Журнал LinuxFormat - перейти на главную

LXF167:Вы­чис­лять па­рал­лель­но

Материал из Linuxformat
Перейти к: навигация, поиск
Подписка на печатную версию
Весь 2015 год (12 номеров)
Первое полугодие (6 номеров)
Второе полугодие (6 номеров)
Подписка на электронную версию
Весь 2015 год (12 номеров)
Первое полугодие (6 номеров)
Второе полугодие (6 номеров)
Подшивки старых номеров журнала (печатные версии)
Весь 2014 год (12 номеров)
Первое полугодие (6 номеров)
Второе полугодие (6 номеров)

Па­рал­лель­ные тех­но­ло­гии.

Ев­ге­ний Бал­дин за­ду­мы­ва­ет­ся о бу­ду­щем про­грам­ми­ро­ва­ния и при­хо­дит к вы­во­ду, что без па­рал­ле­лиз­ма ему не жить.

(thumbnail)
Наш эксперт Ев­ге­ний Бал­дин Физик, который действительно знает, что такое нехватка вычислительных ресурсов.

Я ду­маю, что все, кто чи­та­ет эти стро­ки, как-то уме­ют про­грам­ми­ро­вать: в со­вре­мен­ном ми­ре уметь ис­поль­зо­вать ком­пь­ю­тер эф­фек­тив­но, то есть пе­ре­ва­ли­вать на него ту­пую и нуд­ную ра­бо­ту – это необ­хо­ди­мость. Ну, или хо­тя бы зна­ют, что та­кое ал­го­ритм – на­бор ин­ст­рук­ций, опи­сы­ваю­щий по­ря­док дей­ст­вия ис­полните­ля. Дру­гое де­ло, что поч­ти все, за ис­клю­чением очень неболь­шо­го чис­ла уз­ких спе­циа­ли­стов, под сло­вом «ал­го­ритм» понима­ют тра­ди­ци­он­ную по­сле­до­ва­тель­ную па­ра­диг­му, где сло­во «по­ря­док» под­ме­ня­ет сло­во «по­сле­до­ва­тель­ность». По­ра это ме­нять, и чем рань­ше это слу­чит­ся и чем с боль­шим чис­лом лю­дей – тем луч­ше.

Этот текст яв­ля­ет­ся вве­дением в цикл ста­тей, ко­то­рый я за­те­ял с це­лью лик­бе­за по па­рал­лель­ным тех­но­ло­ги­ям. Этим тех­но­ло­ги­ям нам во­лей-нево­лей при­дет­ся как-то обу­чить­ся, так как ино­го спо­со­ба по­вы­сить ско­рость вы­полнения про­грам­мы в обо­зри­мом бу­ду­щем не пред­ви­дит­ся. В на­столь­ных ком­пь­ю­те­рах и те­ле­фо­нах те­перь рас­тет не час­то­та про­цес­со­ра, а чис­ло ядер. Про­бле­ма освоения па­рал­лель­ных ал­го­рит­мов те­перь вста­ет в пол­ный рост поч­ти пе­ред лю­бым про­грам­ми­стом – и бу­дет сто­ят до тех пор, по­ка от­сут­ст­ву­ют вол­шеб­ные рас­па­рал­ле­ли­ваю­щие ком­пи­ля­то­ры.

