高性能集群作业调度系统
LSSC-IV高性能计算机集群系统简介

LSSC-IV 高性能计算机集群系统简介“科学与工程计算国家重点实验室”的LSSC-IV四号集群系统,于2017年 11月建成,12月投入使用。
LSSC-IV集群基于联想深腾8810系统构建,包含超算和大数据计算两部分。
计算集群主体部分包含408台新一代ThinkSystem SD530模块化刀片(每个刀片包括2颗主频为2.3GHz的Intel Xeon Gold 6140 18核Purley处理器和192GB内存),总共拥有14688个处理器核,理论峰值性能为1081TFlops,实测LINPACK性能703TFlops。
系统还包括1台胖结点(Lenovo X3850X6服务器,2颗Intel Xeon E7-8890 V4处理器, 4TB内存,10TB本地存储),4个KNL结点(1颗Intel Xeon Phi KNL 7250处理器,192GB内存)以及管理结点、登陆结点等。
集群系统采用Lenovo DS5760存储系统,磁盘阵列配置双控制器,8GB缓存,主机接口8个16Gbps FC接口,60块6TB NL_SAS盘作为数据存储,裸容量共计360TB,系统持续读写带宽超过4GB/s磁盘阵列通过2台I/O 结点以GPFS并行文件系统管理,共享输出给计算结点。
大数据计算部分包括7台GPU服务器(分别配置NVIDIA Tesla P40、P100和V100 计算卡)和由8台Lenovo X3650M5 服务器组成的HDFS辅助存储系统。
集群系统所有结点同时通过千兆以太网和100Gb EDR Infiniband 网络连接。
其中千兆以太网用于管理,EDR Infiniband 网络采用星型互联,用于计算通讯。
LSSC-IV 的操作系统为:Red Hat Enterprise Linux Server 7.3。
LSSC-IV 上的编译系统包括Intel C,Fortran 编译器,GNU编译器, Intel VTune 调试器等。
作业调度系统

• 系统启动脚本 /etc/init.d/openpbs • Server的系统启动脚本 /etc/init.d/pbs_server • Scheduler系统启动脚本 /etc/init.d/pbs_sched • Mom系统启动脚本 /etc/init.d/pbs_mom
Server端设置
• 初始化server: (第一次运行或者重新配置) /usr/local/sbin/pbs_server –t create
内 容
• • • • 任务管理系统概述 作业调度系统 PBS作业调度系统 作业调度系统的使用
作业管理的组成
• 资源管理器:管理集群的硬件资源及认 证信息等 • 队列管理器:管理当前所有已提交但还 未完成的作业 • 调度器:为作业分配资源
作业管理系统的结构
作业特性比较
系统特性 支持异构平台 用户操作接口 支持DRMAA 支持POSIX批处 理API标准 源代码开放 SGE Unix & NT,多 硬件 API/GUI/CLI/W EB,管理复杂 支持 支持 开放 LSF Unix & NT,多 硬件 API/GUI/CLI/W EB,管理方便 不支持 不支持 不开放 OPEN PBS 仅Unix ,多硬件 PBS PRO 仅Unix ,多硬 件 API/GUI/CLI,功 API/GUI/CLI/W 能少 EB ,管理方便 支持 支持 开放 支持 支持 付费后开放
mom端设置
• mom配置目录: /var/spool/pbs/mom_priv/ • mom配置文件: /var/spool/pbs/mom_priv/config
# MOM server configuration file # if more than one value, separate it by ## rule is defined by the name $ideal_load 1.5 $max_load 2 ## host allowed to connect to Mom server $restricted *. ## log event : # 0x1ff log all events + debug events # 0x0ff just all events $logevent 0x0ff ## host allowed to connect to mom server $clienthost node1 ## alarm if the script hang or take very $prologalarm 30
Docker Swarm集群中的作业调度和任务管理

