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es:centro:servizos:hpc [2017/06/16 13:20] – [Colas de usuario] jorge.suarez | es:centro:servizos:hpc [2024/03/13 10:38] (actual) – [Envío de un trabajo al sistema de colas] fernando.guillen | ||
---|---|---|---|
Línea 1: | Línea 1: | ||
- | ====== Computación de Altas Prestaciones | + | ====== |
- | ===== Instrucciones rápidas de uso del cluster | + | [[ https:// |
- | ---------------- | + | ===== Descripción |
- | Un guión resumido del uso del cluster para la realización de un trabajo sería el siguiente: | + | |
- | - [[ es: | + | El clúster está compuesto en la parte de cómputo por: |
- | | + | * 9 servidores para cómputo general. |
- | - [[ es: | + | * 1 "fat node" para trabajos que requieran mucha memoria. |
+ | * 4 servidores para computo con GPU. | ||
+ | |||
+ | Los usuarios solo tienen acceso directo | ||
+ | Todos los nodos están interconectados por una red a 10Gb. \\ | ||
+ | Hay un almacenamiento distribuido accesible desde todos los nodos con 220 TB de capacidad conectado mediante una doble red de fibra de 25Gb. \\ | ||
+ | \\ | ||
+ | ^ Nombre | ||
+ | | hpc-login2 | ||
+ | | hpc-node[1-2] | Dell R740 | ||
+ | | hpc-node[3-9] | ||
+ | | | ||
+ | | hpc-gpu[1-2] | ||
+ | | hpc-gpu3 | ||
+ | | hpc-gpu4 | ||
+ | ===== Conexión al sistema ===== | ||
+ | Para acceder al clúster, hay que solicitarlo previamente a través de [[https:// | ||
+ | El acceso se realiza mediante una conexión SSH al nodo de login: | ||
+ | <code bash> | ||
+ | ssh < | ||
+ | </ | ||
- | ===== Introducción | + | ===== |
+ | <note warning> No se hace copia de seguridad de ninguno de los sistemas de ficheros del cluster!!</ | ||
+ | El HOME de los usuarios en el cluster está en el sistema compartido de ficheros, por lo que es accesible desde todos los nodos del cluster. Ruta definida en la variable de entorno %%$HOME%%. \\ | ||
+ | Cada nodo tiene una partición local de 1 TB para scratch, que se borra al terminar cada trabajo. Se puede acceder mediante la variable de entorno %%$LOCAL_SCRATCH%% en los scripts. \\ | ||
+ | Para datos que deban ser compartidos por grupos de usuarios, hay que solicitar la creación de una carpeta en el almacenamiento compartido que solo será accesible por los miembros del grupo.\\ | ||
+ | ^ Directorio | ||
+ | | Home | %%$HOME%% | ||
+ | | Scratch local | ||
+ | | Carpeta de grupo | %% $GRUPOS/< | ||
+ | %%* el almacenamiento es compartido%% | ||
+ | === AVISO IMPORTANTE === | ||
+ | El sistema compartido de archivos tiene un mal rendimiento cuando trabaja con muchos archivos de tamaño pequeño. Para mejorar el rendimiento en ese tipo de escenarios hay que crear un sistema de archivos en un fichero de imagen y montarlo para trabajar directamente sobre él. El procedimiento es el siguiente: | ||
+ | * Crear el fichero de imagen en tu home: | ||
+ | <code bash> | ||
+ | ## truncate image.name -s SIZE_IN_BYTES | ||
+ | truncate ejemplo.ext4 -s 20G | ||
+ | </ | ||
+ | * Crear un sistema de archivos en el fichero de imagen: | ||
+ | <code bash> | ||
+ | ## mkfs.ext4 -T small -m 0 image.name | ||
+ | ## -T small opciones optimizadas para archivos pequeños | ||
+ | ## -m 0 No reservar espacio para root | ||
+ | mkfs.ext4 -T small -m 0 ejemplo.ext4 | ||
+ | </ | ||
+ | * Montar la imagen (usando SUDO) con el script | ||
+ | <code bash> | ||
+ | ## Por defecto queda montada en / | ||
+ | sudo mount_image.py ejemplo.ext4 | ||
+ | </ | ||
+ | * Para desmontar la imagen usar el script // | ||
- | ==== Funcionamiento básico | + | El script de montaje tiene estas opciones: |
+ | < | ||
+ | --mount-point path < | ||
+ | --rw <-- (opcional)Por defecto se monta readonly, con esta opción se monta readwrite. | ||
