首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

当未设置-- GPU时,防止在SLURM中使用GPU

在SLURM中,如果未设置--GPU选项,可以通过以下方式防止使用GPU:

  1. 禁用GPU资源分配:在SLURM作业提交脚本中,可以使用--gres选项来指定所需的资源类型,例如--gres=gpu:0表示需要0个GPU资源。通过将GPU资源数量设置为0,可以确保作业不会使用任何GPU资源。
  2. 限制GPU可见性:SLURM提供了--cpus-per-task选项,可以用来限制作业使用的CPU核心数量。通过将--cpus-per-task设置为0,可以确保作业无法访问任何CPU核心,从而间接地阻止作业使用GPU资源。
  3. 使用SLURM的资源限制功能:SLURM提供了资源限制功能,可以通过scontrol命令来设置作业的资源限制。可以使用scontrol show config命令查看当前的资源限制配置,然后使用scontrol update jobid=<jobid> <resource>=0命令将相应的资源限制设置为0,从而阻止作业使用该资源。

需要注意的是,以上方法仅适用于SLURM作业调度系统,具体的实施方式可能会因系统配置和版本而有所差异。此外,如果需要在SLURM中使用GPU资源,应该正确设置相关的选项,以确保作业能够正常访问和使用GPU。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

pytorch gpugpugpu与cpu load相互转化操作

问题描述 有时加载已训练好的模型,会出现 out of memory 的错误提示,但仔细检测使用GPU卡并没有再用且内存也没有超出。...经查阅发现原来是训练模型使用GPU卡和加载使用GPU卡不一样导致的。个人感觉,因为pytorch的模型是会记录有GPU信息的,所以有时使用不同的GPU加载时会报错。...torch.load(‘modelparameters.pth’, map_location={‘cuda:1′:’cuda:0’}) # gpu 1 — gpu 0 当然,你也可以直接将加载模型使用的...但在多人使用一个服务器,你想用的gpu卡已被使用,就需按上面方法转换gpu。...()花费时间很长 如果pytorch进行model.cuda()操作需要花费的时间很长,长到你怀疑GPU的速度了,那就是不正常的。

2.4K20

腾讯云TKE-GPU案例: TensorFlow TKE使用

背景 用户TKE中部署TensorFlow, 不知道如何部署已经如何验证是否可以使用GPU,还是用的cpu....下面主要演示如何部署TensorFlow以及验证TensorFlowTKE是否可以使用GPU TKE添加GPU节点 TKE控制台中添加GPU节点 [GPU] 检查状态: 节点状态为健康说明添加成功...访问测试: [image.png] 获取token TKE控制台登陆到TensorFlow 容器执行一下命令: jupyter notebook list [image.png] 登陆输入这个token...set before GPUs have been initialized print(e) [image.png] 某些情况下,我们希望进程最好只分配可用内存的一个子集,或者仅在进程需要才增加内存使用量...这是一个特定于平台的配置 第二种方法是使用 tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration 配置虚拟 GPU 设备,并且设置可在 GPU

2K90
  • Slurm学习笔记(二)

    – INACTIVE:不接受新作业,已接受的作业开始运行的也不运行。 ​ • TotalCPUs:总CPU核数。 ​ • TotalNodes:总节点数。 ​...如上面Gres=gpu:v100:2指明了有两块V100 GPU。 • NodeAddr:节点IP地址。 • NodeHostName:节点名。 • Version:Slurm版本。...– PENDING:排队。 ​ – RUNNING:运行。 ​ – CANCELLED:已取消。 ​ – CONFIGURING:配置。 ​ – COMPLETING:完成。 ​...• Requeue:节点失效,是否重排队,0为否,1为是。 • Restarts:失败,是否重运行,0为否,1为是。 • BatchFlag:是否为批处理作业,0为否,1为是。...• MinMemoryNode:每节点最小内存大小,0表示限制。 • MinTmpDiskNode:每节点最小临时存盘硬盘大小,0表示限制。 • Features:特性。

    4.1K20

    【科研利器】slurm作业调度系统(二)

    脚本 slurm作业调度系统下,主要支持两种作业形式:提交交互式任务和提交批处理任务。...slurm 脚本可以本地编写后上传,也可以直接在超算上编辑。一个 slurm脚本可设置很多内容,比如作业要提交到的分区、运行的最大时长等。以下给出一个常用的模板: #!...任务最长时间的设置格式是 DD-HH:MM:SS,例如一天又15小写作 1-15:00:00。 以上的所有 #SBATCH 属性均可以不设置缺少某属性,系统将使用默认值。...在这里说一句题外话,请大家使用时估计自己任务的开销,适量申请计算资源,避免造成资源的浪费,毕竟这都是花钱买来的!...3 提交任务 将slurm脚本编写完毕并上传超算后(或直接在超算编辑),进入 slurm脚本的目录,使用如下命令完成脚本(test.slurm)的提交。