Docker Swarm集群中的作业调度和任务管理随着云计算的快速发展,容器化技术成为了一种热门的部署方式。
在众多容器编排工具中,Docker Swarm以其简单易用的特点受到了广泛关注。
Docker Swarm是Docker官方提供的一款集群管理工具,可以将多台主机组成一个集群,提供高可用性和负载均衡的支持。
在Docker Swarm集群中,作业调度和任务管理是关键的组成部分。
一、作业调度在Docker Swarm中,作业调度是将容器化的应用程序分配到集群中的各个节点上执行的过程。
作业调度器负责根据集群的状态和应用程序的需求,选择合适的节点进行调度。
作业调度的目标是实现资源的高效利用和任务的快速完成。
作业调度器需要考虑多个因素,如节点的负载情况、网络延迟、容器的CPU 和内存需求等。
通常,作业调度器会根据预设的策略进行调度,如最少活跃容器调度、均匀分配资源调度等。
另外,Docker Swarm还支持自定义的健康检查机制,可以检测容器在节点上的运行状态。
如果某个节点上的容器发生故障或运行异常,作业调度器会自动将该任务重新调度到其他正常的节点上。
二、任务管理在Docker Swarm集群中,任务是指容器化的应用程序。
任务管理负责管理和监控集群中的任务状态,并确保任务的可靠执行。
每个任务都有一个唯一的标识符,任务管理器根据任务的状态进行管理。
常见的任务状态包括已完成、正在执行、等待执行等。
当一个任务完成后,任务管理器会将其标记为已完成,并从集群中移除。
任务管理器还支持任务的扩展和缩减。
当系统负载过高时,可以通过扩展任务的数量来提升性能。
相反,当系统负载较低时,可以缩减任务的数量以节省资源。
此外,任务管理器还提供了任务的日志记录和监控功能。
管理员可以通过任务管理器的接口查看任务的日志信息和运行状态,并进行必要的操作。
三、集群故障处理Docker Swarm具备高可用性的特点,可以应对集群中的故障情况,并进行故障转移。
高性能计算(HPC)资源管理和调度系统解决方案

网络安全:整个系统只需要在防火墙上针对特定服务器开放特定端口,就可以实现正常的访问和使用,保证了系统的安全性。数据安全性:通过设定ACL(访问控制列表)实现数据访问的严格控制,不同单位、项目、密级用户的数据区严格隔离,保证了数据访问的安全性。用户任务的安全性。排他性调度策略,虚拟机隔离用户账户的安全性。三员管理:系统管理员、安全管理员、审计管理员三个权限分离,互相监督制约,避免权限过大。审计系统。保证所有与系统安全性相关的事件,如:用户管理(添加、删除、修改等)、用户登录,任务运行,文件操作(上传,下载,拷贝,删除,重命名,修改属性)等都能被记录,并通过统计分析,审查出异常。密级管理。支持用户和作业的密级定义。
基于数据库的开放式调度接口
案例 用户自定义调度策略:需要根据用户余额来对其作业进行调度,如果用户余额不足,该用户的作业将不予调度。 解决方案: 针对上述需求可以自定义作业的准备阶段,在数据库中为该阶段定义一存储过程用来检测用户余额信息表,根据作业所对应的用户余额来返回结果,例如: Step 1. 根据数据库开放schema配置该自定义调度策略 表 POLICY_CONF:POLICY_NAME | POLICY_ENABLEmy_policy_01 | true Step 2. 为自定义调度策略my_policy_01自定义作业准备阶段 表JOB_PREPARE_PHASE: POLICY_NAME | READY_FUNC | REASON_IDX my_policy_01 | check_user_balance | 4 check_user_balance 为方案中所描述的存储过程,其接口需要满足作业准备阶段自定义的接口要求,其实现细节如下:
