Python/fr: Difference between revisions

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Dans les exemples précédents, nous sommes toutefois limités à quatre processus. Avec une grappe, il est très important d'utiliser les cœurs qui sont alloués à la tâche. Si le nombre de processus exécutés dépasse le nombre de cœurs demandés pour la tâche, les calculs s'effectueront plus lentement et le nœud de calcul sera possiblement surchargé. Si le nombre de processus exécutés est inférieur au nombre de cœurs demandés, certains cœurs resteront inactifs et les ressources ne seront pas utilisées de façon optimale. Votre code devrait faire appel à autant de cœurs que la quantité de ressources demandées à l'ordonnanceur. Par exemple, pour exécuter le même calcul sur des dizaines de données ou plus, il serait sensé d'utiliser tous les cœurs  d'un nœud. Dans ce cas, le script de soumission de la tâche aurait l'en-tête suivant :  
Dans les exemples précédents, nous sommes toutefois limités à quatre processus. Avec une grappe, il est très important d'utiliser les cœurs qui sont alloués à la tâche. Si le nombre de processus exécutés dépasse le nombre de cœurs demandés pour la tâche, les calculs s'effectueront plus lentement et le nœud de calcul sera possiblement surchargé. Si le nombre de processus exécutés est inférieur au nombre de cœurs demandés, certains cœurs resteront inactifs et les ressources ne seront pas utilisées de façon optimale. Votre code devrait faire appel à autant de cœurs que la quantité de ressources demandées à l'ordonnanceur. Par exemple, pour exécuter le même calcul sur des dizaines de données ou plus, il serait sensé d'utiliser tous les cœurs  d'un nœud. Dans ce cas, le script de soumission de la tâche aurait l'en-tête suivant :  
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#SBATCH --ntasks-per-node=1
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#SBATCH --cpus-per-task=32
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python cubes_parallel.py
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