====== Utilización de SLURM ====== SLURM Workload Manager o formalmente (Simple Linux Utility for Resource Management) es un sistema de gestión de trabajos en clústeres de código abierto, el cual es tolerante a fallas y altamente escalable para clústeres Linux grandes y pequeños. ==== Funciones principales ==== - Asigna a los usuarios acceso exclusivo y/o no exclusivo a recursos de cómputo por un tiempo determinado, permitiéndoles así ejecutar trabajos (jobs) asignados. - Provee un marco para iniciar, ejecutar y monitorear tareas (normalmente tareas paralelas) en un conjunto de nodos asignados. - Coordina la solicitud de recursos a través de una cola de trabajos pendientes. ==== ¿Cómo se encarga Slurm de gestionar los trabajos? ==== * Ejecutando el trabajo * Asignando recursos de cómputo solicitados por el trabajo * Reportando la salida de su ejecución al usuario. ==== Pasos para ejecutar un trabajo ==== * Preparar un script (el formato del script se encuentra a continuación) * Enviar trabajo para ejecución. ===== 1. Comandos básicos de Slurm ===== A continuación se muestran los comandos básicos utilizados para realizar la mayoría de las operaciones básicas con SLURM: ^Comando^Descripción| |squeue|Ver estado de los trabajos en la cola| |sinfo|Ver información de los nodos de cómputo| |sbatch|Enviar un trabajo a través de un script, para su posterior ejecución| |srun|Ejecutar un trabajo interactivo| |scancel|Eliminar un trabajo| ===== 2. Parámetros básicos de comandos ===== Existen [[https://slurm.schedmd.com/man_index.html|páginas de manual]] para todos los comandos de Slurm, las cuales contienen información más detallada. El parámetro ''--help'' además proporciona un breve resumen de las opciones de cada comando. A continuación se muestra el resumen de los parámetros que más se suelen utilizar en SLURM por cada comando básico: ==== 2.1. Envío de Trabajo (srun y sbatch) ==== |**Comando SLURM** |**Descripción** | |–mem-per-cpu=|Memoria requerida para el trabajo por CPU asignada (en MegaBytes). El valor predeterminado es 1024 MB.| |-n, –ntasks=|Número de tareas (procesos) que serán asignadas para el trabajo.| |-c, –cpus-per-task=|Número de CPUs (hilos) requeridas por tarea. El valor especificado aquí es el número "mínimo" de CPU que se asignará a su trabajo. Si hay CPU adicionales disponibles en un nodo más allá de lo solicitado, su trabajo recibirá esas CPU hasta que otros trabajos las necesiten. El valor predeterminado es 1 CPU. Intentar usar más CPU de las que se le asignaron dará como resultado que sus procesos adicionales se turnen en la misma CPU (ralentizando su trabajo).| |-J , –jobname=|Especificar un nombre a tu trabajo| |-o , –output=|Archivo en el que se desea almacenar la salida del trabajo. Usted puede especificar %j como parte del nombre de archivo de registro para indicar la ID del trabajo (como ejemplo, "#SBATCH -o ouptut_%j.o" redirigiría la salida a "output_123456.o").| |-e , –error=|Archivo en el que se desea almacenar mensajes de error de trabajo. Funciona exactamente igual que "-o".| |-t, –time= \\ (ej. –time=08:00:00)|Permite ajustar el límite de tiempo del trabajo| |–array=<índices> \\ \\ (ej. –array=1-80)|Envía una lista (arreglo) de trabajos idénticos. Solo aplica para sbatch.| |–export= \\ (ej. –export=ALL)|Exportar variables de entorno identificadas| |–nodes=|Cantidad de nodos de cómputo a utilizar| |–account= \\ (ej. –account=dsmith)|Asignar el nombre de cuenta para monitorear el trabajo| ==== 2.2. Gestión de Trabajo ==== **scancel** |–name=|Cancela trabajos con nombre especificado| |–user=|Cancela trabajos del usuario especificado| **squeue** |–jobs=|Lista separada por comas de IDs de trabajo para mostrar| |–name=|Permite ver sólo trabajos con nombres especificados| |–users=|Permite ver sólo trabajos para usuarios especificados| ===== 3.1. Ejemplo básico 1 (multi-thread con OpenMP) ===== Este es un ejemplo de un script (ejemplo1.sh) con los elementos mínimos para ejecutar el programa //gromacs// a través de slurm: #!