群集资源pipe理器Torque通常独占地分配计算节点。 但是，当你有很多小型工作（比如我们）在多核计算节点上运行时，这可能会导致大量浪费的资源。 有什么办法可以configurationTorque来允许在计算节点上非独占分配内核？ （这些工作都是平行的，所以我们不关心共享networking资源的争夺，因为我们的客户的工作脚本都是PBS / Torque，所以我们不能切换调度器。
我是新的扭矩和毛伊。 我正在检查节点状态，以查找哪些节点是空闲的，哪些节点正在使用。 对于扭矩，一个命令是pbsnodes 。 其中给出了与节点相关的状态和其他信息。 当我检查毛伊时，我发现命令diagnose -n也显示节点的状态。 我想知道这两个地位。 两者在相同的情况下给予不同的地位。 当我man pbsnodes我得到了节点"free", "offline", "down", "reserve", "job-exclusive", "job-sharing", "busy", "time-shared", or "state-unknown"但这种不同的状态，我不能finddiagnose -n 。 pbsnodes和diagnose -n如何获取节点的状态。 有没有像xCAT用于扭矩或毛伊的数据库？ Thx提前为您的宝贵时间。
我们有一个HPC设置，有四个OSS服务器（OSS1到OSS4）和两个MDS节点（MDS1到MDS2），它一直运行到昨天没有任何问题。 今天早上我发现OSS4处于closures状态。 我已经validation了OSS3日志，发现它已经进入了防护状态，我再次打开了OSS4的运行状态 在OSS4日志中，我看到一些“不可读的”错误，如下所述 Feb 26 04:24:43 oss4 smartd[9306]: Device: /dev/sda, 2 Currently unreadable (pending) sectors Feb 26 04:54:43 oss4 smartd[9306]: Device: /dev/sda, 2 Currently unreadable (pending) sectors Feb 26 05:24:43 oss4 smartd[9306]: Device: /dev/sda, 2 Currently unreadable (pending) sectors Feb 26 05:54:43 oss4 smartd[9306]: Device: /dev/sda, 2 Currently unreadable (pending) sectors Feb 26 06:24:43 […]
我想知道下面的堆栈是否可以工作，如果是的话，那么多好，以及在设置时可能遇到什么样的问题？ 硬件层 – 大量便宜的服务器 SMP层 – ScaleMP 操作系统 – Linux 64位（例如红帽企业Linux 6或ScaleMP支持的任何操作系统） VM主机 – VirtualBox或类似在Linux上运行 VM OS – Windows Server（在此插入相关版本） 在Windows Server上运行的资源匮乏的应用程序 我希望在这里发生的是，我可以创build大量的Windows虚拟机，每个虚拟机都能够利用整个服务器硬件池中的CPU和内存。 这是我感兴趣的，因为所讨论的应用程序是仅限于Windows的。 据我所知，每一层都与下一个兼容，但是我从来没有尝试过设置这个，我现在没有合适的硬件来testing它。 我希望有一点点的开销来运行这样的集群，但是我不确定有多less。 任何意见赞赏。
我的环境是基于RHEL的，互连是infiniband。 我有一些Lustre的经验。 我想知道的是： 是否有一个并行文件系统，如果同时写入请求到达，它们被安排在互斥的对象服务器上（以获得高容错性）？ 如果没有，我可以调整光泽以安排在不同的目标磁盘上同时进行文件写入请求吗？ 我不介意如果我必须禁用条纹。 提高容错性，同时降低性能对我来说是可以的。 有什么build议么？
