스케줄러(SLURM)를 통한 작업 실행

Neuron 시스템의 작업 스케쥴러는 SLURM을 사용한다. 이 장에서는 SLURM을 통해 작업 제출하는 방법 및 관련 명령어들을 소개한다. SLURM에 작업 제출을 위한 작업 스크립트 작성법은 [별첨1]과 작업스크립트 파일 작성 예시를 참고하도록 한다.

※ 사용자 작업은 /scratch/$USER 에서만 제출 가능.

가. 큐 구성

Queue Name (cpu_gpu_num)

Node Range

Max Active Jobs

Max Running Jobs

Max Avail GPUs

Total Cores / GPUs

cas_v100nv_8

gpu[01-05]

32/8

cas_v100nv_4

gpu[08-09]

40/4

cas_v100_4

gpu[10-20]

40/4

cas_v100_2

gpu[25-26,29]

32/2

amd_a100nv_8

gpu[30-36]

64/8

eme_h200nv_8

gpu[46-50]

96/8

gh200_1

gpu[51-52]

72/1

skl

skl[01-07]

36/-

bigmem

bigmem01

40/-

bigmem02

56/-

bigmem03

24/-

기본wall clock time 시간: 2일 (48시간)
- eme_h200nv_8, gh200_1 파티션은 24년 12월 31일까지 베타 서비스를 진행하며 베타 서비스 기간 중 wall clock time 은 12시간
- jupyter.ksc.re.kr 에서 submit 되는 jupyter 작업의 wall clock time은 24시간
- 인터렉티브 작업의 wall clock time은 8시간
모든 큐(파티션)에서 작업 할당은 공유 노드 정책(하나의 노드에 복수개 작업 동시 수행 가능)이 적용된다.(22.03.17. 이후) : 자원 활용의 효율성을 위해 기존 배타적 노드 정책에서 공유 노드 정책으로 변경됨
작업 큐(파티션)
- 일반사용자가 사용할 수 있는 파티션은 jupyter, cas_v100nv_8, cas_v100nv_4, cas_v100_4, cas_v100_2, amd_a100nv_8, skl, bigmem, gh200_1 으로 구성되어 있다. (sinfo 명령으로 노드 수, 최대 작업 실행 시간, 노드 리스트 확인 가능)
- gh200_1 파티션의 계산노드는 AArch64 아키텍처로 로그인 노드 및 다른 계산노드의 바이너리 실행 시 오류가 발생하며 ARM_ 접두어가 붙은 전용 module을 사용하여야 한다.
작업제출개수제한
- 사용자별 최대 제출 작업 개수 : 초과하여 작업을 제출한 경우 제출 시점에 에러 발생한다.
- 사용자별 최대 실행 작업 개수 : 초과하여 작업을 제출한 경우 이전 작업이 끝날 때까지 기다린다.
리소스점유제한
- 작업별 최대 노드 점유 개수 : 초과하여 작업을 제출한 경우 작업이 실행되지 않는다. 사용자의 실행 중인 여러 작업이 한 시점에 점유하고 있는 노드 개수와는 무관하다.
- 사용자별 최대 GPU 점유 개수 : 사용자별 총 GPU 점유 개수를 제한하는 설정으로 초과하는 경우 이전 작업이 끝날 때까지 기다린다. 사용자의 실행 중인 여러 작업이 한 시점에 점유하고 있는 GPU 개수를 제한한다.

※ 노드 구성/파티션은 시스템 사용량에 따라 시스템 운영 중에 조정될 수 있음.

나. 작업 제출 및 모니터링

1. 기본명령어 요약

명령어

내용

$ sbatch [옵션..] 스크립트

작업 제출

$ scancel 작업ID

작업 삭제

$ squeue

작업 상태 확인

$ smap

작업 상태 및 노드 상태 그래픽으로 확인

$ sinfo [옵션..]

노드 정보 확인

※ sinfo --help 명령어를 이용하여 sinfo의 옵션을 확인하실 수 있습니다.

※ Neuron 시스템 사용자 편익 증대를 위한 자료 수집의 목적으로, 아래와 같이 SBATCH 옵션을 통한 사용 프로그램 정보 작성을 의무화한다. 즉, 사용하는 어플리케이션에 맞게 SBATCH의 --comment 옵션을 아래 표를 참조하여 반드시 기입한 후 작업을 제출해야 한다.

