/opt/RIP4ferret ：/usr/local/ferretUdunits2 ：/opt/udunits/lib五、作业调度系统Platform Lava，强大的开源作业调度程序任务提交方法简介见第七节六、环境变量设置这是全局的环境变量，每个用户默认的环境变量#mvapichbypgiexport MPIHOME=/opt/mvapich2bypgiexport PA TH=/opt/mvapich2bypgi/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PA TH=$LD_LIBRARY_PA TH:/opt/pgi/linux86-64/9.0-1/libso#PGI PA THexport PGI=/opt/pgi/linux86-64/9.0-1export PA TH=$PGI/bin:$PA THexport MANPATH=$PGI/man:$MANPA THexport LM_LICENSE_FILE=$LM_LICENSE_FILE:/opt/pgi/license.dat#NCARGexport NCARG_ROOT=/usr/local/ncargexport PA TH=/usr/local/ncarg/bin:$PATHexport DISPLAY=:0.0export NCARG_LIB=/usr/local/ncarg/libexport NCARG_INC=/usr/local/ncarg/include#GrADSexport GADDIR=/opt/grads/datexport GASCRP=/opt/grads/libexport PA TH=/opt/grads/bin:$PA THalias grads=/opt/grads/bin/grads#NetCDFexport NETCDF=/opt/netcdf4export PA TH=$NETCDF/bin:$PA THexport NETCDF_LIBS=/opt/netcdf4/lib#RIP$export RIP_ROOT=/opt/RIP4export PA TH=$PATH:$RIP_ROOT#ferretexport FER_DIR=/usr/local/ferretexport PA TH=$FER_DIR/bin:$PA TH#udunits2export UDUNITS2_LIBS=/opt/udunits/libexport PA TH=/opt/udunits/bin:$PA TH#ncviewexport PA TH=/opt/ncview/bin:$PA THexportPATH="$PATH:/usr/lib64/openmpi/1.4-gcc/bin:/opt/intel/Compiler/11.1/064/bin:/opt/intel/Compil er/11.1/064/bin/intel64/:/opt/pgi/linux86-64/9.0-1/bin:/opt/matlab/bin:/opt/netcdf4/bin"由于每个用户可能使用的软件或者模式的环境变量不在上面的路径上，则需要每个用户修改自己的环境变量，文件为在自己的home目录下的.bashrc文件例如：假如我的用户名为lwf，则环境变量位于/home/lwf目录下修改.bashrc文件用文本编辑器打开用户目录下的.bashrc文件，例如vi命令(1)例如我新安装了JA V A程序，则在.bashrc文件末尾加入：JA V A_HOME=/home/lwf/jdk1.5.0_05export JA VA_HOMEPATH=$JA V A_HOME/bin:$PATHexport PA THCLASSPATH=.:$JA V A_HOME/lib/dt.jar:$JA V A_HOME/lib/tools.jarexport CLASSPATH(2)新加入完后保存，然后使用source命令使其生效。

Slurm用法1. 什么是Slurm？Slurm是一个开源的、高度可扩展的作业调度系统，用于在大型计算集群上管理和调度作业。

它是一个用于Linux环境的作业调度器，可以管理并分配计算资源，使得用户可以有效地利用集群资源进行计算任务。

2. Slurm的基本概念2.1 集群集群是由多个计算节点组成的计算环境。

每个计算节点都具有一定的计算资源，如CPU、内存、存储等。

Slurm可以管理和调度集群中的计算节点，根据作业的需求分配合适的计算资源。

2.2 作业作业是用户提交给Slurm的计算任务。

作业可以是一个单独的可执行程序，也可以是一个脚本。

用户可以指定作业的资源需求、运行时间限制等参数。

2.3 队列队列是Slurm中用于管理作业的概念。

Slurm将作业按照一定的规则分配到不同的队列中，然后按照队列的优先级和策略来调度作业的运行。

2.4 分区分区是Slurm中用于划分集群资源的概念。

一个集群可以被划分为多个不同的分区，每个分区可以有不同的计算节点和资源配额。

通过将集群划分为多个分区，可以更好地管理和调度不同类型的作业。

3. Slurm的安装和配置3.1 安装Slurm要安装Slurm，首先需要下载Slurm的源代码。

然后按照官方文档提供的步骤进行编译和安装。

安装完成后，需要在集群的每个计算节点上进行相应的配置。

3.2 配置SlurmSlurm的配置文件是slurm.conf，可以通过编辑该文件来配置Slurm的各种参数。

配置文件中包含了集群的基本信息、分区的配置、队列的配置等。

可以根据实际需求来修改配置文件。

4. Slurm的使用4.1 提交作业要提交一个作业，可以使用sbatch命令。

sbatch命令可以指定作业的资源需求、运行时间限制等参数。

例如：sbatch --partition=normal --nodes=2 --ntasks-per-node=4 --time=1:00:00 myjob.s h上述命令将提交一个作业，要求分配2个计算节点，每个节点上运行4个任务，运行时间限制为1小时。