    4.4K22

    【科研利器】slurm作业调度系统(三)

    这里需要注意的是 QoS 和 Partition 同时指定最大运行时间,以二者限制最严格的为准。例如,指定 QoS 为 debug 并提交到 cpu 分区,则最长运行时间为3小。...直接使用 sacct 命令会输出从当天 00:00:00 起到现在的全部作业。 2)如果使用如下命令,则会输出从 MM 月 DD 日起的所有历史作业。...更新任务设置 有时我们很早就提交了任务,但是在任务开始前却发现作业的属性写错了(例如提交错了分区,忘记申请 GPU 个数),取消了重新排队似乎很不划算。...由于可修改的属性非常多,我们可以借助 slurm 自动补全功能来查看可修改的内容。这只需要我们输入完 JOBID 后空一格并敲两下 TAB 键。...任务已经开始运行时,一般不可以再变更申请资源,分区等参数。特别地,如果发现自己低估了任务运行时间,用户不能使用 scontrol 命令延长任务最大时间。但是可以根据需求减少任务的最大时间。

    2.5K10

    TACC 集群使用笔记

    大多数TACC HPC资源上挂载了三个文件系统:HOME、WORK、和 Lonestar6高性能计算系统,HOME、WORK和SCRATCH路径的使用场景分别如下: HOME路径: 使用场景:主要用于存储用户个人的文件...-E:作业开始通知。 -e email_address:作业开始通过指定的电子邮件地址通知。 -t hh:mm:ss:设置计算时间(默认为 30 分钟)。 -queues:列出系统的队列。...-- :必须在所有 idev 选项之后使用,用于指定其他 Slurm 选项。...队列 idev -pselect # 设置交互式会话的最长时间为2小, 1个节点,4 个任务,请求 development 队列执行计算任务 idev -t 02:00:00 -N 1 -n...4 -p development 上面最后一个例子使用的是名为development的节点,你也可以先使用sinfo命令查看所有节点,然后手动设置成空闲的节点,例如: $ sinfo gpu-a100

    18210

    slurm学习笔记(一)

    交互式作业提交(采用srun命令提交): 资源分配与任务加载两步均通过srun命令进行: 当在登录shell执行srun命令, srun首先向系统提交作业请求并等待资源分配,然后在所分配的节点上加载作业...采用该模式,用户该终端需等待任务结束才能继续其它操作,作业结束前,如果提交的命令行终端断开,则任务终止。一般用于短时间小作业测试。 2....作业脚本也可使用srun命令加载作业任务。提交采用的命令行终端终止,也不影响作业运行。 3....作业结束前,如果提交的命令行终端断开,则任务终止。典型用途是分配资源并启动一个shell, 然后在这个shell利用srun运行并行作业。...scancel:取消排队或运行的作业或作业步。 scontrol:显示或设定Slurm作业、队列、节点等状态。 sinfo:显示队列或节点状态。

    5.6K21

    我的深度学习开发环境详解:TensorFlow + Docker + PyCharm等,你的呢(附问卷)

    顺便说一下,在这篇文章我会提及在你的远程机器上 (带有所有的 GPU 的附属项目)使用 super duper,在这台远程机器上你计划训练你的深度学习机器模型。...通过限制默认情况下可以使用的命令集,SLURM 让您对团队同事机器上的权限拥有更好的控制,并且强制每个成员使用特定的专用 GPU/CPU 资源「作业」环境运行他们的代码。...所以长时间运行的过程挂载这些文件夹会替你节省大量时间。 设置一个远程的 python 解释器:本地机器和远程机器上使用同一个 docker 映像是避免以后可能会发生的环境配置问题的另一个方法。...一旦它连接到你的 docker 虚拟机,你应该会看到你刚才获取的 TensorFlow 映像已经可用映像的列表中了。这个设置好之后,只要 pycharm 连接好了,你就可以开始了。...如果你设置没有改变任何地方,TensorFlow 的 CPU 映像应该已经在你的本地 docker 环境中了。

    1.9K60

    【科研利器】slurm作业调度系统(一)

