Por que a solicitação de GPUs como um recurso genérico em um cluster executando o SLURM com o plug-in embutido falha?

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Isenção de responsabilidade: Este post é bastante longo, pois tentei fornecer todas as informações de configuração relevantes.

Status e Problema:

Administro um cluster gpu e quero usar slurm para o gerenciamento de tarefas. Infelizmente, não posso solicitar GPUs usando o respectivo plug-in de recursos genéricos do slurm.

Nota: test.sh é um pequeno script que imprime a variável de ambiente CUDA_VISIBLE_DEVICES.

A execução do trabalho com --gres=gpu:1não é concluída

A execução srun -n1 --gres=gpu:1 test.shresulta no seguinte erro:

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

Registro:

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

A execução do trabalho com --gres=gram:500é concluída

Se eu ligar srun -n1 --gres=gram:500 test.sh, no entanto, o trabalho será executado e impresso

CUDA_VISIBLE_DEVICES=NoDevFiles

Registro:

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

Portanto, o slurm parece estar configurado corretamente para executar tarefas usando os srunrecursos genéricos solicitados, --gresmas não reconhece o gpus por algum motivo.

Minha primeira idéia foi usar outro nome para o recurso genérico da gpu, pois os outros recursos genéricos parecem funcionar, mas eu gostaria de manter o plug-in da gpu.

Configuração

O cluster tem mais de dois hosts escravos, mas, por uma questão de clareza, vou me ater a dois hosts slave ligeiramente diferentes e o host do controlador: papa (controller), smurf01 e smurf02.´

slurm.conf

As partes relevantes para reagrupamento genérico da configuração de slurm:

...
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
...

Nota: ram está em GB, grama está em MB e zero em GB novamente.

Saída de 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

configuração smurf01

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

configuração smurf02

GPUs

Mesma configuração / saída que o smurf01.

gres.conf em smurf02

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

Nota: Os daemon foram reiniciados, as máquinas também foram reiniciadas. O usuário de slurm e de envio de tarefa possui os mesmos IDs / grupos nos nós do escravo e do controlador e a autenticação do munge está funcionando corretamente.

Saídas de log

Eu adicionei DebugFlags=Gresno arquivo slurm.conf e as GPUs parecem ser reconhecidas pelo plug-in:

Log do controlador

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

Registro escravo

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
fonte
O que acontece se você solicitar --gres=gpu:tesla:1?
NNWizard #
@NMWizard O mesmo que sem um tipo especificado.
Pixchem

Respostas:

1

Slurm na versão instalada ( 14.11.5) parece ter problemas com tipos atribuídos às GPUs desde a remoção Type=...do gres.confe mudando as linhas de configuração nó em conformidade (a Gres=gpu:N,ram:...) resulta em execução bem sucedida de empregos que exigem GPUs via --gres=gpu:N.

Pixchem
fonte