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title: "使用队列系统"
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## 队列系统的作用

简而言之：排队。你告诉队列系统使用什么资源（例如多少核的 CPU）运行某个程序，轮到你的任务执行时，队列系统会按照你的要求执行任务。
队列系统会考虑服务器的负载能力（不可以同时运行太多任务把服务器挤垮）、有多人使用服务器时公平分配资源，以及记录任务执行过程中的开销。

队列系统不与某个特定的计算软件（例如 VASP）绑定。
也就是说，你可以脱离队列系统直接运行 VASP，也可以把别的软件也放到队列系统里运行，它们虽然经常在一起使用，但本质上是两个分离的概念。[^1]

## 使用队列系统

队列系统与操作系统绑定很深。

* srv1：使用 [Slurm（新）](#slurm新)。
* srv1（Windows）：请阅读 [Windows](#windows) 章节，了解相关注意事项。
* xmupc1 和 xmupc2：使用 [Slurm（旧）](#slurm旧)。
* 厦大超算（jykang）：使用 [LSF](#lsf)。

### Slurm（新）

#### 使用图形界面快速开始

使用命令 `sbatch-tui` 或者 `sbatch` 不带任何参数，就可以看到一个图形界面[^3]。
按照提示，鼠标点选对应按钮，即可提交任务。这可以满足一多半的需求。

以下用一些例子来进一步介绍如何使用 Slurm。更多细节请参考[官方文档](https://slurm.schedmd.com/)。
例子中一些选项是可选的、一些是必写的，会详细说明。

#### 提交任务

使用 `sbatch` 提交任务。当加上参数时，会直接提交任务；当不加任何参数时，会调用 `sbatch-tui` 让你选。

提交一个 VASP（CPU）任务的例子：

```bash
sbatch --ntasks=2 --cpus-per-task=4 --hint=nomultithread --job-name="my great job" --output=output.txt --queue=localhost --export=ALL,OMP_NUM_THREADS=4,OMP_STACKSIZE=512m --nodes=1-1 --mem=28G --wrap="vasp-intel srun --mpi=pmix vasp-std"
```

* `--ntasks=2 --cpus-per-task=4` 两者的乘积指定使用多少 CPU 核[^5]，必写。
  同样是占用 9 个核，`--ntasks=3 --cpus-per-task=3` 和 `--ntasks=9 --cpus-per-task=1` 性能并不相同。
  此外，当 `--cpus-per-task` 不为 `1` 时，VASP 的 `NCORE` 等参数也与这里的参数耦合[^9]。
  可以照抄下面的设置，或者自己尝试一下如何设置性能更好[^15]：
  * 对于 xmupc1：`--ntasks=3 --cpus-per-task=4`。
  * 对于 xmupc2：`--ntasks=4 --cpus-per-task=10`。
  * 对于 srv1 的默认队列：`--cpus-per-task=10`，`--ntasks=8` 或按需设置。
  * 对于 srv1 的其它队列：`--ntasks=4 --cpus-per-task=8`。
* `--hint=nomultithread` 对于大多软件（包括 VASP）都需要写[^6]，不写不会出错但会比较慢。
* `--job-name=xxx` 指定任务的名字，可以不写。
* `--queue=xxx` 指定队列的名字，不写时使用默认队列。
* `--export=ALL,OMP_NUM_THREADS=4,OMP_STACKSIZE=512m` 指定环境变量。完全不写这个参数时，相当于 `--export=ALL`。
  * `ALL` 表示使用当前环境中的所有变量，并额外设置后面追加的值；
  * `OMP_NUM_THREADS=4` 表示设置 OpenMP 的线程数为 4。
    对于使用 OPENMP 并行的程序（包括 VASP（CPU），但不包括 VASP（GPU）），`OMP_NUM_THREADS` 必须设置为与 `--cpus-per-task` 相同的值；
    即使没有设置 `--cpus-per-task`，也需要设置 `OMP_NUM_THREADS=1`。
  * `OMP_STACKSIZE` 设置每个 OpenMP 线程的栈大小，需要足够大，VASP 文档推荐设置为 `512m`，通常已经足够。
    如果遇到段错误（Segmentation fault），可以尝试增大这个值。
* `--nodes=1-1` 强制所有任务分配到一个节点上（即不跨节点运行），推荐在大多情况下使用[^11]。
  若要跨节点并行，并且节点 CPU/GPU 相同，不写这个参数就可以。
  当要跨的节点的 CPU/GPU 型号不同时，还有别的注意事项，详见[这里](../qa#混合使用不同型号的节点)。
* `--mem=28G` 指定只使用内存大于等于 28 G 的节点，不设置则没有这个限制。
  由于 Slurm 看到的内存大小比物理内存小一些[^14]（例如 32 G 内存的节点，Slurm 可能会认为它只有 31.5 G），因此指定时也需要略小一些。
* `--wrap="vasp-intel srun --mpi=pmix vasp-std"` 指调用 std 版本的 VASP[^7]。
  要使用 gam 或 ncl 版本，将最后的 `vasp-std` 改为 `vasp-gam` 或 `vasp-ncl`。