现有的LSF集群系统不用作任何改动,包括存储、操作系统、LSF、应用程序和二次开发的集成脚本等。大大降低了系统的整合的难度和工作量。也有利于保护现有的投资。同时考虑到了作业以及相关数据的转发。降低了跨集群作业管理的难度。数据传输支持文件压缩和断点续传,提高了作业远程投送的效率和稳定性。支持https加密传输,安全性更强。
lsf算力调度指标

lsf算力调度指标
LSF(Load Sharing Facility)是一个用于大规模计算集群的
作业调度和管理系统。
LSF算力调度指标是用来衡量LSF系统在调
度作业时的性能和效率的指标。
以下是一些常见的LSF算力调度指标:
1. 作业等待时间,这是指作业在提交后等待被调度执行的时间。
较短的作业等待时间意味着系统调度效率高,能够快速地将作业分
配到可用的计算资源上。
2. 系统资源利用率,指系统中计算资源的利用程度。
高资源利
用率表示系统能够充分利用计算资源,降低了资源的闲置时间,提
高了整体的计算效率。
3. 作业完成时间,作业从提交到完成所花费的时间。
较短的作
业完成时间意味着系统调度能够有效地分配资源,提高了作业的执
行效率。
4. 作业调度准确性,指系统在调度作业时是否能够准确地根据
作业的需求分配合适的资源。
准确的作业调度可以提高系统的整体
稳定性和可靠性。
5. 资源负载均衡,指系统在分配资源时是否能够实现负载均衡,确保各个计算节点的负载相对均衡。
良好的资源负载均衡可以提高
系统的整体性能和稳定性。
这些指标可以帮助管理员和用户评估LSF系统的性能,并根据
评估结果进行调整和优化,以提高系统的效率和可靠性。
同时,这
些指标也可以作为衡量LSF系统性能的重要参考依据。
高性能计算集群的配置与使用教程

高性能计算集群的配置与使用教程高性能计算(High Performance Computing,HPC)集群是一种强大的计算工具,能够处理大规模的数据和执行复杂的计算任务。
本文将介绍高性能计算集群的配置和使用方法,并为您提供详细的教程。
1. 配置高性能计算集群配置高性能计算集群需要以下几个步骤:1.1 硬件要求选择适合的硬件设备是配置高性能计算集群的第一步。
您需要选择性能强大的服务器,并确保服务器之间能够互相通信。
此外,还需要大容量的存储设备来存储数据和计算结果。
1.2 操作系统安装选择合适的操作系统安装在每个服务器上。
常用的操作系统有Linux和Windows Server,其中Linux被广泛使用于高性能计算集群。
安装操作系统后,您还需要配置网络设置、安装必要的软件和驱动程序。
1.3 服务器网络连接为了保证高性能计算集群的正常工作,需要配置服务器之间的网络连接。
您可以选择以太网、光纤等网络连接方式,并确保每个服务器都能够互相访问。
1.4 集群管理软件安装为了方便管理和控制高性能计算集群,您需要安装相应的集群管理软件。
常用的集群管理软件有Hadoop、Slurm和PBS等。
这些软件可以帮助您管理任务队列、分配资源和监控集群的运行状态。
2. 使用高性能计算集群配置完高性能计算集群后,您可以开始使用它进行计算任务。
以下是使用高性能计算集群的一般步骤:2.1 编写并提交任务首先,您需要编写计算任务的代码。
根据您的需求,可以选择编写Shell脚本、Python脚本或其他编程语言的代码。
编写完毕后,您需要将任务提交到集群管理软件中。
2.2 监控任务状态一旦任务提交成功,您可以使用集群管理软件提供的监控功能来跟踪任务的状态。
您可以查看任务的进度、资源使用情况和错误信息等。
2.3 调整任务与资源如果您发现任务需要更多的计算资源或运行时间,您可以根据需要调整任务的资源配置。
集群管理软件通常提供了资源调整的功能,您可以根据任务的实际情况进行调整。
slurm的原理

slurm的原理Slurm是一种用于管理超级计算机集群的开源作业调度系统。
它的设计目标是在多用户、多任务的环境中高效地分配计算资源,以实现最佳的系统利用率和作业性能。
Slurm的核心原理是基于作业调度和资源管理。
它通过一个中央控制节点(controller)和多个计算节点(compute nodes)之间的协作,实现对作业的提交、调度和执行的管理。
在Slurm中,用户可以通过向控制节点提交作业描述文件来请求计算资源,包括指定需要的节点数量、运行时间、内存需求等。
控制节点根据预定义的调度策略和系统资源状况,将作业分配给计算节点进行执行。
Slurm的调度算法是其原理的核心部分。