Ос­нов­ная про­бле­ма с па­рал­ле­ли­за­ци­ей уже су­ще­ст­вую­щих и хо­ро­шо про­ве­рен­ных на прак­ти­ке ал­го­рит­мов за­клю­ча­ет­ся в том, что да­ле­ко не все их мож­но раз­бить на неза­ви­си­мо вы­пол­няе­мые фраг­мен­ты. Да­же ес­ли дать со­вре­мен­но­му ком­пи­ля­то­ру сто ты­сяч про­цес­со­ров, он не смо­жет в об­щем слу­чае без под­сказ­ки про­грам­ми­ста до­бить­ся сколь­ко-нибудь зна­чи­мо­го при­роста про­из­во­ди­тель­но­сти. По­это­му на се­го­дня вме­няе­мая па­рал­ле­ли­за­ция ле­жит на че­ло­ве­че­­ском уровне, то есть поч­ти все при­хо­дит­ся де­лать вруч­ную. Это как воз­врат ко вре­ме­нам, когда оп­ти­ми­зи­рую­щие ком­пи­ля­то­ры с язы­ков вы­со­ко­го уров­ня бы­ли не спо­соб­ны со­рев­но­вать­ся с про­грам­ми­ста­ми на ас­семб­ле­ре. Со вре­менем это по­ме­ня­ет­ся, но для это­го нуж­но соз­дать хо­ро­шо под­го­тов­лен­ное и ква­ли­фи­ци­ро­ван­ное со­об­ще­ст­во, го­то­вое пи­сать, тес­ти­ро­вать, да и про­сто ис­поль­зо­вать но­вые ин­ст­ру­менты и по­ня­тия.

Идея цик­ла поя­ви­лась у ме­ня, когда я ра­ди ин­те­ре­са за­брел в Ин­сти­тут вы­чис­ли­тель­ной ма­те­ма­ти­ки и ма­те­ма­ти­че­­ской гео­фи­зи­ки на двух­днев­ную «Шко­лу по па­рал­лель­но­му про­грам­ми­ро­ванию гиб­рид­ных кла­сте­ров», где вкрат­це зна­ко­ми­ли с тех­но­ло­гия­ми MPI и CUDA. Вто­рую часть прак­ти­че­­ских за­ня­тий я час­тич­но про­иг­но­ри­ро­вал, так как был за­нят уго­ва­ри­ванием ве­ду­щих за­ня­тия Ми­хаи­ла Ос­тап­ке­ви­ча и Кон­стан­ти­на Кал­ги­на вклю­чить­ся в про­цесс ли­к­ви­да­ции без­гра­мот­но­сти ок­ру­жаю­щих, и ме­ня в ча­ст­но­сти, на бо­лее ли­те­ра­тур­ном уровне.

Я ни в ко­ем слу­чае не бу­ду един­ст­вен­ным ав­то­ром ста­тей цик­ла, так как не яв­ля­юсь спе­циа­ли­стом в этом во­про­се. Как и в слу­чае цик­ла по сво­бод­ной сис­те­ме ана­ли­за R, ко­то­рый пуб­ли­ко­вал­ся в Linux Format с 2008 по 2010 го­ды, ста­тьи бу­дут пи­сать раз­ные лю­ди. Я же бу­ду вы­пол­нять роль ко­ор­ди­на­то­ра и «при­че­сы­ва­те­ля тек­ста». В слу­чае с R та­кая стра­те­гия при­ве­ла в 2012 го­ду к из­данию пер­вой тол­стой книги по R в России «На­гляд­ная ста­ти­сти­ка. Ис­поль­зу­ем R!» за ав­тор­ст­вом А. Б. Ши­пу­но­ва и шес­ти его спод­вижников (я то­же удо­сто­ил­ся чес­ти стать одним из них). Есть на­де­ж­да, что и в слу­чае это­го цик­ла то­же уда­ст­ся со­брать ма­те­ри­ал для боль­шой и серь­ез­ной, хоть и по­пу­ляр­ной, ли­те­ра­тур­ной фор­мы.

Пред­ва­ри­тель­ный план цик­ла ста­тей ни в ко­ем слу­чае не бу­дет ис­ти­ной в по­следней ин­стан­ции и лег­ко по­ме­ня­ет­ся в мо­мент, когда ко­го-то из уча­стников про­цес­са осве­тит свет­лая и ин­те­рес­ная идея, а так­же ес­ли внезап­но чис­ло уча­стников уве­ли­чится. По­ря­док ста­тей то­же весь­ма при­мер­ный: ста­тьи мо­гут как раз­де­лять­ся, ес­ли ин­фор­ма­ции слиш­ком мно­го, так и сли­вать­ся, ес­ли ее не хва­та­ет.