/bin/bash #SBATCH --job-name=ejemplo1-simulacion # Nombre de la simulación, reemplazar según sea el caso #SBATCH --nodes=2 # Número de nodos donde se enviará el trabajo, el clúster posee 3 nodos de cómputo #SBATCH --nodelist=n002,n003 # Nodos específicos seleccionados (n001: Lautaro , n002: Troquil , n003: Soroban) #SBATCH --tasks-per-node=10 # Número de tareas a ejecutar por cada nodo asignado, de forma simultánea #SBATCH --cpus-per-task=1 # Número de núcleos a utilizar por tarea asignada #SBATCH --export=ALL # Exporta todas las variables de entorno #SBATCH --time=01:00:00 # Establece el máximo tiempo de ejecución (HH:MM:SS) #SBATCH --mem=20G # Memoria reservada para la simulación (en este caso 4 GB) #Programas o módulos necesarios para ejecutar esta simulación module load gromacs/2024.1-fftw-3.3.10-openmpi-4.1.6 # Ejecutar la simulación con gmx_mpi mpirun gmx_mpi mdrun -deffnm my_input_file Para enviar este script a slurm, crear un job, y comenzar el procesamiento se requiere ejecutar el siguiente comando: sbatch ejemplo1.sh ===== ===== ===== 3.2. Ejemplo básico 2 (single thread) ===== Este es un ejemplo de un script (ejemplo2.sh) con los elementos mínimos para ejecutar el programa //python// a través de slurm. Este ejemplo envía un trabajo de 1 hilo a slurm con los parámetros del script, y con limitaciones establecidas al usuario y la partición. #!/bin/bash #SBATCH --job-name=ejemplo2-simulacion # Nombre de la simulación, reemplazar según sea el caso #SBATCH --nodes=1 # Número de nodos donde se enviará el trabajo, el clúster posee 3 nodos de cómputo #SBATCH --nodelist=n002 # Nodos específicos seleccionados (n001: Lautaro , n002: Troquil , n003: Soroban) #SBATCH --tasks-per-node=1 # Número de tareas a ejecutar por cada nodo asignado, de forma simultánea #SBATCH --cpus-per-task=1 # Número de núcleos a utilizar por tarea asignada #SBATCH --export=ALL # Exporta todas las variables de entorno #SBATCH --time=00:01:00 # Establece el máximo tiempo de ejecución (HH:MM:SS) #SBATCH --mem=10G # Memoria reservada para la simulación # A partir de aquí puede ejecutar cualquier simulación que requiera alto cómputo module load python/3.12.1 #Módulo necesario cargado previamente, necesario para la simulación python --version Para enviar este script a slurm, crear un job, y comenzar el procesamiento se requiere lo siguiente: sbatch ejemplo2.sh ---- ===== 3.3. Ejemplo básico 3 (Array Jobs) ===== Este ejemplo (ejemplo3.sh) muestra como enviar varias tareas utilizando la propiedad de array-jobs en slurm, para más detalles consultar [[https://slurm.schedmd.com/job_array.html|documentación oficial de slurm]] para ver todas las posibilidades ofrecidas en Array-Jobs. #!/bin/bash #SBATCH --job-name=ejemplo3-simulacion # Nombre de la simulación, reemplazar según sea el caso #SBATCH --nodes=1 # Número de nodos donde se enviará el trabajo, el clúster posee 3 nodos de cómputo #SBATCH --nodelist=n003 # Nodos específicos seleccionados (n001: Lautaro , n002: Troquil , n003: Soroban) #SBATCH --tasks-per-node=1 # Número de tareas a ejecutar por cada nodo asignado, de forma simultánea #SBATCH --cpus-per-task=1 # Número de núcleos a utilizar por tarea asignada #SBATCH --export=ALL # Exporta todas las variables de entorno #SBATCH --time=00:01:00 # Establece el máximo tiempo de ejecución (HH:MM:SS) #SBATCH --mem=4G # Memoria reservada para la simulación #SBATCH --array=1-40 # Número de tareas similares que se ejecutan como una matriz de trabajos # A partir de aquí puede ejecutar cualquier simulación que requiera alto cómputo module load python/3.12.1 #Módulo necesario cargado previamente, necesario para la simulación whoami hostname python --version Luego se ejecuta el siguiente comando para enviar el trabajo a la cola: sbatch ejemplo3.sh