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Using GPUs with Slurm/fr: Difference between revisions
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===Regroupement de tâches pour un seul GPU=== | ===Regroupement de tâches pour un seul GPU=== | ||
Pour exécuter pendant plus de 24 heures quatre programmes qui utilisent un seul GPU ou deux programmes qui utilisent deux GPU, nous recommandons [[GNU Parallel/fr|GNU Parallel]]. Voici un exemple simple : | |||
Pour exécuter pendant | |||
<pre> | <pre> | ||
cat params.input | parallel -j4 'CUDA_VISIBLE_DEVICES=$(({%} - 1)) python {} &> {#}.out' | cat params.input | parallel -j4 'CUDA_VISIBLE_DEVICES=$(({%} - 1)) python {} &> {#}.out' | ||
</pre> | </pre> | ||
L'identifiant du GPU est calculé en soustrayant 1 de l'identifiant de la fente ( | L'identifiant du GPU est calculé en soustrayant 1 de l'identifiant de la fente (<i>slot</i>), représenté par {%}. L'identifiant de la tâche est représenté par {#}, avec des valeurs partant de 1. | ||
Le fichier <code>params.input</code> devrait contenir les paramètres sur des lignes distinctes, comme suit : | Le fichier <code>params.input</code> devrait contenir les paramètres sur des lignes distinctes, comme suit : | ||
<pre> | <pre> | ||
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</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. | 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. | ||
== | == Profilage des tâches avec GPU == | ||
On [[Béluga/en|Béluga]] and [[Narval/en|Narval]], the | On [[Béluga/en|Béluga]] and [[Narval/en|Narval]], the | ||