DCU和SLURM

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DCU

#!/bin/bash
#SBATCH --job-name='test'   
#SBATCH --partition=hebhdnormal   
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=16
#SBATCH --gres=dcu:2    #使用两块DCU


echo `hostname`
source ~/.bashrc
module load compiler/devtoolset/7.3.1 compiler/rocm/dtk-22.04.1   #rocm:DCU对应于GPU的cuda库

python test.py
echo job end time is `date`

SLURM

#!/bin/bash
#SBATCH -J test                   # 作业名为 test
#SBATCH -o test.out               # 屏幕上的输出文件重定向到 test.out
#SBATCH -p gpu                    # 作业提交的分区为 cpu
#SBATCH --qos=debug               # 作业使用的 QoS 为 debug
#SBATCH -N 1                      # 作业申请 1 个节点
#SBATCH --ntasks-per-node=1       # 单节点启动的进程数为 1
#SBATCH --cpus-per-task=4         # 单任务使用的 CPU 核心数为 4
#SBATCH -t 1:00:00                # 任务运行的最长时间为 1 小时
#SBATCH --gres=gpu:1              # 单个节点使用 1 块 GPU 卡
#SBATCh -w comput6                # 指定运行作业的节点是 comput6，若不填写系统自动分配节点

# 设置运行环境
module add anaconda/3-5.0.0.1     # 添加 anaconda/3-5.0.0.1 模块

# 输入要执行的命令，例如 ./hello 或 python test.py 等
python test.py                    # 执行命令