Часть по­тен­ци­аль­ных ав­то­ров ста­тей по­ка еще не в кур­се, что они бу­дут что-то пи­сать, и мне еще пред­сто­ит им об этом со­об­щить. Я так­же со­вер­шен­но не про­тив, ес­ли най­дут­ся эн­ту­зиа­сты, ко­то­рые со­об­щат об этом мне рань­ше, чем я най­ду их. Про­ще со свои­ми вне вся­ко­го со­мнения цен­ны­ми пред­ло­жения­ми, кри­ти­кой и со­ве­та­ми свя­зать­ся со мной по элек­трон­ной поч­те E.M.Baldin@inp.nsk.su. Все бу­дет при­ня­то с бла­го­дар­но­стью.

А те­перь, что­бы бы­ло что кри­ти­ко­вать, план рас­ска­зов на поч­ти год впе­ред:

» Фев­раль Об­щее вве­дение в цикл ста­тей. А так­же – об­щая ин­фор­ма­ция на те­му, как за­пускать про­грам­мы на ти­пич­ном кла­сте­ре. Па­рал­лель­ны­ми вы­чис­ления­ми мож­но занимать­ся и до­ма, но в слу­чае серь­ез­ных вы­чис­лений при­дет­ся при­бить­ся к че­му-то бо­лее серь­ез­но­му – на­при­мер, к бли­жай­ше­му универ­си­те­ту.

» Март MPI – стан­дарт для об­ме­на ин­фор­ма­ции ме­ж­ду про­цес­са­ми, вы­пол­няю­щи­ми од­ну и ту же за­да­чу. Хо­ро­шо под­хо­дит для со­вре­мен­ных «не силь­но» мно­го­ядер­ных про­цес­со­ров, хо­тя и ори­ен­ти­ро­ван в основ­ном на сис­те­мы с рас­пре­де­лен­ной па­мя­тью. На при­ме­ре иг­ры кле­точ­ных ав­то­ма­тов бу­дет по­ка­за­но, как мож­но раз­де­лить про­грам­му на два по­то­ка. Глав­ное – сле­дить за граница­ми раз­де­ления!

» Ап­рель–май CUDA – то, что сле­ду­ет при­ме­нять, ес­ли вы­чис­ления нуж­но про­де­лать здесь и сей­час. Для трениров­ки мож­но ис­поль­зо­вать со­вре­мен­ные кар­ты NVIDIA, а за от­но­си­тель­но ра­зум­ные день­ги мож­но по­лу­чить ки­ло­ватт­ную печ­ку с па­рой ты­сяч ядер на бор­ту. Ми­ну­сы – за­кры­тое про­грамм­ное обес­пе­чение, при­вя­зан­ное к од­но­му-един­ст­вен­но­му вен­до­ру, но за­то ра­бо­та­ет здесь и сей­час. Зна­чи­тель­ная те­ма.

» Июнь OpenCL – от­кры­тое стан­дарт­ное ок­ру­жение для на­пи­сания па­рал­лель­ных про­грамм. Это сред­ст­ва по­ка еще не так эф­фек­тив­но, как CUDA, за­то понем­но­гу проника­ет во все сфе­ры, вклю­чая мо­биль­ные те­ле­фо­ны и план­ше­ты. Так­же, в от­ли­чие от CUDA, OpenCL не при­вя­за­но к гра­фи­че­­ским уско­ри­те­лям и мо­жет ис­поль­зо­вать­ся на клас­си­че­­ских мно­го­про­цес­сор­ных сис­те­мах, и да­же кое-кем ис­поль­зу­ет­ся для про­грам­ми­ро­вания FPGA (ПЛИС – про­грам­ми­руе­мая ло­ги­че­­ская ин­те­граль­ная схе­ма). Воз­мож­но, это бу­ду­щее па­рал­лель­но­го про­грам­ми­ро­вания.