※ 딥러닝 또는 기계학습을 위한 application을 사용하시는 경우 tensorflow, caffe, R, pytorch 등으로 구체적으로 명시해주시기 바랍니다.

※ 어플리케이션 구분을 추가는 주기적으로 수집된 사용자 요구에 맞추어 진행됩니다. 추가를 원하시면 consult@ksc.re.kr로 해당 어플리케이션에 대한 추가 요청을 해주시기 바랍니다.

[Application 별 SBATCH 옵션 이름표]

Application종류

SBATCH 옵션 이름

Application종류

SBATCH 옵션 이름

Charmm

charmm

LAMMPS

lammps

Gaussian

gaussian

NAMD

namd

OpenFoam

openfoam

Quantum Espresso

WRF

wrf

SIESTA

siesta

in-house code

inhouse

Tensorflow

tensorflow

PYTHON

python

Caffe

caffe

Pytorch

pytorch

VASP

vasp

Sklearn

sklearn

Gromacs

gromacs

그 외 applications

etc

2. 배치 작업 제출

sbatch 명령을 이용하여 “sbatch {스크립트 파일}” 과 같이 작업을 제출 한다.

$ sbatch [UserJob.script]

작업 진행 확인 할당 받은 노드에 접속하여 작업 진행 여부를 확인할 수 있다.

1) squeue 명령어로 진행 중인 작업이 할당된 노드명(NODELIST)을 확인

$ squeue -u [userID]
JOBID PARTITION   NAME   USER   STATE   TIME   TIME_LIMI NODES NODELIST(REASON)
99792 cas_v100_4    ior  userID RUNNING  0:12    5:00:00    1      gpu25

2) ssh 명령을 이용하여 해당 노드에 접속

$ ssh gpu25

3) 계산노드에 진입하여 top 또는 nvidia-smi 명령어를 이용하여 작업 진행 여부 조회 가능

※ 2초 간격으로 GPU 사용률을 모니터링하는 예제

$ nvidia-smi -l 2

작업 스크립트 파일 작성 예시
- SLURM에서 배치 작업을 수행하기 위해서는 SLURM 키워드들을 사용하여 작업 스크립트 파일을 작성해야 한다.

※ ‘[별첨1] 작업스크립트 파일 주요 키워드’를 참조

※ 기계학습 프레임워크 Conda 활용은 KISTI 슈퍼컴퓨팅 블로그 (http://blog.ksc.re.kr/127) 참조

SLURM 키워드

키워드

설명

#SBATCH –J

작업명 지정

#SBATCH --time

최대 작업 수행 시간 지정

#SBATCH –o

작업 로그 파일명 지정

#SBATCH –e

에러 로그 파일명 지정

#SBATCH –p

사용할 파티션 지정

#SBATCH --comment

사용할 애플리케이션명

#SBATCH -–nodelist=(노드 리스트)

작업을 수행할 노드 지정

#SBATCH -–nodes=(노드 수)

작업을 수행할 노드 수 지정

#SBATCH --ntasks-per-node=(프로세스 수)

노드 당 수행될 프로세스 수 지정

#SBATCH --cpus-per-task=(cpu core 수)

프로세스 당 할당될 cpu core 수

#SBATCH --cpus-per-gpu=(cpu core 수)

GPU 당 할당될 cpu core 수

#SBATCH --exclusive

노드를 전용으로 사용하기 위한 옵션

뉴론 공유 노드 정책에서 메모리 할당량 설정 뉴론 시스템 자원 활용의 효율성 및 사용자의 안정적인 작업 수행을 위하여 아래와 같이 메모리 할당량을 자동 조절

memory-per-node = ntasks-per-node * cpus-per-task * (단일 노드 메모리 가용량의 95% / 단일 노드 총 core 수)

※ '--exclusive 옵션 사용시에 단일 노드 메모리 가용량의 95%가 작업에 할당되며, 노드를 전용으로 사용할 수 있음. 단, 전용으로 사용가능한 노드가 확보a될 때까지 대기 시간이 길어질 수 있음.