    随着时代的不断发展,我们在做项目使用的数据也越来越大。进行计算量很大的任务,我们不可避免地会使用超级计算机(以下简称超算)来帮助我们完成。...SLURM 是其中一个优秀的开源作业调度系统,和 Torque PBS 相比,SLURM 集成度更高,对 GPU 和 MIC 等加速设备支持更好。...2 选择超算工作站进行计算的优势 前面已经简单提到了为什么要使用超算工作站,在这里我们更详细地说明使用超算工作站的优势。 1、它可以将我们的个人电脑从繁重的任务解放出来。...准备好slurm脚本后,使用如下命令就可以将刚才的任务提交上去,这里 sbatch 是提交 SLURM 脚本的命令。 如果工作站有空闲资源,那么我的程序将会被放在某一个节点的某 一个核心上运行。...总结起来,工作站上进行运算的步骤如下: 1、登录主节点,准备程序和数据。 2、编写 SLURM 脚本,设置作业属性(例如占用的资源,最长运行时间)。

    3.8K21

    Slurm 快速入门:资源管理与作业调度系统

    作业是计算资源上运行的脚本。该脚本包含您要在超级计算节点上运行的命令。 sbatch slurm.batch.sh 一旦您编写了 SLURM 提交脚本,就超级容易使用。...3.4. sinfo 有时可能很难获得一个节点并且您最终 SLURM 队列很长一段时间,或者您只是想在提交之前测试一个脚本并离开以确保它运行良好。...NODES 给定分区的节点数 STATE 维护、混合、空闲、停机、分配 NODELIST 具有给定状态的节点名称 使用此信息,可以找到具有可用于作业的空闲节点的分区。...salloc 分区中保留一个节点来交互地运行作业脚本的命令 # 下面的命令将在短分区为 1 个节点提供 4 个 cpu,时间为 00 小时:30 分钟:00 秒 $ salloc -N 1 -...节点数 所需的处理器或作业数量 要使用的分区/队列类型(可选) 内存要求(可选) 想要运行作业的时间长度(每个分区都有一个默认值) 在哪里写入输出和错误文件 HPC 上运行时的作业名称 获取工作状态的电子邮件

    3.3K50

    一文梳理:如何构建并优化GPU云算力中心?

    我们知道,这张网络仅用于进行存储和互联网调用以及传输基于 SLURM,Kubernetes 等管理调度平台的带内管理流量,并不会用于延敏感和带宽密集型的梯度同步。...如果来自同一服务器的所有 GPU 都连接到同一个 ToR 交换机,它们将并行流量发送到网络,使用相同链路造成拥塞的可能性会非常高。...存储集群的磁盘发生故障将触发重建,会在计算网上造成大量的流量,形成更严重的拥塞。                                      ...IPMI可独立于操作系统外自行运作,并允许管理者受监控的系统开机但有接电源的情况下进行远程管理,但这种监控功能主要集中硬件级别。...GPU Direct RDMA这是一个包含在 cuda-drivers-5xx 的附加内核驱动程序,默认情况下启用。

    27511

    MMClassification 图像分类代码实战

    0.9999284744262695} 推理工具 单张图像推理 python demo/image_demo.py ${IMAGE_FILE} ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} 测试集上测试.../tools/dist_test.sh ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} ${GPU_NUM} [--metrics ${METRICS}] [--out ${RESULT_FILE.../tools/dist_train.sh ${CONFIG_FILE} ${GPU_NUM} [optional arguments] 使用任务调度器Slurm 启动任务 [GPUS=${GPUS}]...模型结构模型有几层、每层多少通道数等等 数据集用什么数据训练模型:数据集划分、数据文件路径、数据增强策略等等 训练策略梯度下降算法、学习率参数、batch_size、训练总轮次、学习率变化策略等等 运行时GPU...、分布式环境配置等等 一些辅助功能如打印日志、定时保存checkpoint等等 OpenMMLab 项目中,所有这些项目都涵盖一个配置文件,一个配置文件定义了一个完整的训练过程 model 字段定义模型

    73740

    9个技巧让你的PyTorch模型训练变得飞快!

    lightning,启用16bit并不需要修改模型的任何内容,也不需要执行我上面所写的操作。设置Trainer(precision=16)就可以了。...in device sout = self.decoder(out.cuda(4)) # <--- the 4 here 使用多个GPU要考虑的注意事项: 如果模型已经GPU上了,model.cuda...如果你已经做到了这一步,那么你现在可以几分钟内训练Imagenet了!这并没有你想象的那么难,但是它可能需要你对计算集群的更多知识。这些说明假设你正在集群上使用SLURM。...高层次上: 每个GPU上初始化一个模型的副本(确保设置种子,让每个模型初始化到相同的权重,否则它会失败)。 将数据集分割成子集(使用DistributedSampler)。...Lightning,这很容易通过将distributed_backend设置为ddp和设置GPUs的数量来实现。