+ | </ | ||
+ | El script de desmontaje tiene estas opciones: | ||
+ | < | ||
+ | --mount-point | ||
+ | </ | ||
+ | ===== Transferencia | ||
+ | === SCP === | ||
+ | Desde tu máquina local al cluster: | ||
+ | <code bash> | ||
+ | scp filename < | ||
+ | </ | ||
+ | Desde el cluster a tu máquina local: | ||
+ | <code bash> | ||
+ | scp filename < | ||
+ | </ | ||
+ | [[https:// | ||
+ | === SFTP === | ||
+ | Para transferir múltiples archivos o para navegar por el sistema de archivos. | ||
+ | <code bash> | ||
+ | < | ||
+ | sftp> | ||
+ | sftp> ls | ||
+ | sftp> cd < | ||
+ | sftp> put < | ||
+ | sftp> get < | ||
+ | sftp> quit | ||
+ | </ | ||
+ | [[https:// | ||
+ | === RSYNC === | ||
+ | [[ https:// | ||
+ | === SSHFS === | ||
+ | Requiere la instalación del paquete sshfs.\\ | ||
+ | Permite por ejemplo montar el home del equipo del usuario en hpc-login2: | ||
+ | <code bash> | ||
+ | ## Montar | ||
+ | sshfs < | ||
+ | ## Desmontar | ||
+ | fusermount -u < | ||
+ | </ | ||
+ | [[https:// | ||
- | El Cluster de Computación de Altas Prestaciones (HPC, //High Performance Computing// | + | ===== Software disponible ===== |
+ | Todos los nodos tienen el software básico | ||
+ | * GCC 8.5.0 | ||
+ | * Python 3.6.8 | ||
+ | * Perl 5.26.3 | ||
+ | En los nodos con GPU, además: | ||
+ | * nVidia Driver 510.47.03 | ||
+ | * CUDA 11.6 | ||
+ | * libcudnn 8.7 | ||
- | Un **cluster de computación** se compone | + | Para usar cualquier otro software no instalado en el sistema u otra versión del mismo hay tres opciones: |
+ | - Usar Modules con los módulos que ya están instalados (o solicitar la instalación | ||
+ | - Usar un contenedor (uDocker o Apptainer/ | ||
+ | - Usar Conda | ||
+ | Un módulo es la solución más sencilla para usar software sin modificaciones o dependencias difíciles de satisfacer.\\ | ||
+ | Un contenedor es ideal cuando las dependencias son complicadas y/o el software está muy personalizado. También es la mejor solución si lo que se busca es reproducibilidad, facilidad para su distribución y trabajo en equipo.\\ | ||
+ | Conda es la mejor solución si lo que se necesita es la última versión | ||
- | Un **sistema de gestión de colas** (//SGC//) es un software que planifica la ejecución de los trabajos que se encuentra habitualmente en los sistemas de este tipo, ya que permite una gestión eficiente de los recursos con múltiples usuarios. En este clúster está instalado el sistema **PBS/ | ||
- | La dinámica | + | ==== Uso de modules/ |
- | - El usuario solicita la ejecución de una tarea((Normalmente un script de //bash//)) con unos recursos determinados. | + | [[ https://lmod.readthedocs.io/en/latest/010_user.html | Documentación |
- | - El sistema registra la solicitud | + | <code bash> |
- | - En función de la prioridad de la cola de sistema (a menores recursos necesarios, mayor prioridad) y de la disponibilidad de los recursos | + | # Ver los módulos disponibles: |
+ | module avail | ||
+ | # Cargar un módulo: | ||
+ | module < | ||
+ | # Descargar un módulo: | ||
+ | module unload < | ||
+ | # Ver módulos cargados | ||
+ | module list | ||
+ | # Puede usarse ml como abreviatura del comando module: | ||
+ | ml avail | ||
+ | # Para obtener información sobre un módulo: | ||
+ | ml spider < | ||
+ | </ | ||
- | Lo habitual es que la ejecución tenga que **esperar en la cola** hasta que los recursos estén disponibles y preparados. Además, resulta imposible realizar así ejecuciones de manera interactiva((Sin embargo, existe una cola interactiva especial para ejecuciones interactivas, | ||
- | ==== Descripción del hardware ==== | ||
- | El clúster **ctcomp2** es un clúster heterogéneo, | ||