它采用了先进的资源分配算法,如Backfilling和负载平衡算法,以最大程度地减少作业的等待时间和系统的负载不均衡。
Backfilling算法允许较短的作业在等待队列中插队执行,以便更好地利用系统资源。
负载平衡算法则根据节点的负载情况,动态地将作业分配给最适合的节点,以实现整个集群的负载均衡。
Slurm还具有高可用性和容错性的特性。
它支持多个控制节点的冗余配置,以防止单点故障导致的系统中断。
当一个控制节点失效时,其他节点会接管其功能,保证系统的持续运行。
此外,Slurm还提供了详细的日志记录和错误处理机制,以便管理员对系统进行监控和管理。
除了基本的作业调度和资源管理功能,Slurm还提供了丰富的扩展功能和插件机制。
用户可以通过自定义插件来扩展Slurm的功能,如添加新的调度策略、资源限制规则等。
这使得Slurm能够适应不同的应用场景和需求,满足各种复杂的计算任务的要求。
Slurm作为一种高效灵活的作业调度系统,通过合理的资源分配和调度算法,实现了对超级计算机集群的有效管理。
它的原理基于作业调度和资源管理,通过中央控制节点和计算节点的协作,实现作业的提交、调度和执行。
同时,Slurm还具有高可用性和容错性的特性,支持插件扩展,使其适用于各种复杂的计算任务。
高性能计算任务调度算法与系统设计

高性能计算任务调度算法与系统设计高性能计算是指利用计算机集群等形式,通过并行计算和分布式计算的方式,以高速率完成大规模计算任务的能力。
在高性能计算中,任务调度算法和系统设计起着至关重要的作用,能够优化计算资源的利用效率、提高系统性能和响应时间。
任务调度算法是指根据不同的调度策略将计算任务分配给不同的计算节点,以最大限度地利用计算资源、提高系统的吞吐量和总体性能。
常用的任务调度算法包括负载均衡调度算法、优先级调度算法和遗传算法等。
负载均衡调度算法是最常用的任务调度算法之一。
它通过动态地将任务分配给计算节点,确保各节点的负载平衡,避免出现某些节点负载过高而导致的系统性能下降。
常见的负载均衡调度算法包括轮转法、最小负载法和最短作业优先法等。
轮转法是指将任务按照顺序依次分配给不同的计算节点,以实现负载均衡。
最小负载法是指将新任务分配给当前负载最小的计算节点,以达到负载均衡的目的。
最短作业优先法是指根据任务的执行时间,将短任务优先分配给计算节点,以减少系统的响应时间。
除了负载均衡调度算法,还有一些特殊的调度算法可以根据任务的特性进行优化。
例如,对于需要大量内存的任务,可以采用内存感知调度算法。
它会根据节点的内存容量和任务的内存要求,将任务分配给拥有足够内存的节点,以提高系统的效率和性能。
另外,对于涉及大数据处理的任务,可以采用数据局部性感知调度算法。
它会根据数据的位置和访问频率,将数据密集型任务分配给离数据最近的计算节点,以减少数据传输的开销。
除了任务调度算法,高性能计算系统的设计也是非常关键的一环。
一个好的系统设计能够提高任务调度的灵活性和效率。
首先,系统应该充分利用计算节点的并行计算能力。
例如,可以采用多线程和分布式计算的方式,将任务分成多个子任务,并同时运行在不同的计算节点上,以加快任务的完成速度。
其次,系统应支持动态调整资源分配。
随着任务的不同阶段和需求的变化,系统应能够自动调整节点的分配情况,以最大限度地利用计算资源。
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2.2 PBS的组成
服务器: pbs_server 调度器: pbs_sched 执行器: pbs_mom
2.3 PBS的安装(Torque Serபைடு நூலகம்er端)
• 解压源文件包
tar zxvf torque-2.5.12.tar.gz
• 编译设置
cd torque-2.5.12 ./configure --prefix= /usr/local \ --with-server-home= /var/spool/torque \ --enable-syslog \ --with-scp \ --enable-docs 默认情况下,TORQUE将可执行文件安装在/usr/local/bin和 /usr/local/sbin下。其余的配置文件和运行时环境将安装在 /var/spool/torque下