» Июль вы­чис­ления@home – на­вер­ня­ка все слы­ша­ли про SETI@home. Это то­же ме­тод, по­зво­ляю­щий уско­рить свои вы­чис­ления. И хо­тя тут, ско­рее все­го, важнее со­ци­аль­ная ин­женерия, но и па­рал­лель­ное про­грам­ми­ро­вание то­же важ­но. Я как-то уже при­ста­вал к раз­ра­бот­чи­ком са­мо­го круп­но­го россий­ско­го про­ек­та это­го ро­да – SAT@home, с пред­ло­жением на­пи­сать ста­тью для LXF. По­про­бую в этот раз быть по­убе­ди­тельней. Как минимум, возь­му элек­трон­ное ин­тер­вью.

» Ав­густ GRID – па­рал­ле­лить мож­но не толь­ко ал­го­рит­мы, но и дан­ные. Боль­шой ад­рон­ный кол­лай­дер вы­да­ет про­сто ги­гант­ское чис­ло неза­ви­си­мых со­бы­тий, ка­ж­дое из ко­то­рых мож­но об­ра­ба­ты­вать на сво­ем лич­ном про­цес­со­ре. Да, тут все ПО од­но­по­точ­ное, но умение дер­жать всю эту ора­ву раз­но­шер­ст­ных яче­ек в уз­де при­шло не са­мо со­бой, и этот опыт тре­бу­ет осмыс­ления.

» Сен­тябрь Ди­на­ми­че­­ский вир­ту­аль­ный вы­чис­ли­тель­ный кла­стер – по­зво­ля­ет на­пле­вать на осо­бен­но­сти кла­стер­ной ин­фра­струк­ту­ры ре­аль­ных мощ­но­стей и от­но­си­тель­но лег­ко пе­ренести свое род­ное и при­выч­ное ок­ру­жение на дру­гие же­лез­ные рель­сы. Это из се­рии «голь на вы­дум­ки хит­ра», или – как ис­поль­зо­вать универ­си­тет­ские мощ­но­сти, ниче­го не ме­няя в сво­ем ПО.

Кро­ме ста­тей о про­грам­ми­ро­вании, есть же­лание опи­сать «же­лез­ные» плат­фор­мы, на ко­то­рых мож­но по­счи­тать что-то па­рал­лель­ным об­ра­зом. В ка­ком по­ряд­ке они поя­вят­ся и ме­ж­ду ка­ки­ми стать­я­ми вста­вят­ся, в зна­чи­тель­ной сте­пени за­ви­сит от то­го, в ка­кой мо­мент бу­дет по­лу­чен доступ к «те­лу» и сколь­ко вре­мени уй­дет на его «пре­па­ри­ро­вание». С мо­ей сто­ро­ны я обя­за­тель­но рас­ска­жу про про­ект Parallella (http://www.parallella.org/) – мно­го­ядер­ный со­про­цес­сор на пла­те с по­треб­лением 5 Вт и стои­мо­стью в 100 дол­ла­ров. Это ско­рее об­ра­зо­ва­тель­ный про­ект, но с че­го-то нуж­но же на­чи­нать ра­бо­тать до­ма. Дру­гим кан­ди­да­том на «ви­ви­сек­цию» безуслов­но яв­ля­ет­ся мо­дуль Tesla от ком­пании Nvidia – ре­аль­но мощ­ный каль­ку­ля­тор; прав­да, им нуж­но уметь поль­зо­вать­ся. Так­же есть на­де­ж­да по­лу­чить доступ к но­во­му HPC-про­цес­со­ру от Intel® Xeon® Phi и да­же к вы­чис­ли­тель­ной сис­те­ме на FPGA.

Итак: есть за­дум­ки для 12 ста­тей. Ка­кие-то из них на­вер­ня­ка не уда­дут­ся, но я на­де­юсь, что им на сме­ну в со­об­ще­ст­ве эн­ту­зиа­стов возник­нут но­вые идеи!

ПО для ра­бо­ты с кла­сте­ром

Безуслов­но, занимать­ся па­рал­лель­ным про­грам­ми­ро­ванием мож­но и до­ма на ко­лен­ке. Бо­лее то­го, все при­ме­ры пе­ред пуб­ли­ка­ция­ми бу­дут оп­ро­бо­ва­ны на до­машнем ком­пь­ю­те­ре. Да, мож­но на кар­ман­ные день­ги ку­пить рас­по­след­нюю Nvidia ® Tesla ® и за­нять­ся до­бы­чей бит­койнов, или об­ра­бот­кой ну очень боль­ших фо­то­сним­ков. Но серь­ез­ные вы­чис­ли­тель­ные мощ­но­сти и до­ро­гие плат­фор­мы обыч­но хра­нят­ся за пре­де­ла­ми уют­ных до­машних квар­тир, а имен­но на спе­циа­ли­зи­ро­ван­ных кла­сте­рах.