高性能计算系统中的任务调度与管理算法在高性能计算领域，任务调度与管理算法在系统的性能和效率方面起着至关重要的作用。

高性能计算系统通常由大量计算节点组成，各个节点之间互相协作完成复杂的计算任务。

任务调度与管理算法的目标是合理分配计算资源，优化任务执行的效率，提高系统的整体性能。

任务调度算法是指根据任务的性质和特点，将任务分发给适当的计算节点进行处理的一种策略。

在任务调度算法中，有两个重要的因素需要考虑：任务的负载均衡和通信开销。

负载均衡是指在高性能计算系统中，尽量让各个计算节点的负载保持平衡。

如果某个节点的负载过高，而其他节点的负载相对较低，则系统的整体性能将受到限制。

因此，任务调度算法需要根据当前节点的负载情况，将任务合理地分配给各个节点。

一种常用的负载均衡算法是最小负载优先（Least Load First）算法，即将任务分配给当前负载最低的节点。

该算法可以有效地平衡系统的负载，提高系统的整体性能。

通信开销是指在高性能计算系统中，由于节点之间的通信带来的时间和能量开销。

在任务调度算法中，需要考虑任务之间的依赖关系和通信模式，以减少通信开销，提高任务执行的效率。

一种常用的通信开销优化算法是任务聚合（Task Aggregation）算法，即将多个具有相似计算需求和通信模式的任务合并为一个更大的任务，然后分配给一个计算节点。