뉴론 공유 노드 정책에서 GPU 당 CPU core 할당 개수 설정 GPU 어플리케이션의 안정적인 수행을 위해 노드당 CPU core 개수를 GPU에 비례하여 아래와 같이 기본 할당 (메모리 용량도 자동으로 설정, 참조: 뉴론 공유 노드 정책에서 메모리 할당량 설정)

cpus-per-gpu = node의 총 core 수 / node의 총 GPU 수 * 요청 GPU 수(--gres=gpu:x)

※ 메모리 요구량 추가로 필요한 경우 기본 할당된 cpus-per-gpu 수 보다 크게 자원을 요청하여 메모리 할당량을 확보할 수 있음.

CPU Serial 프로그램

#!/bin/sh
#SBATCH -J Serial_cpu_job
#SBATCH -p skl
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH -o %x_%j.out
#SBATCH -e %x_%j.err
#SBATCH --time=01:00:00
#SBATCH --comment xxx #Application별 SBATCH 옵션 이름표 참고

export OMP_NUM_THREADS=1

module purge
module load intel/19.1.2

srun ./test.exe

exit 0

※ 1노드 점유, 순차 사용 예제

CPU OpenMP 프로그램

#!/bin/sh
#SBATCH -J OpenMP_cpu_job
#SBATCH -p skl
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=10
#SBATCH -o %x_%j.out
#SBATCH -e %x_%j.err
#SBATCH --time=01:00:00
#SBATCH --comment xxx #Application별 SBATCH 옵션 이름표 참고

export OMP_NUM_THREADS=10

module purge
module load intel/19.1.2

mpirun ./test_omp.exe

exit 0

※ 1노드 점유, 노드 당 10스레드 사용 예제

CPU MPI 프로그램

#!/bin/sh
#SBATCH -J MPI_cpu_job
#SBATCH -p skl
#SBATCH --nodes=2 
#SBATCH --ntasks-per-node=4 
#SBATCH -o %x_%j.out
#SBATCH -e %x_%j.err
#SBATCH --time=01:00:00
#SBATCH --comment xxx #Application별 SBATCH 옵션 이름표 참고

module purge
module load intel/19.1.2 mpi/impi-19.1.2

mpirun ./test_mpi.exe

※ 2노드 점유, 노드 당 4 프로세스(총 8 MPI 프로세스) 사용 예제

CPU Hybrid (OpenMP+MPI) 프로그램

#!/bin/sh
#SBATCH -J hybrid_cpu_job
#SBATCH -p skl
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=2
#SBATCH --cpus-per-task=10
#SBATCH -o %x_%j.out
#SBATCH -e %x_%j.err
#SBATCH --time=01:00:00
#SBATCH --comment xxx #Application별 SBATCH 옵션 이름표 참고

module purge
module load intel/19.1.2 mpi/impi-19.1.2

export OMP_NUM_THREADS=10

mpirun ./test_mpi.exe

※ 1노드 점유, 노드 당 2 프로세스, 프로세스 당 10 스레드(총 2 MPI 프로세스, 20 OpenMP 스레드) 사용 예제

GPU Serial 프로그램

#!/bin/sh
#SBATCH -J Serial_gpu_job
#SBATCH -p cas_v100_4
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH -o %x_%j.out
#SBATCH -e %x_%j.err
#SBATCH --time=01:00:00
#SBATCH --gres=gpu:1 # using 2 gpus per node
#SBATCH --comment xxx #Application별 SBATCH 옵션 이름표 참고

export OMP_NUM_THREADS=1

module purge
module load intel/19.1.2 cuda/11.4

srun ./test.exe

exit 0

※ 1노드 점유, 순차 사용 예제

GPU OpenMP 프로그램

#!/bin/sh
#SBATCH -J openmp_gpu_job
#SBATCH -p cas_v100_4
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=10
#SBATCH -o %x_%j.out
#SBATCH -e %x_%j.err
#SBATCH --time=01:00:00
#SBATCH --gres=gpu:2 # using 2 gpus per node
#SBATCH --comment xxx #Application별 SBATCH 옵션 이름표 참고