В ка­че­­ст­ве при­ме­ра я при­ве­ду Ин­фор­ма­ци­он­но-вы­чис­ли­тель­ный центр Но­во­си­бир­ско­го го­су­дар­ст­вен­но­го универ­си­те­та (http://www.nusc.ru/). Там ра­бо­та­ют до­воль­но гра­мот­ные спе­циа­ли­сты, по­это­му мож­но с удо­воль­ст­ви­ем по­бро­дить по странич­кам цен­тра, по­гля­деть на ста­ти­сти­ку, по­чи­тать до­ку­мен­та­цию, осоз­нать, что до сто­про­цент­ной за­груз­ки цен­тру весь­ма да­ле­ко... и это нор­маль­но. Пи­ко­вые мощ­но­сти ни в ко­ем слу­чае не долж­ны быть сравнимы со средней за­груз­кой. Ес­ли вы жи­ве­те в круп­ном го­ро­де, то у вас по­бли­зо­сти га­ран­ти­ро­ван­но есть по­доб­ный центр, ку­да мож­но схо­дить/до­го­во­рить­ся об ис­поль­зо­вании. Ес­ли вы сту­дент универ­си­те­та, то сле­ду­ет про­сто пой­ти на со­от­вет­ст­вую­щий спец­курс. Не­ко­то­рые из вы­чис­ли­тель­ных цен­тров ве­дут ком­мер­че­скую дея­тель­ность, тор­гуя мощ­но­стя­ми в об­мен на раз­но­го ро­да ре­сур­сы. В крайнем слу­чае, мож­но при­ку­пить немнож­ко «Ама­зон­ско­го об­ла­ка». В об­щем, всегда возмож­но най­ти тот или иной спо­соб при­це­пить­ся к кла­сте­ру. Что же вас там ожидает?

Во-пер­вых, сле­ду­ет осо­зна­вать, что все кла­сте­ры ра­бо­та­ют под управ­лением то­го или ино­го ди­ст­ри­бу­ти­ва GNU/Linux. В Се­ти хо­дит до­воль­но смеш­ной рас­сказ, как од­на боль­шая и мяг­кая фир­ма с пом­пой от­кры­ва­ла кла­стер в Том­ском универ­си­те­те под сво­ей про­прие­тар­ной сис­те­мой, ори­ен­ти­ро­ван­ной на вы­со­ко­про­из­во­ди­тель­ное вы­чис­ления. Когда пом­па утих­ла, а в цен­траль­ных га­зе­тах бы­ли на­пи­са­ны со­от­вет­ст­вую­щие хва­леб­ные ста­тьи, сис­тем­ные ад­минист­ра­то­ры на мес­те, хмык­нув, снес­ли эту сис­те­му и уста­но­ви­ли то, что го­дит­ся для ра­бо­ты и при­выч­но поль­зо­ва­те­лям. В этой сфе­ре GNU/Linux не нуж­но по­бе­ж­дать – он там есть и яв­ля­ет­ся стан­дар­том.

Как след­ст­вие, доступ идет че­рез SSH. Вас, ско­рее все­го, по­про­сят при­слать от­кры­тую по­ло­вин­ку клю­ча, по­лу­чае­мо­го ко­ман­дой ssh-keygen. Вход по па­ро­лю не при­вет­ст­ву­ет­ся, так как поль­зо­ва­те­лей мно­го, а цен­тры пы­та­ют­ся взло­мать непре­рыв­но.

