在 HPC SLURM 中分配 GPU

HPC（High Performance Computing）是指高性能计算，是一种能够高效地进行科学计算或大规模数据处理的计算资源，常用于深度学习、计算流体力学等需要大量计算的领域。而 SLURM 是一种 HPC 的管理工具，能够方便进行资源调度、负载均衡等操作。

在 HPC SLURM 中，可以通过以下步骤进行 GPU 的分配：

1. 首先需要确定要使用的 GPU 数量和类型，以及程序需要的资源数量。

2. 创建一个批处理脚本（Bash 或 Python 等），用于提交任务。

3. 在批处理脚本中定义资源需求和任务的命令，例如：

#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=example_job
#SBATCH --ntasks=1
#SBATCH --cpus-per-task=4
#SBATCH --mem=16G
#SBATCH --gres=gpu:v100:1
#SBATCH --time=1:00:00
#SBATCH --partition=gpu

module load cuda
./example_program

以上脚本中，--job-name 为任务名称；--ntasks 为使用的 CPU 数量；--cpus-per-task 为每个任务所需的 CPU 核数；--mem 为每个任务所需的内存数量；--gres=gpu:v100:1 为使用 1 个 V100 类型的 GPU；--time 为任务的最长运行时间；--partition 为所使用的分区。在这个例子中，使用了 gpu 分区，也就是只有 GPU 资源才能提交到这个分区。

4. 提交任务：

sbatch script.sh

提交任务后，任务会被分配到指定分区中，并等待资源被分配。任务的状态可以使用 squeue 命令来查看。

总的来说，在 HPC SLURM 中分配 GPU 非常方便，只需要编写批处理脚本并提交任务即可。需要注意的是，资源的数量和类型、任务命令等参数应当根据程序的需要进行调整，以充分利用计算资源。