export OMP_NUM_THREADS=10

module purge
module load intel/19.1.2 cuda/11.4

srun ./test_omp.exe

exit 0

※ 1노드 점유, 노드 당 10스레드 2GPU 사용 예제

GPU MPI 프로그램

#!/bin/sh
#SBATCH -J mpi_gpu_job
#SBATCH -p cas_v100_4
#SBATCH --nodes=2 
#SBATCH --ntasks-per-node=4
#SBATCH -o %x_%j.out
#SBATCH -e %x_%j.err
#SBATCH --time=01:00:00
#SBATCH --gres=gpu:2 # using 2 gpus per node
#SBATCH --comment xxx #Application별 SBATCH 옵션 이름표 참고

module purge
module load intel/19.1.2 cuda/11.4 cudampi/mvapich2-2.3.6

srun ./test_mpi.exe

※ 2노드 점유, 노드 당 4 프로세스(총 8 MPI 프로세스), 노드당 2GPU 사용 예제

GPU MPI 프로그램 - 1 node의 모든 CPU를 점유하는 실행예제

#!/bin/sh
#SBATCH -J mpi_gpu_job
#SBATCH -p cas_v100_4
#SBATCH --nodes=1 
#SBATCH --ntasks-per-node=40
#SBATCH -o %x_%j.out
#SBATCH -e %x_%j.err
#SBATCH --time=01:00:00
#SBATCH --gres=gpu:2 
#SBATCH --comment xxx 

module purge
module load intel/19.1.2 cuda/11.4 cudampi/mvapich2-2.3.6

srun ./test_mpi.exe

※ cas_v100_4 1개 노드 모든 core 점유, 2GPU 사용 예제

GPU MPI 프로그램 - 1 node CPU의 절반만 점유하는 실행 예제

#!/bin/sh
#SBATCH -J mpi_gpu_job
#SBATCH -p cas_v100nv_8
#SBATCH --nodes=1 
#SBATCH --ntasks-per-node=16
#SBATCH -o %x_%j.out
#SBATCH -e %x_%j.err
#SBATCH --time=01:00:00
#SBATCH --gres=gpu:4
#SBATCH --comment xxx 

module purge
module load intel/19.1.2 cuda/11.4 cudampi/mvapich2-2.3.6

srun ./test_mpi.exe

※ cas_v100nv_8 1개 노드의 절반 core 점유, 4 GPU 사용 예제

※ 파티션별 총 core 수는 스케줄러(SLURM)를 통한 작업 실행 > 가. 큐 구성 > Total CPU core 수 참고

많은 메모리 할당이 필요한 프로그램 실행 예제

#!/bin/sh
#SBATCH -J mem_alloc_job
#SBATCH -p cas_v100_4
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=40
#SBATCH -o %x_%j.out
#SBATCH -e %x_%j.err
#SBATCH --time=01:00:00
#SBATCH --comment xxx #Application별 SBATCH 옵션 이름표 참고

module purge
module load intel/19.1.2 mpi/impi-19.1.2

mpirun -n 2 ./test.exe

exit 0

※ 프로그램 실행에 사용할 core 수는 적으나, 메모리 사용량이 큰 경우 노드당 수행될 프로세스 수로 메모리 할당량을 조절하여 프로그램 실행하는 예제

※'--mem' (노드 당 메모리 할당) 옵션은 사용 불가함. 노드 당 수행될 프로세스 수(ntasks-per-node)와 프로세스 당 할당될 cpu core 수(cpus-per-task)를 입력하면 아래 수식에 따라 메모리 할당량이 자동 계산됨(memory-per-node = ntasks-per-node * cpus-per-task * (단일 노드 메모리 가용량의 95% / 단일 노드 총 core 수)

※'--exclusive 옵션 사용시에 단일 노드 메모리 가용량의 95%가 작업에 할당되며, 노드를 전용으로 사용할 수 있음, 단 전용으로 사용가능한 노드가 확보될 때까지 대기 시간이 길어질 수 있음.