В си­лу боль­шо­го чис­ла поль­зо­ва­те­лей, никто не даст вам в ру­ки ма­ши­ну с до­ро­го­стоя­щим обо­ру­до­ванием, а по­па­де­те вы на один из госте­вых ком­пь­ю­те­ров, где вы смо­же­те со­брать свою про­грам­му и по­ста­вить ее в оче­редь на вы­полнение. На­де­юсь, вы чи­та­ли «Понедельник на­чи­на­ет­ся в суб­бо­ту» брать­ев Стру­гац­ких и помните, чем занимал­ся глав­ный ге­рой – При­ва­лов: он за­ве­до­вал вы­чис­ли­тель­ным цен­тром НИИ­Ча­Во, до ко­то­ро­го поль­зо­ва­те­ли не до­пуска­лись. Они толь­ко при­но­си­ли свои пач­ки пер­фо­карт, ко­то­рые, в свою оче­редь, в ма­ши­ну за­гру­жа­ли спе­ци­аль­ные техники в за­ви­си­мо­сти от на­ли­чия сво­бод­ных ре­сур­сов. Сей­час, конеч­но, не так все пе­чаль­но, и за­да­чу гру­зят не техники, а спе­ци­аль­ный планиров­щик за­дач; но, по­ста­вив свою за­да­чу в оче­редь, вы на нее никак по­вли­ять уже не мо­же­те, а мо­же­те толь­ко ждать ре­зуль­та­тов.

Планиров­щи­ки за­дач мо­гут быть как про­прие­тар­ны­ми, на­при­мер, Altair PBS Pro, так и сво­бод­ны­ми, та­ки­ми как TORQUE (форк OpenPBS) или Oracle Grid Engine (в де­ви­че­­ст­ве Sun Grid Engine). В этом слу­чае для ра­бо­ты с ними мож­но восполь­зо­вать­ся бо­лее-менее стан­дарт­ны­ми ути­ли­та­ми.

Тра­ди­ци­он­но в Unix для управ­ления оче­ре­дя­ми за­дания­ми [Batch Queues] со сто­ро­ны поль­зо­ва­те­ля за­ре­зер­ви­ро­ва­ны спе­ци­аль­ные ко­ман­ды: qalter, qdel, qhold, qmove, qmsg, qrerun, qrls, qselect, qsig, qstat и qsub. Как вся­кий древний стан­дарт, ка­ж­дая из команд об­росла ку­чей под­роб­но­стей, клю­чи­ков, пе­ре­мен­ных ок­ру­жения и усло­вий при­менения. Обыч­но для ра­бо­ты хва­тает трех команд:

» qsub – за­пуск за­даний;

» qstat – вы­вод ста­ти­сти­ки по за­даниям в оче­ре­ди;

» qdel – уда­ление за­дания из оче­ре­ди.

Ко­ман­де qsub нель­зя про­сто под­су­нуть ис­пол­няе­мый файл. Оный нуж­но за­пускать из спе­ци­аль­но сфор­ми­ро­ван­но­го скрип­та, где, кро­ме вы­зо­ва са­мо­го фай­ла, нуж­но пе­ре­дать сис­те­ме ин­фор­ма­цию о па­ра­мет­рах за­дания. На­при­мер, ти­пич­ная шап­ка мое­го за­дания в ок­ру­жении Sun Grid Engine вы­гля­дит так: 

