Warum schlägt das Anfordern von GPUs als generische Ressource in einem Cluster, in dem SLURM mit dem integrierten Plugin ausgeführt wird, fehl?

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Haftungsausschluss: Dieser Beitrag ist ziemlich lang, da ich versucht habe, alle relevanten Konfigurationsinformationen bereitzustellen.

Status und Problem:

Ich verwalte einen GPU-Cluster und möchte Slurm für das Jobmanagement verwenden. Leider kann ich keine GPUs mit dem jeweiligen generischen Ressourcen-Plugin von slurm anfordern.

Hinweis: test.sh ist ein kleines Skript, das die Umgebungsvariable CUDA_VISIBLE_DEVICES druckt.

Job mit --gres=gpu:1ausführen wird nicht abgeschlossen

Das Ausführen srun -n1 --gres=gpu:1 test.shführt zu folgendem Fehler:

srun: error: Unable to allocate resources: Requested node configuration is not available

Log:

gres: gpu state for job 83
    gres_cnt:4 node_cnt:0 type:(null)
    _pick_best_nodes: job 83 never runnable
    _slurm_rpc_allocate_resources: Requested node configuration is not available

Das Ausführen des Jobs mit --gres=gram:500ist abgeschlossen

Wenn ich srun -n1 --gres=gram:500 test.shjedoch anrufe , wird der Job ausgeführt und gedruckt

CUDA_VISIBLE_DEVICES=NoDevFiles

Log:

sched: _slurm_rpc_allocate_resources JobId=76 NodeList=smurf01 usec=193
debug:  Configuration for job 76 complete
debug:  laying out the 1 tasks on 1 hosts smurf01 dist 1
job_complete: JobID=76 State=0x1 NodeCnt=1 WIFEXITED 1 WEXITSTATUS 0
job_complete: JobID=76 State=0x8003 NodeCnt=1 done

Daher scheint slurm korrekt konfiguriert zu sein, um Jobs srunmit angeforderten generischen Ressourcen --gresauszuführen, erkennt den GPus jedoch aus irgendeinem Grund nicht.

Meine erste Idee war, einen anderen Namen für die generische GPU-Ressource zu verwenden, da die anderen generischen Ressourcen zu funktionieren scheinen, aber ich möchte mich an das GPU-Plugin halten.

Aufbau

Der Cluster hat mehr als zwei Slave-Hosts, aber der Übersichtlichkeit halber werde ich mich an zwei leicht unterschiedlich konfigurierte Slave-Hosts und den Controller-Host halten: papa (controller), smurf01 und smurf02.´

slurm.conf

Die generisch resrouce-relevanten Teile der Slurm-Konfiguration:

...
TaskPlugin=task/cgroup
...
GresTypes=gpu,ram,gram,scratch
...
NodeName=smurf01 NodeAddr=192.168.1.101 Feature="intel,fermi" Boards=1 SocketsPerBoard=2 CoresPerSocket=6 ThreadsPerCore=2 Gres=gpu:tesla:8,ram:48,gram:no_consume:6000,scratch:1300
NodeName=smurf02 NodeAddr=192.168.1.102 Feature="intel,fermi" Boards=1 SocketsPerBoard=2 CoresPerSocket=6 ThreadsPerCore=1 Gres=gpu:tesla:8,ram:48,gram:no_consume:6000,scratch:1300
...

Hinweis: RAM ist in GB, Gramm ist in MB und Scratch wieder in GB.

Ausgabe von scontrol show node

NodeName=smurf01 Arch=x86_64 CoresPerSocket=6
   CPUAlloc=0 CPUErr=0 CPUTot=24 CPULoad=0.01 Features=intel,fermi
   Gres=gpu:tesla:8,ram:48,gram:no_consume:6000,scratch:1300
   NodeAddr=192.168.1.101 NodeHostName=smurf01 Version=14.11
   OS=Linux RealMemory=1 AllocMem=0 Sockets=2 Boards=1
   State=IDLE ThreadsPerCore=2 TmpDisk=0 Weight=1
   BootTime=2015-04-23T13:58:15 SlurmdStartTime=2015-04-24T10:30:46
   CurrentWatts=0 LowestJoules=0 ConsumedJoules=0
   ExtSensorsJoules=n/s ExtSensorsWatts=0 ExtSensorsTemp=n/s

NodeName=smurf02 Arch=x86_64 CoresPerSocket=6
   CPUAlloc=0 CPUErr=0 CPUTot=12 CPULoad=0.01 Features=intel,fermi
   Gres=gpu:tesla:8,ram:48,gram:no_consume:6000,scratch:1300
   NodeAddr=192.168.1.102 NodeHostName=smurf02 Version=14.11
   OS=Linux RealMemory=1 AllocMem=0 Sockets=2 Boards=1
   State=IDLE ThreadsPerCore=1 TmpDisk=0 Weight=1
   BootTime=2015-04-23T13:57:56 SlurmdStartTime=2015-04-24T10:24:12
   CurrentWatts=0 LowestJoules=0 ConsumedJoules=0
   ExtSensorsJoules=n/s ExtSensorsWatts=0 ExtSensorsTemp=n/s

smurf01 Konfiguration

GPUs

 > ls /dev | grep nvidia
nvidia0
... 
nvidia7
 > nvidia-smi | grep Tesla
|   0  Tesla M2090         On   | 0000:08:00.0     Off |                    0 |
... 
|   7  Tesla M2090         On   | 0000:1B:00.0     Off |                    0 |
...