以下是一个提交 VASP（GPU）任务的例子（这个例子适用于旧的打包方式，会在下次服务器维护后更改）：

```bash
sbatch --gpus=1 --ntasks-per-gpu=1 --nodes=1-1 --job-name="my great job" --output=output.txt vasp-nvidia-std
```

* `--gpus` 指定使用哪个 GPU：
  * 要占用任意一个 GPU（排到这个任务时哪个空闲就使用哪个），写 `--gpus=1`。要占用任意两个就写 `--gpus=2`，以此类推。
    对于 VASP，单个任务不要占用超过一个 GPU，是多个显卡的速度会比单个更慢（因为显卡之间的通信速度会是瓶颈）[^12]。
  * 要指定具体使用哪一个 GPU 时，写 `--gpus=4090:1`。2080 Ti 需要写为 `2080_ti`，P5000 需要写为 `p5000`。
  * 当需要使用多个不同型号的 GPU 时（例如，指定使用一个 3090 和一个 4090 ），写 `--gres=gpu:3090:1,gpu:4090:1`。
* `--ntasks-per-gpu=1` 对于 VASP（GPU）来说一定要写且只能设置为 `1`，对于其它任务（例如 LAMMPS）可以适当修改。[^4]
* `--cpus-per-task` 对于 VASP（GPU）来说通常不用指定[^13]，其它程序可能需要。这个选项的具体含义参考上一个例子。
* `vasp-nvidia-std` 即要执行的程序[^7]，要使用 gam 或 ncl 版本时，写为例如 `vasp-nvidia-gam`。

要把其它程序提交到队列里，也是类似的写法。请自行举一反三。

#### 查看任务

要列出正在等待和正在运行的任务：

```bash
squeue -l
```

要列出已经提交（包括已经完成、取消、失败）的任务：

```bash
squeue -t all -l
```

要显示还没有完成的任务的详细信息，或刚刚完成的任务的详细信息：

```bash
scontrol show job 114514
```

要在数据库中查找某一段时间内（例如 2024 年 8 月）提交的所有任务的详细信息[^10]：

```bash
sacct --units M --format=ALL --starttime 2024-08-01T00:00:00 --endtime 2024-09-01T00:00:00 | bat -S
```

#### 调整和取消任务

取消一个任务：

```bash
# 按任务的 id 取消
scancel 114514
# 按任务的名字取消
scancel -n my_great_job
# 取消一个用户的所有任务
scancel -u chn
```

如果自己已经提交了许多任务，现在想要把一个任务调整到自己的其它任务前面（不会影响整体的优先级），可以使用：

```bash
scontrol top 114514
```

要无条件将一个任务优先级设置为最高或最低（需要管理员权限）：

```bash
# 最高
sudo scontrol update JobId=3337 Nice=-2147483645
# 最低
sudo scontrol update JobId=3337 Nice=2147483645
```

### Slurm（旧）

与 Slurm（新）基本相同，只是 VASP（CPU）的打包方式不同，使得提交任务的命令略有不同。
下一次服务器维护时，xmupc1 和 xmupc2 计划合并为一个集群，并且应用新的打包方式。