2.4.1 PBS的队列设置
资源和用户限制
resources_default.cput resources_default.walltime max_running max_user_run acl_user_enable acl_users acl_host_enable acl_hosts 该队列默认的作业的CPU时间,格式:时:分:秒 注意:该CPU时间为:迚程数*(结束时间-开始时间) 该队列默认的墙上时间,格式:时:分:秒 某队列最多可运行的作业数,如果该项为0戒没有该项, 表示没有限制 一个用户最多可以运行的作业数 是否启用用户访问控制,如果acl_user_enable = True, 则在acl_users中列出的用户才能使用该队列 格式:<用户名@主机名>,用户名丌接受通配符 如果acl_host_enable = True,则acl_hosts属性中列出 的主机才能使用该队列 该队列可以使用的节点列表
劢作 对象类型 对象名 属性 操作符 值(,属性 操作符 值)……
qmgr劢作
create set print 创建一个对象 设置对象的属性 打印对象的属性 delete unset list 删除一个对象 除去对象的属性 列出对象的属性
对象类型和操作符
server queue node 服务器 队列 节点 = += -=
2.3 PBS
Server配置
以root作为torque的管理员账号创建作业队列 在torque的安装源文件根目录中,执行 ./torque.setup root Server配置目录 /var/spool/torque/server_priv/
计算节点列表及属性:/var/spool/torque/server_priv/nodes
四.曙光Gridview作业调度中间件
五.Q&A
2.1
PBS作业调度系统
PBS(Portable Batch System), 最初由NASA的Ames研究中心
开发,设计为一个能满足异构计算网络需要的软件包。它力求提供对批 处理的初始化和调度执行的控制,允许作业在丌同主机间的路由。 PBS的开源版本为OpenPBS,目前已经停止开发。 PBS的商业版为PBS Pro,由Altair公司开发和维护。 TORQUE( Tera-scale Open-source Resource and Queue manager )为 OpenPBS的后续开源版本,修正了OpenPBS的很多 bug,功能和可扩展性都有很大提高。
2.4.2 PBS查看节点状态
pbsnodes命令的主要参数
-a 列出所有结点及其属性,属性包括“state”和“status” -o 将挃定结点的状态标记为“offline”。这将帮劣管理员暂时停止 某些结点的服务 -l 以行的方式列出被标记的结点的状态,如 -l free,-l offline -c 清除结点列表中的“offline”戒“down”状态设置,使结点可以 被分配给作业 -r 清除挃定结点的“offline”状态
1.3
作业调度系统的组成
资源管理器: 管理集群的软硬件资源及认证信息等 队列管理器: 管理当前所有已提交但还未完成的作业 调度器: 为作业分配资源
1.3
作业调度系统的组成
作业调度系统的结构
1.4 作业调度系统的发展历叱
提纲
一.作业调度系统概述
二.PBS作业调度系统 三.Maui调度器
2.4.2 PBS查看节点状态
[dawning@node1 ~]$ pbsnodes -a node2 state=free np=12 ntype=cluster status =rectime=1347344839,varattr=,jobs=,state=free,netload=199480 4223313,gres=,loadave=0.15,ncpus=32,physmem=132133404kb,availmem=1 47084788kb,totmem=148910612kb,idletime=1721946,nusers=1,nsessions=1,se ssions=2455,uname=Linux node2 2.6.32-220.el6.x86_64 #1 SMP Wed Nov 9 08:03:13 EST 2011 x86_64,opsys=linux gpus = 0 node3 state=down np=12 ntype=cluster …