gres.conf

Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia0 CPUs=0
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia1 CPUs=1
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia2 CPUs=2
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia3 CPUs=3
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia4 CPUs=4
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia5 CPUs=5
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia6 CPUs=6
Name=gpu Type=tesla File=/dev/nvidia7 CPUs=7
Name=ram Count=48
Name=gram Count=6000
Name=scratch Count=1300

smurf02 Konfiguration

GPUs

Gleiche Konfiguration / Ausgabe wie smurf01.

gres.conf auf smurf02

Name=gpu Count=8 Type=tesla File=/dev/nvidia[0-7]
Name=ram Count=48
Name=gram Count=6000
Name=scratch Count=1300

Hinweis: Die Deamons wurden neu gestartet, die Maschinen wurden ebenfalls neu gestartet. Der Slurm und der Job sendende Benutzer haben dieselben IDs / Gruppen auf Slave- und Controller-Knoten und die Munge-Authentifizierung funktioniert ordnungsgemäß.

Protokollausgaben

Ich habe DebugFlags=Gresin der Datei slurm.conf hinzugefügt und die GPUs scheinen vom Plugin erkannt zu werden:

Controller-Protokoll

gres / gpu: state for smurf01
   gres_cnt found : 8 configured : 8 avail : 8 alloc : 0
   gres_bit_alloc :
   gres_used : (null)
   topo_cpus_bitmap[0] : 0
   topo_gres_bitmap[0] : 0
   topo_gres_cnt_alloc[0] : 0
   topo_gres_cnt_avail[0] : 1
   type[0] : tesla
   topo_cpus_bitmap[1] : 1
   topo_gres_bitmap[1] : 1
   topo_gres_cnt_alloc[1] : 0
   topo_gres_cnt_avail[1] : 1
   type[1] : tesla
   topo_cpus_bitmap[2] : 2
   topo_gres_bitmap[2] : 2
   topo_gres_cnt_alloc[2] : 0
   topo_gres_cnt_avail[2] : 1
   type[2] : tesla
   topo_cpus_bitmap[3] : 3
   topo_gres_bitmap[3] : 3
   topo_gres_cnt_alloc[3] : 0
   topo_gres_cnt_avail[3] : 1
   type[3] : tesla
   topo_cpus_bitmap[4] : 4
   topo_gres_bitmap[4] : 4
   topo_gres_cnt_alloc[4] : 0
   topo_gres_cnt_avail[4] : 1
   type[4] : tesla
   topo_cpus_bitmap[5] : 5
   topo_gres_bitmap[5] : 5
   topo_gres_cnt_alloc[5] : 0
   topo_gres_cnt_avail[5] : 1
   type[5] : tesla
   topo_cpus_bitmap[6] : 6
   topo_gres_bitmap[6] : 6
   topo_gres_cnt_alloc[6] : 0
   topo_gres_cnt_avail[6] : 1
   type[6] : tesla
   topo_cpus_bitmap[7] : 7
   topo_gres_bitmap[7] : 7
   topo_gres_cnt_alloc[7] : 0
   topo_gres_cnt_avail[7] : 1
   type[7] : tesla
   type_cnt_alloc[0] : 0
   type_cnt_avail[0] : 8
   type[0] : tesla
...
gres/gpu: state for smurf02
   gres_cnt found:TBD configured:8 avail:8 alloc:0
   gres_bit_alloc:
   gres_used:(null)
   type_cnt_alloc[0]:0
   type_cnt_avail[0]:8
   type[0]:tesla

Slave-Protokoll

Gres Name = gpu Type = tesla Count = 8 ID = 7696487 File = / dev / nvidia[0 - 7]
...
gpu 0 is device number 0
gpu 1 is device number 1
gpu 2 is device number 2
gpu 3 is device number 3
gpu 4 is device number 4
gpu 5 is device number 5
gpu 6 is device number 6
gpu 7 is device number 7
cluster  hpc  job-scheduler 
— Pixchem
quelle
Was passiert auf Anfrage --gres=gpu:tesla:1?
— NNWizard
@NMWizard Das gleiche wie ohne einen angegebenen Typ.
— Pixchem

Antworten:

1

Slurm in der installierten Version ( 14.11.5) scheint Probleme mit Typen zu haben, die den GPUs zugewiesen sind, da das Entfernen Type=...von gres.confund das Ändern der Knotenkonfigurationszeilen entsprechend (zu Gres=gpu:N,ram:...) zu einer erfolgreichen Ausführung von Jobs führt, für die GPUS erforderlich ist --gres=gpu:N.

— Pixchem
quelle
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