3. 인터렉티브 작업 제출

※ 인터렉티브 작업 제출 시, 로그인 노드의 환경설정이 전달되므로 gh200_1 파티션으로 작업 제출할 때는 module purge 이후 작업 제출하거나, 계산노드 접속 후 module purge 후 필요한 ARM module 설정 권장

자원 할당 cas_v100_4 파티션의 gpu 2노드(각각 2core, 2gpu)를 interactive 용도로 사용

$ salloc --partition=cas_v100_4 --nodes=2 --ntasks-per-node=2 --gres=gpu:2 --comment={SBATCH 옵션이름} #Application별 SBATCH 옵션 이름표 참고

※ 인터렉티브 작업의 walltime은 8시간으로 고정됨

작업 실행

$ srun ./(실행파일) (실행옵션)

진입한 노드에서 나가기 또는 자원 할당 취소

$ exit

커맨드를 통한 작업 삭제

$ scancel [Job_ID]

※ Job ID는 squeue 명령으로 확인 가능

4. 작업 모니터링

파티션 상태 조회 sinfo 명령을 이용하여 조회

$ sinfo
PARTITION    AVAIL   TIMELIMIT  NODES STATE NODELIST
jupyter      up      2-00:00:00 6     mix   jupyter[01-05,07]
cas_v100nv_8 up      2-00:00:00 4     idle  gpu[01-04]
cas_v100nv_4 up      2-00:00:00 2     alloc gpu[06-07]
cas_v100nv_4 up      2-00:00:00 2     idle  gpu[08-09]
cas_v100_4   up      2-00:00:00 1     mix   gpu10
cas_v100_4   up      2-00:00:00 10    idle  gpu[11-20]
cas_v100_2   up      2-00:00:00 1     mix   gpu25

※ 노드 구성은 시스템 부하에 따라 시스템 운영 중 조정될 수 있음.

PARTITION : 현재 SLURM에서 설정된 파티션명.
- AVAIL : 파티션의 상태 (up or down)
- TIMELIMIT : wall clock time
- NODES : 노드 수
- STATE : 노드의 상태 (alloc-자원사용중/Idle-사용가능)
- NODELIST : 노드 리스트
노드별 상세 정보 sinfo 명령 뒤에 "-Nel" 옵션을 사용하면 상세 조회가 가능하다.

$ sinfo -Nel
Fri Mar 18 10:52:13 2022
NODELIST NODES PARTITION    STATE CPUS S:C:T  MEMORY TMP_DISK WEIGHT AVAIL_FE REASON
gpu01    1     cas_v100nv_8 idle  32   2:16:1 384000 0        1      TeslaV10 none
gpu02    1     cas_v100nv_8 idle  32   2:16:1 384000 0        1      TeslaV10 none
gpu03    1     cas_v100nv_8 idle  32   2:16:1 384000 0        1      TeslaV10 none
gpu04    1     cas_v100nv_8 idle  32   2:16:1 384000 0        1      TeslaV10 none
- -  이 하 생 략 - -

작업 상태 조회 squeue 명령을 이용하여 작업 목록 및 상태를 조회

$squeue
  JOBID PARTITION     NAME         USER   ST     TIME     NODES.      NODELIST(REASON)
  760   cas_v100_4   gpu_burn     userid   R     0:00       10          gpu10
  761   cas_v100_4   gpu_burn     userid   R     0:00       10          gpu11
  762   cas_v100_4   gpu_burn     userid   R     0:00       10          gpu12

작업 상태확인 및 노드상태 그래픽으로 확인

$ smap

제출된 작업 상세 조회

$ scontrol show job [작업 ID]

다. 작업 제어

작업 삭제(취소) scancel 명령을 이용하여 “scancel [Job_ID]" 과 같이 작업을 삭제 한다. Job_ID 는 squeue 명령을 이용하여 조회해서 확인한다.

$ scancel 761

라. 컴파일, 디버깅, 작업제출 위치

로그인 노드에서 ssh로 직접 접속이 가능한 디버깅 노드를 제공하고 있음.
로그인/디버깅 노드에서 컴파일, 디버깅 및 모든 파티션에 대한 작업 제출이 가능함.
디버깅 노드는 CPU time Limit이 120분임.
필요시 모든 파티션에서 SLURM Interactive Job 기능을 이용해 컴파일, 디버깅이 가능함

2023년 2월 22일에 마지막으로 업데이트되었습니다.

Previous사용자 프로그래밍 환경 Next사용자 지원

Last updated 26 days ago