提交 VASP（CPU）任务的例子：

```bash
sbatch --ntasks=2 --cpus-per-task=4 --hint=nomultithread --job-name="my great job" --output=output.txt vasp-intel-std
```

### LSF

待补充。

### Windows

Windows 没有通用的队列系统程序，通常手动控制任务依次执行。~~我曾经在2024年暑假答应鹏岗帮他写一个，但事实是我把他鸽了，有空一定写，咕咕咕。~~

你可以使用 FDTD Solutions 自带的一个单用户的队列系统。
在 FDTD Solutions 内的控制台使用 `addjob` 命令将要模拟的文件加入队列，然后它就会依次运行。
文档见[这里](https://optics.ansys.com/hc/en-us/articles/360034410714-addjob-Script-command)。

{{< callout type="warning" >}}
  不要同时启动过多的计算任务。
  <br/>
  例如，如果一个任务需要一个小时跑完，那么按顺序运行两个任务需要两个小时，但是同时运行两个任务需要的时间往往远大于两个小时。
  若同时运行 10 个任务，可能连系统都没有反应了。
{{< /callout >}}

{{% details title="一个简易的队列系统的实现" closed="true" %}}
  待补充
{{% /details %}}

[^1]: 实际上队列系统与要运行的软件还是有许多耦合的，尤其是使用 MPI 并行的程序（包括绝大多数成熟的大型科学计算软件）。
  如何让队列系统与这些软件对接好有时会很麻烦，只是普通用户不需要关心（我替你们搞定了）。
[^3]: 其实这个不能叫“图形用户界面（gui）”，应该叫“文本用户界面（tui）”。但后者会让不熟悉的人误解，所以这里还是叫“图形界面”。
[^4]: 这个参数指定的通常是 MPI 进程数（为这个参数指定的数值乘以 GPU 数量），其实就是 `--ntasks` 的另外一种写法。
  VASP（GPU）限制每个 GPU 必须对应且只能对应一个 MPI 进程，不满足这个条件就会报错或者只使用 CPU 计算，因此只能用一个。
[^5]: 通常来说，`--ntasks` 对应 MPI 进程数，`--cpus-per-task` 对应 OpenMP 线程数。
  这个对应关系并不是一定的，比如你先请求 10 个 task，然后用 `srun` 运行 10 个不相关的程序也是可以的，这个过程中可以根本没有 MPI 和 OpenMP。
[^6]: 这个选项用于忽略 CPU 的超线程，即认为物理核心和对应的虚拟核心总共算一个核心。
  Slurm 默认会把超线程核心和物理核各算成一个核，但做科学计算时一般要关掉超线程。
[^7]: 使用 `--wrap` 参数和直接写在 `sbatch` 后面，都可以指定要运行的程序。
  区别在于，后者必须是一个脚本（不能是二进制程序），并且在脚本里可以指定一些给 Slurm 看的参数。
[^9]: 具体是如何耦合的，见[官方文档](https://www.vasp.at/wiki/index.php/Combining_MPI_and_OpenMP)。
[^10]: 我不确定这里是否真的是任务的“提交时间”而不是“完成时间”或者别的什么时间，官方文档没有说清楚。
[^11]: 跨节点并行可能会有比较大的损耗。我们的服务器都仅仅使用千兆网互联，比不上学校的超算，可能损耗更大。
[^12]: 如果有 nvlink，或许就不会出现这种情况。
[^13]: 按照经验，大多情况下，对于 VASP，一个 CPU 核心搭配一个显卡已经足够，增加核心数并不会更快。
  少数情况下增加可能会有用，例如运行机器学习时（VASP 的机器学习使用纯 CPU 实现）。
[^14]: 实际上是在 Slurm 的配置文件中手动指定的。具体每个节点指定了多少，见[系统配置文件](https://github.com/CHN-beta/nixos)。
[^15]: 按照经验，OpenMP 线程数等于单个 CPU 或单个 ccx 的核心数或者核心数的一半时，性能最好。
```