通过减少任务之间的通信次数，任务聚合算法可以显著降低通信开销，提高系统的整体性能。

除了任务调度算法，任务管理算法也是高性能计算系统中不可或缺的一部分。

任务管理算法负责对系统中的任务进行监控和管理，以保证任务的正确执行和系统的稳定运行。

在任务管理算法中，需要考虑的因素包括任务之间的依赖关系、任务的优先级和资源的分配等。

一种常用的任务管理算法是最小剩余时间优先（Least Remaining Time First）算法，即优先执行剩余执行时间最短的任务。

通过合理地安排任务的执行顺序，最小剩余时间优先算法可以有效地提高任务的执行效率，提高系统的整体性能。

高性能计算集群的使用方法及性能调优高性能计算集群是一种用于处理大规模计算任务的分布式计算环境。

它能够利用多台计算机的计算资源来达到高性能计算的目的。

对于需要进行大规模数据处理、复杂模拟与计算的任务，如天气预测、基因序列分析等，使用高性能计算集群可以显著提升计算效率。

本文将介绍高性能计算集群的使用方法以及性能调优的一些技巧，帮助用户充分利用集群资源，提高计算效率。

一、高性能计算集群的使用方法1.选择合适的集群：在选择使用高性能计算集群之前，需要根据自己的任务需求和预算来选择合适的集群。

可以考虑集群的硬件配置、网络带宽、存储容量等因素，以及集群提供的服务支持。

2.提交任务：在使用高性能计算集群之前，需要准备好需要计算的任务。

一般来说，任务会被拆分为多个小的计算单元，每个计算单元可以在集群中的不同节点上运行。

可以使用集群提供的作业调度系统来提交任务。

3.编写任务脚本：在提交任务之前，需要编写一个任务脚本。

这个脚本可以用来描述任务的运行环境、所需资源以及运行的流程。

脚本可以使用编程语言或者脚本语言编写，提供了一个自动化的方式来管理和运行任务。

4.调试和优化：在提交任务之后，可以通过监控任务的运行状态来进行调试和优化。

可以根据任务的运行日志来分析任务的瓶颈，找出性能瓶颈并进行优化。

5.结果分析：在任务完成之后，需要对结果进行分析。

可以使用数据分析工具来处理和可视化结果，以便更好地理解和解释结果。

二、高性能计算集群的性能调优1.任务并行化：高性能计算集群通常有多个计算节点，可以将任务拆分为多个子任务，并将这些子任务分配到不同的计算节点上并行运行。

通过合理划分任务，可以充分利用集群的计算资源，提高计算效率。

2.数据分区与通信优化：针对需要处理大规模数据的任务，在划分任务的同时，还需要考虑数据的分布和通信的开销。

可以将数据分布在集群的不同节点上，以减少数据传输的开销。

同时，可以选择合适的通信模式和算法来减少通信的延迟和带宽占用。

SGE的使用和管理SGE（Sun Grid Engine）是一种可实现高效的集群作业管理系统。

SGE通过有效地分配、管理和调度计算任务，最大程度地提高集群资源的利用率，提升计算作业的执行效率。

本文将重点介绍SGE的使用和管理。

首先，我们将介绍SGE的基本概念和架构。

SGE由三个核心组件组成：Master主节点、Execution主节点和计算主节点。

Master主节点负责整个集群的管理和调度，Execution主节点负责接收和执行计算任务，计算主节点用于实际的计算操作。

在SGE中，用户通过提交作业脚本来执行计算任务。

作业脚本是一个描述计算所需资源和操作的文件。

用户可以设置计算任务需要的资源（如CPU核数、内存大小等）、计算任务的执行命令等。

作业脚本可以用各种编程语言编写，如shell、Python等。

在SGE中，用户可以通过qsub命令提交作业脚本。

qsub命令的格式为：```qsub [选项] <作业脚本>```通过qsub命令，用户可以指定作业脚本所需的资源、作业名称、作业输出文件等。

SGE会根据用户的设置，自动将作业分配给适合的计算主节点，并在计算完成后将结果返回给用户。

SGE还提供了一系列与作业管理和调度相关的命令，例如qstat命令用于查询作业状态、qdel命令用于取消作业、qconf命令用于配置SGE环境等。

通过这些命令，用户可以更好地管理和监控作业的执行情况。

SGE还支持通过队列来管理和调度作业。

队列是一种作业的组织方式，用户可以将作业按不同的优先级分配到不同的队列中。

SGE会根据队列的配置，按照一定的调度策略来执行作业。

用户可以通过qconf命令配置队列的属性，如优先级、最大执行时间等。

除了基本的作业管理和调度功能，SGE还提供了丰富的高级功能。

例如，用户可以设置作业依赖关系，即一个作业必须等待其他作业完成后才能执行。

用户还可以设置作业组、项目和用户组等概念，以更好地组织和管理作业。

联想集群管理——LSF作业调度系统命令备注
bjobs -l JOBID 查看任务执⾏绝对路径和内存使⽤MEMORY USAGE:
MAX MEM: 1.1 Gbytes; AVG MEM: 816 Mbytes
bjobs -u all或者bjobs -u ⽤户ID查看所有⽤户或者某个⽤户提交的作业情况
df -h查看系统剩余硬盘空间⼤⼩
du -h --max-depth=n查看n级⽬录下每个⽂件件以及⽂件做占⽤的硬盘空间，可以使⽤管理员权限查看每个⽤户使⽤的
硬盘空间
lscpu查看当前节点的CPU信息，若要查看某计算节点（⽐如node1），需要先ssh node1，然后再
lscpu
date显⽰当前计算机的系统时间
free -h查看当前节点的内存以及使⽤信息，若要查看某计算节点（⽐如c01n01），需要先ssh c01n01，
然后再free -h
BSUB -m node1或者BSUB -m "node1
node2"使⽤特定的某个节点或者某⼏个节点运⾏作业
BSUB -W hh:mm设置作业运⾏时间
bstop JOBID暂停⼀个任务
bresume JOBID恢复或者继续暂停的任务。

浪潮天梭TS10000高性能软件介绍浪潮天梭TS10000高性能计算集群产品向用户提供从底层软件到上层应用软件这样一整套的软件系统。

我们在高性能集群的软件系统有很深的理解，作了大量测试与验证工作，并在已经实施的案例中与各行业的高性能计算专家和学者进行了深层的交流，加之合作软件厂商的支持，我们在这个领域的经验能使客户得到满意的软件方案。

1.天梭高性能监管软件浪潮TSMM2.0管理监控软件是专为浪潮天梭系列服务器产品开发的一款专业服务器管理监控软件。

浪潮TSMM2.0管理监控软件既可对服务器系统中的节点进行分组监控管理，也可针对某一节点进行单一的管理。

为系统管理员提供了一个单一映像的服务器管理界面。

TSMM2.0管理监控软件汲取了现有流行服务器和集群管理软件的优点，同时在分组管理、并行操作、跨平台、单一映像、准三维的图形界面等方面有独到的优势，从而大大的降低了用户的管理成本，并提高了用户的管理效率。

