本文档旨在指导用户如何在SLURM环境下，并行运行同一个Python脚本处理多个输入文件。我们将详细解释如何配置SLURM脚本，以及如何使用srun命令有效地分配任务到多个节点，从而实现高效的并行处理。此外，我们还会简要介绍SLURM作业数组，作为另一种可选的解决方案。
理解SLURM任务分配
在使用SLURM时，理解任务分配至关重要。以下是几个关键参数的解释：
–nodes: 指定请求的节点数量。每个节点拥有的CPU数量取决于集群配置。–ntasks: 指定请求的总任务数量。–ntasks-per-node: 指定每个节点上运行的最大任务数量。如果指定了–ntasks，则此参数表示每个节点的最大任务数；否则，表示每个节点的精确任务数。
如果已知每个节点的CPU数量，建议使用–ntasks和–cpus-per-task，避免过度订阅节点，从而影响性能。
使用srun进行并行执行
srun命令用于在SLURM分配的资源上立即运行任务。在sbatch脚本中，srun允许用户利用已分配的资源执行并行任务。
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以下是一个示例SLURM脚本，展示了如何使用srun并行处理多个文件：
#!/bin/bash#SBATCH --nodes=8#SBATCH --ntasks-per-node=128INPUT_DIR='path/to/input/dir'OUTPUT_DIR='/path/to/output/dir'# 读取文件名到数组INPUT_STEMS_FILE='/some/path/to/list/of/inputs.txt'INPUT_STEMS=()while IFS= read -r line; do INPUT_STEMS+=("$line")done < <(tr -d 'r' "$OUTPUT_FILE_NAME" &donewait
代码解释：
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100 查看详情 #SBATCH 指令: 设置SLURM作业的资源需求，包括节点数量和每个节点的任务数。文件名读取: 从文件中读取输入文件名，存储到数组INPUT_STEMS中。循环处理: 使用for循环遍历每个输入文件。轮询节点分配: 使用取模运算(%)将任务轮询分配到各个节点。SLURM_NNODES是SLURM提供的环境变量，表示分配的节点总数。动态文件名生成: 根据循环索引和输入目录，动态生成输入和输出文件名。srun 命令:-N1 -n1: 指定每个任务使用1个节点和1个核心。-w ${SLURM_NODELIST}: 确保任务仅在分配的节点上运行。–nodelist=$(hostname -s)$NODE_NUMBER: 指定任务运行的具体节点。hostname -s 获取当前节点的主机名，然后添加轮询分配的节点编号。python_script.py –input “$INPUT_FILE_NAME” > “$OUTPUT_FILE_NAME”: 运行Python脚本，并将输出重定向到输出文件。&: 将任务放入后台运行，实现并行执行。wait 命令: 等待所有后台任务完成。
注意事项：
确保INPUT_DIR、OUTPUT_DIR和INPUT_STEMS_FILE变量设置为正确的值。根据实际情况调整–nodes和–ntasks-per-node参数。python_script.py 脚本需要能够处理单个输入文件，并生成相应的输出文件。–nodelist参数可能需要根据集群的具体配置进行调整。
SLURM作业数组
SLURM作业数组是另一种并行执行任务的方法。它允许用户提交一个作业，该作业会被分解成多个独立的子作业，每个子作业处理不同的输入。
示例：
#!/bin/bash#SBATCH --array=0-999INPUT_DIR='path/to/input/dir'OUTPUT_DIR='/path/to/output/dir'INPUT_STEMS_FILE='/some/path/to/list/of/inputs.txt'# Read the file names into an arrayINPUT_STEMS=()while IFS= read -r line; do INPUT_STEMS+=("$line")done < <(tr -d 'r' "$OUTPUT_FILE_NAME"
代码解释：
#SBATCH –array=0-999: 创建一个包含1000个子作业的作业数组，索引从0到999。$SLURM_ARRAY_TASK_ID: SLURM提供的环境变量，表示当前子作业的索引。动态文件名生成: 根据$SLURM_ARRAY_TASK_ID动态生成输入和输出文件名。运行Python脚本: 运行Python脚本，处理对应的输入文件。
选择哪种方法？
如果需要更精细地控制任务分配到哪些节点，或者需要在任务之间进行通信，则使用srun方法。如果任务是完全独立的，并且不需要复杂的任务分配，则使用作业数组。
总结
本文档介绍了两种在SLURM环境下并行运行Python脚本处理多个文件的方法：使用srun和使用作业数组。选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。理解SLURM的任务分配机制，并根据实际情况调整脚本参数，可以有效地提高并行处理的效率。记住根据你的集群配置调整节点和任务数量，并仔细检查文件路径，以确保脚本正确运行。
以上就是SLURM教程：并行运行Python脚本处理多个文件的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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