- | ^ Nombre del nodo ^ Modelo ^ Núcleos por nodo (NUMAs, Sockets, Cores/socket, Threads/core) ^ Memoria RAM ^ | + | ==== Ejecución de contenedores de software ==== |
- | | node1-7 | HP Proliant BL685c G7 | 64 (8, 4, 8, 2) | 128GB | | + | === uDocker ==== |
- | | inode11-15 | Dell PowerEdge M910 | 64 (4, 4, 8, 1) | 64GB | | + | [[ https://indigo-dc.gitbook.io/ |
- | | inode16-20 | Dell PowerEdge M620 | 32 (2, 2, 8, 2) | 64GB | | + | udocker está instalado como un módulo, así que es necesario cargarlo en el entorno: |
+ | <code bash> | ||
+ | ml uDocker | ||
+ | </ | ||
- | Internamente los nodos computacionales están conectados entre sí a través de varias redes 10 GbE dedicadas. La conexión desde el exterior es de 1Gb. | + | === Apptainer/ |
+ | [[ https:// | ||
+ | Apptainer/ | ||
- | Casi todos los nodos, a excepción de //node1// e //inode20// se apagan cuando no se están utilizando durante un rato, lo que podría causar retrasos de varios minutos en la cola aunque el cluster aparentemente esté desocupado. | ||
- | [[ es: | + | ==== CONDA ==== |
- | ==== Descripción del software | + | [[ https:// |
- | El sistema operativo | + | Miniconda |
+ | <code bash> | ||
+ | # Obtener miniconda | ||
+ | wget https://repo.anaconda.com/miniconda/ | ||
+ | # Instalarlo | ||
+ | sh Miniconda3-py39_4.11.0-Linux-x86_64.sh | ||
+ | # Inicializar miniconda para el shell bash | ||
+ | ~/miniconda3/bin/conda init bash | ||
+ | </ | ||
- | El sistema | + | ===== Uso de SLURM ===== |
+ | El gestor | ||
+ | <note tip>El término CPU identifica a un core físico de un socket. El hyperthreading está desactivado, por lo que cada nodo tiene disponibles tantas CPU como (nº sockets) * (nº cores físico por socket) tenga.</ | ||
+ | == Recursos disponibles == | ||
+ | <code bash> | ||
+ | hpc-login2 ~]# ver_estado.sh | ||
+ | ============================================================================================================= | ||
+ | NODO | ||
+ | ============================================================================================================= | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | ============================================================================================================= | ||
+ | TOTALES: [Cores : 3/688] [Mem(MB): 270000/ | ||
- | * [[http:// | + | hpc-login2 ~]$ sinfo -e -o " |
- | | + | # Hay un alias para este comando: |
- | * [[http:// | + | hpc-login2 ~]$ ver_recursos |
+ | NODELIST | ||
+ | hpc-fat1 | ||
+ | hpc-gpu[1-2] 36 187911 | ||
+ | hpc-gpu3 64 253282 | ||
+ | hpc-gpu4 | ||
+ | hpc-node[1-2] 36 187645 | ||
+ | hpc-node[3-9] 48 187645 | ||
- | El sistema permite compilar y ejecutar código en C++, Java, Python, R, Octave... Puedes consultar el catálogo completo de software disponible en el siguiente enlace: [[es:centro:servizos:hpc:referencia_software | Información del software disponible]] | + | # Para ver el uso actual de los recursos: (CPUS (Allocated/ |
- | ===== Sistema | + | hpc-login2 ~]$ sinfo -N -r -O NodeList,CPUsState,Memory,FreeMem,Gres, |
+ | # Hay un alias para este comando: | ||
+ | hpc-login2 ~]$ ver_uso | ||
+ | NODELIST | ||
+ | hpc-fat1 | ||
+ | hpc-gpu3 | ||
+ | hpc-gpu4 | ||
+ | hpc-node1 | ||
+ | hpc-node2 | ||
+ | hpc-node3 | ||
+ | hpc-node4 | ||
+ | hpc-node5 | ||
+ | hpc-node6 | ||
+ | hpc-node7 | ||
+ | hpc-node8 | ||
+ | hpc-node9 | ||
+ | </ | ||
+ | ==== Nodos ==== | ||
+ | Un nodo es la unidad de computación de SLURM, y se corresponde con un servidor físico. | ||
+ | <code bash> | ||
+ | # Mostrar la información de un nodo: | ||
+ | hpc-login2 ~]$ scontrol show node hpc-node1 | ||