软件的主要功能有：服务器系统性能信息监控、服务器系统管理。

其中：●性能信息监控：收集统计服务器系统内部的性能信息，并在一个直观的图形页面中反映出来，帮助用户掌握服务器系统当前的整体状态和局部状态。

●服务器系统管理：整合linux操作系统常用命令，通过图形化的web界面，提供用户一个良好的系统管理接口。

软件的功能可以分为3个层次：系统级、功能池级、节点级。

其中：●系统级主要是为管理整个服务器系统而设置的，主要功能有：服务器系统构成管理。

●功能池级主要是为管理不同的功能池而设置的，主要功能有：功能池的性能信息监控，功能池管理。

●节点级主要为了单独管理具体的每个节点而设置，主要功能有：节点的性能信息监控，节点管理。

2.天梭高性能作业调度系统浪潮TSJM 作业管理软件是专为浪潮天梭系列HPC 产品定制的一款作业管理软件，该软件采用B/S架构，通过浏览器（IE，firefox等）进行操作，可以管理集群系统中的软硬件资源和用户提交的作业，根据集群中的资源使用情况来合理的调度用户提交的作业，从而达到提高资源的利用率和作业的执行效率的作用。

高性能计算中的任务调度算法设计任务调度在高性能计算领域中扮演着重要的角色，它决定了计算集群中各个任务的执行顺序、分配资源和优化整体性能的能力。

因此，设计高性能计算中的任务调度算法具有重要意义。

本文将探讨任务调度算法的设计原则、常用算法以及优化策略。

一、任务调度算法的设计原则1. 平衡负载：任务调度算法应能够将任务在计算集群中均匀地分配，避免某些节点过载而造成资源浪费，同时提高集群的整体性能。

2. 最小化延迟：任务调度算法应考虑任务的通信和数据传输时间，尽量将任务分配给距离近、网络延迟低的节点，以减少整体计算时间。

3. 考虑资源限制：任务调度算法应考虑计算集群中的资源限制，如处理器数量、内存容量和带宽等，以避免资源竞争和瓶颈现象的发生。

4. 动态适应性：任务调度算法应能够根据实时的计算状态进行动态调整，例如根据节点负载情况、任务的优先级和资源需求等来进行任务分配和调度。

二、常用的任务调度算法1. 公平性优先算法（Fairness-First）：该算法基于公平性原则，将任务等分为多个时间片，按照任务的优先级和剩余执行时间来调度任务。

公平性优先算法可以避免某些任务长时间占用资源，从而实现负载均衡。

2. 资源需求感知算法（Resource-Aware）：该算法考虑任务对资源的需求和可用资源之间的匹配，以提高资源利用率。

资源需求感知算法可以根据任务的资源需求和节点的资源可用情况来进行任务调度，从而避免资源瓶颈。

3. 成本感知算法（Cost-Aware）：该算法考虑任务的执行时间和资源消耗等成本指标，以优化整体的性能。

成本感知算法可以根据任务的成本指标来优先调度执行时间较短、资源消耗较少的任务，以减少整体的计算时间和资源消耗。

4. 预测性调度算法（Predictive Scheduling）：该算法通过对任务和资源的历史数据进行分析和预测，以提前将任务分配给最适合的节点。

预测性调度算法可以减少任务的等待时间和资源竞争，提高整体的计算性能。

slurm 用法-回复Slurm 使用指南Slurm 是一个开源的高性能计算作业调度系统，广泛用于管理和调度计算机集群上的任务。

在本篇文章中，我们将深入探讨Slurm 的使用方法，从安装和配置开始，然后介绍作业提交，在队列中排队和管理作业的相关命令，最后分享一些高级功能和最佳实践。

第一步：安装和配置Slurm1. 在Linux 环境下安装Slurm：Slurm 可以在Linux 发行版的软件仓库中找到。

可以使用包管理工具（如apt、yum）进行安装，或者从Slurm 的官方网站下载最新的源代码进行编译和安装。

2. 配置Slurm：安装完成后，需要进行一些基本配置。

主要是修改配置文件slurm.conf，该文件描述了集群的拓扑结构、资源配置和调度策略。

根据您的集群需求，可以根据官方文档对slurm.conf 进行适当配置。

第二步：作业提交1. 创建脚本文件：编写一个脚本文件，描述作业的要求和执行指令。

这个脚本文件通常是一个批处理脚本，其中包含需要在计算节点上执行的命令、输入文件和输出文件等信息。

2. 使用sbatch 提交作业：通过sbatch 命令将作业提交到Slurm 队列。

例如，使用以下命令提交一个作业：bashsbatch script.sh其中，script.sh 是您创建的脚本文件。

第三步：作业管理1. 查看作业状态：使用squeue 命令查看当前队列中的作业状态。

该命令将显示作业ID、作业名称、状态、提交时间等信息。

例如，使用以下命令查看当前队列中的所有作业：bashsqueue2. 取消作业：如果需要取消某个作业，可以使用scancel 命令。

该命令需要指定作业的ID。

例如，使用以下命令取消作业编号为12345 的作业：bashscancel 123453. 查看作业输出：作业的输出通常被重定向到指定的输出文件中。

可以使用scontrol show job 命令来查看作业的详细信息，并找到输出文件的路径。