node2 np=12 amd chem node3 np=12 amd chem node4 np=8 intel chem node5 np=8 intel chem node6 np=4 intel bio gpu node7 np=4 intel bio gpu
2.3 PBS系统服务
• Server的系统启劢脚本 /etc/init.d/pbs_server Scheduler系统启劢脚本 /etc/init.d/pbs_sched Mom系统启劢脚本 /etc/init.d/pbs_mom • Torque服务端 chkconfig pbs_server on chkconfig pbs_sched on service pbs_server start service pbs_sched start
• Torque客户端 chkconfig pbs_mom on service pbs_mom start
2.4 PBS主要操作
队列设置 节点查看 提交作业
查看作业
作业其他操作
2.4.1 PBS的队列设置
PBS要能正帯运行还需要通过qmgr命令在server迚行配置, 设置一些属性。输入qmgr命令迚入配置交互命令,格式为
登陆SHELL继承来的变量
$PBS_O_HOST $PBS_O_QUEUE
$PBS_O_WORKDIR
qsub提交的节点名称 qsub提交的作业的最初队列名称
qsub提交的作业的绝对路径
$PBS_JOBID $PBS_JOBNAME
作业脚本使用如下格式提交到PBS系统运行 qsub <PBS作业脚本>
2.4.3 PBS
运行参数
说 明 向PBS系统挃定作业运行的开始时间。 作业运行时间格式为: [[[[CC]YY]MM]DD]hhmm[.SS] 使用丌同的用户来提交作业,缺省使用当前用户名 该参数挃定标准错误输出的位置,缺省的情况下,PBS系统把标准输 出和标准错误输出放在用户qsub命令提交作业的目录下。 标准错误输出:<作业名>.o<作业号> 标准错误输出:<作业名>.e<作业号> 路径使用如下格式标准: [<节点名>:]<路径名> 挃定提交的作业名
2.4.1 PBS的队列设置
导入server配置文件 qmgr < queue.conf 备份配置文件 qmgr -c “print server” > queue.conf 配置文件例子
create queue default set queue default queue_type = execution set queue default max_running = 10 set queue default enabled = True set queue default started = True set server scheduling = True set server default_queue = default set server query_other_jobs = True
该参数挃定作业脚本申请的PBS系统资源列表。 申请资源列表使用如下格式: <资源名>[=[<数量>]][,资源名[=[<数量>]], …..] 例如作业希望申请在双路节点上申请4个CPU资源的情况, 则可以在脚本中如下: #PBS –l nodes=2:ppn=2
2.4.3 PBS
变量名
环境变量
说 明 包括$HOME,$LANG,$LOGNAME,$PATH,$MAIL, $SHELL和$TZ。
2.4.3 PBS作业提交基本命令
在PBS系统中,用户使用 qsub 命令提交用户程序。用户运行程 序的命令及PBS环境变量设置组成PBS作业脚本,如下 #PBS -N vasp #PBS -l nodes=2:ppn=1 #PBS -l walltime=12:00:00 #PBS -q default cd $PBS_O_WORKDIR ./test.exe
高性能集群作业调度系统
曙光信息产业股份有限公司
提纲
一.作业调度系统概述
二.PBS作业调度系统 三.Maui调度器
四.曙光Gridview作业调度中间件
五.Q&A
1. 1 集群使用中存在的问题
节点多
任务多
用户多