    1.2K51

    Run python on a supercomputer

    自力更生求助google,youtube,stack overflow,梳理下来,简而言之,可以理解分而治之多线程的多处理核(cpu/gpu)的版本,涉及算力资源调度引入slurm,涉及通讯引入mpi。...相关技术 slurm Slurm 任务调度工具(前身为极简Linux资源管理工具,英文:Simple Linux Utility for Resource Management,取首字母,简写为SLURM...它为CPU和GPU上并行化Python代码提供了大量选项,而经常只需要微小的代码变更。 MPI: mpi4py MPI的全称是Message Passing Interface,即消息传递接口。...mpi4py是一个构建在MPI之上的Python库,主要使用Cython编写。mpi4py使得Python的数据结构可以方便的多进程传递。...上使用slurm运行python需要有自己的环境,有两种方式: 1) 用pip --user 或者 conda 之类构建隔离的环境; 2) 用singularity容器构建环境 推荐使用方式2)。

    2.1K31

    用 Pytorch 训练快速神经网络的 9 个技巧

    个人使用的话,推荐使用2080Ti,公司使用的话可用V100。 刚开始你可能会觉得压力很大,但其实只需做两件事:1)将你的模型移动到GPU上,2)在用其运行数据,把数据导至GPU。...Lightning使用16位很简单,不需对你的模型做任何修改,也不用完成上述操作。...这没有想象那么难,但需要更多有关计算集群的知识。这些指令假定你正在集群上使用SLURM。 Pytorch各个GPU上跨节点复制模型并同步梯度,从而实现多节点训练。...高级阶段: GPU上初始化一个模型的副本(确保设置好种子,使每个模型初始化到相同的权值,否则操作会失效。) 将数据集分成子集。每个GPU自己的子集上训练。...Lightning,通过将distributed_backend设置为ddp(分布式数据并行处理)并设置GPU的数量,这可以很容易实现。

    79940

    使用Pytorch训练解决神经网络的技巧(附代码)

    个人使用的话,推荐使用2080Ti,公司使用的话可用V100。 刚开始你可能会觉得压力很大,但其实只需做两件事: 1)将你的模型移动到GPU上;2)在用其运行数据,把数据导至GPU。...始终输入到设备列表的第一个设备上。 跨设备传输数据非常昂贵,不到万不得已不要这样做。 优化器和梯度将存储GPU 0上。因此,GPU 0使用的内存很可能比其他处理器大得多。 9....做到了这一步,就可以几分钟内训练Imagenet数据集了! 这没有想象那么难,但需要更多有关计算集群的知识。这些指令假定你正在集群上使用SLURM。...高级阶段: GPU上初始化一个模型的副本(确保设置好种子,使每个模型初始化到相同的权值,否则操作会失效)。 将数据集分成子集。每个GPU自己的子集上训练。...Lightning,通过将distributed_backend设置为ddp(分布式数据并行处理)并设置GPU的数量,这可以很容易实现。

    1.8K40

    Transformers 4.37 中文文档(十九)

    有关如何配置各个节点和 GPU 的完整详细信息,请参阅此处。 使用deepspeed启动器并且希望使用所有可用的 GPU ,您可以只省略--num_gpus标志。...但 DeepSpeed 提供了一个比其他启动器更容易使用的deepspeed启动器,除非您在 SLURM 环境本节的持续时间内,让我们假设您有 2 个每个 8 个 GPU 的节点。... SLURM 环境启动 SLURM 环境可以使用以下方法。以下是一个 slurm 脚本launch.slurm,您需要根据您特定的 SLURM 环境进行调整。...各种减少操作可能会导致很大的损失,例如梯度多个 GPU 上平均,如果通信使用 fp16 或 bf16,则结果可能会有损失-因为低精度下相加多个数字结果并不精确。...非 Trainer Deepspeed 集成 HfDeepSpeedConfig 用于将 Deepspeed 集成到 Transformers 核心功能使用 Trainer

    1K10

    加速 PyTorch 模型训练的 9 个技巧

    例如,带有编码器和解码器的序列到序列模型在生成输出可能会占用20GB RAM。本例,我们希望将编码器和解码器放在独立的GPU上。...in device sout = self.decoder(out.cuda(4)) # <--- the 4 here 使用多个GPU要考虑的注意事项: 如果模型已经GPU上了,model.cuda...如果你已经做到了这一步,那么你现在可以几分钟内训练Imagenet了!这并没有你想象的那么难,但是它可能需要你对计算集群的更多知识。这些说明假设你正在集群上使用SLURM。...高层次上: 每个GPU上初始化一个模型的副本(确保设置种子,让每个模型初始化到相同的权重,否则它会失败)。 将数据集分割成子集(使用DistributedSampler)。...Lightning,这很容易通过将distributed_backend设置为ddp和设置GPUs的数量来实现。

    94320
    领券