目前，我们已经build立了Slurm来pipe理一个由六个GPU组成的小型集群。 到目前为止，这一切都非常成功，但是现在我们希望利用英特尔酷睿i7-5820K CPU来处理只需要CPU处理能力的作业。 每个CPU有六个核心和12个线程，每个GPU需要一个线程/逻辑核心，所以剩余的8个线程（每个节点）可以用于“仅CPU”作业。 当前configuration： cat /etc/slurm-llnl/gres.conf Name=gpu File=/dev/nvidia0 Name=gpu File=/dev/nvidia1 Name=gpu File=/dev/nvidia2 Name=gpu File=/dev/nvidia3 cat /etc/slurm-llnl/slurm.conf （摘录） SchedulerType=sched/builtin SelectType=select/cons_res SelectTypeParameters=CR_Core AccountingStorageType=accounting_storage/none GresTypes=gpu MaxTasksPerNode=4 NodeName=node1 CoresPerSocket=4 Procs=8 Sockets=1 ThreadsPerCore=2 Gres=gpu:4 State=UNKNOWN NodeName=node2 CoresPerSocket=4 Procs=8 Sockets=1 ThreadsPerCore=2 Gres=gpu:4 State=UNKNOWN NodeName=node3 CoresPerSocket=4 Procs=8 Sockets=1 ThreadsPerCore=2 Gres=gpu:4 State=UNKNOWN NodeName=node4 CoresPerSocket=4 Procs=8 Sockets=1 ThreadsPerCore=2 Gres=gpu:4 State=UNKNOWN NodeName=node5 CoresPerSocket=4 Procs=8 […]
最近，我在我们的一个Linux集群计算节点上执行了一个watch -n 1 ipconfig ，同时它正在运行一个48进程的MPI运行，分散在多个节点上。 奇怪的是，虽然以太网数据包似乎被正确计数（由于SSH会话几个kb / s），但它看起来像IB适配器保持空闲（RX / TX数据包和字节没有变化）。 IB上的MPI肯定是在我们的集群上工作的（我们做了几次检查，反正人们会注意到，如果没有的话），更奇怪的是，如果我从另一个节点ping InfiniBand-HCA，突然包被计数。 不可否认，我对IB的知识是相当有限的，但是我知道InfiniBand性能改善的一个关键方面是由于直接将硬件实现到硬件（或者所以我认为 – 请纠正我如果我错了！）。 我的解释是，由于数据包没有到达内核，内核不能正确地截获stream量，因为数据包没有到达内核 – 这听起来合理吗？ 但是，我不确定在ICMP情况下发生了什么。 也许通过IPoIB发送的数据不会触发相应的内核例程进行数据包计数，而“IB-native”协议（动词，RDMA）不会呢？ 不幸的是，我无法在互联网上find有关此事的任何信息。
使用Sun Grid Engine来确定在哪个节点上执行计算任务的最简单方法是什么？ qstat似乎只列出运行/排队作业
我有兴趣devise一个简单的基于局域网的服务器，它可以随时从局域网内接受和服务有限数量的连接（<25）。 服务器dynamic生成图像，并以〜40-50 MB / s的速度将其传输到客户端。 对这样一个服务器的可用devise实例的任何build议/意见 – multithreading，多任务，其他devise范例要牢记在心？ 而且，如果这台服务器在互联网上的任何地方都可以接受连接（> 10000）呢？ 任何参数会改变吗？ 有没有可用的例子？ 这主要是一个编程types的问题。 我不寻找图像压缩或任何其他特定的algorithm或运输。 只是对整体devise更高层次的看法。 应该有multithreading，什么types的排队？ 哪种语言最适合，为什么？ 任何文学/书籍/文章等可用？ （除了angular落） 欣赏任何指针
最近，我们大学购买了一台多核Xeon处理器和一个4个强大的GeForce显卡的计算服务器，用于“使用CUDA进行高性能计算”的学习。 有Debian Squeeze就可以了。 我试图find一个组织任务队列（或任务假脱机程序）的解决scheme，以便学生可以启动他们的程序。 由于只有一个CPU，我猜想我们必须使用队列：学生的任务被推入队列并逐一启动。 挂起的时候当然应该有杀死任务的能力。 一些谷歌search后，我发现了两个相关的东西： 芹菜和任务后台打印 你能提出一些build议吗？