并行超算云计算使用步骤完整流程详情

本文目录

  • 一、将项目传入并运云。
  • 二、创建项目的虚拟环境
  • 三、编辑run.sh脚本
  • 四、提交作业
  • 五、查看作业输出
  • 六、查看提交的作业号
  • 七、结束作业

  

一、将项目传入并运云。

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二、创建项目的虚拟环境

  1. 打开终端
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  2. 使用conda创建:conda create -n 环境名 python=3.8
  3. 查看conda下所有的环境:conda env list
  4. 激活环境:conda activate 环境名
  5. 安装项目所需模块:pip install 模块名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple,如果项目有requirements.txt文件,则需要先cd到包含该文件的目录下,使用pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple来安装所有模块。
  6. 查看当前环境下所有的模块:module ava

三、编辑run.sh脚本

此处的脚本用于后续的提交作业。

#!/bin/bash     
module load anaconda/2021.05
export PYTHONUNBUFFERED=1

source activate yolov5
cd /data/home/scv9187/yolov1
python train.py

一般只需要修改后三行即可。
source activate yolov5:激活刚才创建好的环境,这里yolov5是环境名,要根据自己所创建的环境修改。
cd /data/home/scv9187/yolov1:切换含有train.py文件的目录下。
python train.py:运行train.py文件。

四、提交作业

我们需要先cd到含有run.sh脚本文件的目录下,然后使用下面命令提交脚本文件。
使用命令:sbatch --gpus=GPU卡数 run.sh,这里GPU卡数不要超过8。
使用示例:sbatch --gpus=8 run.sh

在这里插入图片描述
  提交后会立刻获得一个作业号,但是这个作业号并不是.out文件,只是为了方便后续我们区别不同的作业而已。
  在提交完成后,等待片刻,终端会生成一个作业号.out文件。但是这并不是立刻生成的,当我们提交了作业后,云计算端会按照作业的排队顺序去分配计算资源,当作业被分配了资源后,才会生成.out文件。这时需要等待分配资源即可。

五、查看作业输出

使用命令:tail -f slurm-作业号.out
使用示例:tail -f slurm-1052867.out

特别注意:只有终端生成了.out文件后,我们才可以使用上面的命令就可以查看作业的输出内容。
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六、查看提交的作业号

使用命令:squeue
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作业运行状态:
R:正在运行
PD:正在排队
CG:即将完成
CD:已完成

七、结束作业

使用命令:scancel 作业号
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