#!/usr/bin/perl -w

# SGE vars

# -------------------------------------------

# -- use perl --

#$ -S /usr/bin/perl

# -------------------------------------------

# -- batch name --

#$ -N analyze-run-log

# -------------------------------------------

# -- What to redirect to where --

#$ -cwd

#$ -o $JOB_NAME.$JOB_ID

#$ -j y

# -------------------------------------------

# -- Qeue list --

#$ -q remote

# -------------------------------------------

# -- mail me --

#$ -M E.M.Baldin@inp.nsk.su

#$ -m be

# -------------------------------------------

Тут па­ра­мет­ры пе­ре­да­ют­ся по­сле ком­би­на­ции сим­во­лов #$. Скрипт не обя­за­тель­но дол­жен быть на bash, ин­тер­пре­та­тор мож­но ука­зать с по­мо­щью клю­чи­ка -S, имя за­дания ука­зы­ва­ет­ся с по­мо­щью клю­чи­ка -Т, в ка­че­­ст­ве ра­бо­чей ди­рек­то­рии объ­яв­ля­ется те­ку­щая (-cwd), имя лог-фай­ла (-o) стро­ит­ся из имени за­да­чи и но­ме­ра за­дания, имя оче­ре­ди (-q) – remote, а все со­об­щения о на­ча­ле и окон­чании (-m) вы­полнения за­дания ве­ле­но от­сы­лать на мой e-mail (-M). Тут нет ника­ких оп­ре­де­лений на те­му, ка­кой ком­пь­ю­тер мне ну­жен и что на нем долж­но сто­ять, так что это за­дание по­ста­вит­ся без раз­бо­ра ку­да.

Ес­ли тре­бу­ет­ся уточнить, ка­кие имен­но ре­сур­сы нуж­ны для вы­полнения за­да­чи, на­при­мер: че­ты­ре OpenMP-про­цес­са, и ка­ж­до­му тре­бу­ет­ся по 2000 МБ ОЗУ, то строч­ка за­дания мо­жет вы­гля­деть как-то так: 

#PBS -l select=1:ncpus=4:ompthreads=4:mem=2000m

Под­роб­но­сти сле­ду­ет уз­на­вать в до­ку­мен­та­ции, вы­ло­жен­ной на странич­ке кон­крет­но­го кла­сте­ра. Все, что пе­ре­чис­ле­но вы­ше, мож­но за­дать и в команд­ной стро­ке qsub, но клю­чи­ков и па­ра­мет­ров так мно­го, что луч­ше их за­пи­сы­вать в фай­ле за­дания.

Что­бы по­нять, ка­кие из за­даний за­пу­ще­ны, а ка­кие без­дельнича­ют, мож­но восполь­зо­вать­ся ути­ли­той qstat, толь­ко сле­ду­ет от­фильт­ро­вать свои за­дания, так как их мо­жет быть очень мно­го:

> qstat | grep baldin

247236 0.55500 BHABHA-118 baldin dr 12/29/2012 08:39:35 remote@sscc-142

249219 0.55500 JPSI2MUMUN baldin r 12/30/2012 13:23:51 remote@sscc-180

249363 0.55500 JPSI2EE-12 baldin qw 01/03/2013 15:06:19

Здесь три за­да­чи за мо­им именем. Од­на из них умер­ла (dr) и по ка­кой-то при­чине не бы­ла уда­ле­на из за­пи­си, од­на ра­бо­та­ет (r), а тре­тья ви­сит в оче­ре­ди. Мож­но уда­лить од­но из за­даний:

> qdel 249219

baldin has registered the job 249219 for deletion

Это, безуслов­но, не един­ст­вен­ный спо­соб об­щения с оче­ре­дью за­даний. В ча­ст­но­сти, сис­те­ма управ­ления оче­ре­дя­ми Simple Linux Utility for Resource Management (http://slurm.net), уста­нов­лен­ная на са­мом бы­ст­ром на конец 2012 го­да ком­пь­ю­те­ре из TOP500, име­ет свой соб­ст­вен­ный на­бор команд для по­ста­нов­ки за­да­чи в оче­редь, по­лу­чения ста­ти­сти­ки и пе­ре­да­чи за­данию сиг­на­лов от поль­зо­ва­те­ля. К сча­стью, во всех слу­ча­ях ло­ги­ка при­мер­но од­на и та же, по­это­му обу­чить­ся ей по мес­ту мож­но очень бы­­ст­ро. |

Источник — «http://wiki.linuxformat.ru/wiki/index.php?title=LXF167:%D0%92%D1%8B%C2%AD%D1%87%D0%B8%D1%81%C2%AD%D0%BB%D1%8F%D1%82%D1%8C_%D0%BF%D0%B0%C2%AD%D1%80%D0%B0%D0%BB%C2%AD%D0%BB%D0%B5%D0%BB%D1%8C%C2%AD%D0%BD%D0%BE&oldid=19332»
Персональные инструменты
купить
подписаться
Яндекс.Метрика