Using GPUs with Slurm/fr: Difference between revisions

   --gpus-per-node=[type:]number

À l'intérieur des crochets, vous pouvez indiquer la quantité et le type de GPU. Pour les types, voyez le tableau dans la section GPU disponibles ci-dessous. Voici deux exemples :

   --gpus-per-node=2

   --gpus-per-node=v100:1

Sur la première ligne, on demande deux GPU par nœud, peu importe le type de GPU. Sur la deuxième ligne, on demande 1 GPU par nœud, de type V100.

La forme suivante peut aussi être utilisée

   --gres=gpu[[:type]:number]

Cette forme est cependant moins récente et ne sera probablement plus prise en charge dans les versions de Slurm à venir. Nous vous recommandons  de la remplacer dans vos scripts par --gpus-per-node.

Il y a plusieurs autres directives que vous pouvez utiliser pour demander des GPU  par exemple --gpus, --gpus-per-socket, --gpus-per-task, --mem-per-gpu, and --ntasks-per-gpu. Voyez la documentation de Slurm sur [https://slurm.schedmd.com/sbatch.html sbatch].  Notre équipe n'a pas testé toutes les combinaisons; si vous n'obtenez pas le résultat voulu, contactez le [[Technical support/fr|soutien technique]].

Pour l'information générale sur l'ordonnancement des tâches, consultez [[Running jobs/fr|Exécuter des tâches]].

|}

(*) Le terme ''compute capability'' est utilisé par NVIDIA pour indiquer les fonctionnalités matérielles spécifiques à un GPU particulier et n'a aucun rapport avec la performance des dispositifs. Cet attribut n'est utile que si vous compilez vos propres programmes GPU. Pour plus d'information, voir [[CUDA/fr#Attribut_.22compute_capability.22|la page CUDA]].

(**) Pour avoir accès aux nœuds V100 à grande mémoire de Graham, utilisez les arguments suivants dans la commande sbatch/salloc : "--constraint=cascade,v100".

== Mist ==

L'identifiant du GPU est calculé en soustrayant 1 de l'identifiant de la fente (''slot''), représenté par {%}. L'identifiant de la tâche est représenté par {#}, avec des valeurs partant de 1.

Le fichier params.input devrait contenir les paramètres sur des lignes distinctes, comme suit :

<pre>

</pre>

Vous pouvez ainsi soumettre plusieurs tâches. Le paramètre <code>-j4</code> fait en sorte que GNU Parallel exécutera quatre tâches concurremment en lançant une tâche aussitôt que la précédente est terminée. Pour éviter que deux tâches se disputent le même GPU, utilisez CUDA_VISIBLE_DEVICES.

[[Category:SLURM]]