+ | NodeName=hpc-node1 Arch=x86_64 CoresPerSocket=18 | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | LastBusyTime=2022-03-07T14: | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | </ | ||
+ | ==== Particiones ==== | ||
+ | Las particiones en SLURM son grupos lógicos | ||
+ | <code bash> | ||
+ | # Mostrar la información de las particiones: | ||
+ | hpc-login2 ~]$ sinfo | ||
+ | defaultPartition* | ||
+ | # Cuando se incorporen al cluster ctgpgpu7 y 8 apareceran como los nodos hpc-gpu1 y 2 respectivamente. | ||
+ | </ | ||
+ | ==== Trabajos | ||
+ | Los trabajos en SLURM son asignaciones de recursos a un usuario durante un tiempo determinado. Los trabajos se identifican por un número correlativo o JOBID. \\ | ||
+ | Un trabajo (JOB) consiste en uno o más pasos (STEPS), cada uno consistente en una o más tareas (TASKS) que usan una o más CPU. Hay un STEP por cada programa que se ejecute de forma secuencial en un JOB y hay un TASK por cada programa que se ejecute en paralelo. Por lo tanto en el caso más simple como por ejemplo lanzar un trabajo consistente en ejecutar el comando hostname el JOB tiene un único STEP y una única TASK. | ||
- | El sistema | + | ==== Sistema |
+ | La cola a la que se envíe cada trabajo define la prioridad, | ||
+ | <code bash> | ||
+ | # Mostrar las colas | ||
+ | hpc-login2 ~]$ sacctmgr show qos | ||
+ | # Hay un alias que muestra solo la información más relevante: | ||
+ | hpc-login2 ~]$ ver_colas | ||
+ | Name Priority | ||
+ | ---------- | ||
+ | | ||
+ | interactive | ||
+ | urgent | ||
+ | long | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | </ | ||
+ | # Priority: es la prioridad relativa de cada cola. \\ | ||
+ | # DenyonLimit: | ||
+ | # UsageFactor: | ||
+ | # MaxTRES: límites por cada trabajo \\ | ||
+ | # MaxWall: tiempo máximo que puede estar el trabajo en ejecución \\ | ||
+ | # MaxTRESPU: límites globales por usuario \\ | ||
+ | # MaxJobsPU: Número máximo | ||
+ | # MaxSubmitPU: | ||
+ | |||
+ | ==== Envío de un trabajo al sistema de colas ==== | ||
+ | == Especificación | ||
+ | Por defecto, si se envía un trabajo sin especificar nada el sistema lo envía | ||
+ | Esto es muy ineficiente, | ||
+ | - %%El número de nodos (-N o --nodes), tareas (-n o --ntasks) y/o CPU por tarea (-c o --cpus-per-task).%% | ||
+ | - %%La memoria (--mem) por nodo o la memoria por cpu (--mem-per-cpu).%% | ||
+ | - %%El tiempo estimado de ejecución del trabajo ( --time )%% | ||
- | Para enviar un trabajo | + | A mayores puede ser interesante añadir los siguientes parámetros: |
+ | | -J | ||
+ | | -q | ||
+ | | -o | ||
+ | | | ||
+ | | -C | ||
+ | | | %%--exclusive%% | ||
+ | | -w | %%--nodelist%% | ||
- | ^ Nombre | + | == Cómo se asignan los recursos == |
- | | batch | 256 | Es la cola por defecto. | '' | + | Por defecto el método |
- | | short | 256 | Cola especial con mayor prioridad para trabajos | + | |
- | | bigmem | 8 | Otra cola especial con mayor prioridad para trabajos de, específicamente, | + | |
- | | interactive | 1 | Cola especial para trabajar de forma interactiva. Debe llamarse de forma especial. | '' | + | |
- | Los recursos que se pueden solicitar y que determinarán | + | == Calculo de la prioridad == |
+ | Cuando se envía un trabajo al sistema de colas, lo primero que ocurre es que se comprueba si los recursos | ||
+ | Si hay recursos disponibles el trabajo se ejecuta directamente, | ||
+ | El fairshare es un cálculo dinámico que hace SLURM para cada usuario y es la diferencia entre los recursos asignados y los recursos consumidos a lo largo de los últimos 14 días. | ||
+ | <code bash> | ||
+ | hpc-login2 ~]$ sshare -l | ||
+ | User RawShares | ||
+ | ---------- ---------- ----------- ----------- ----------- | ||
+ | | ||
+ | 1 0.500000 | ||
+ | user_name | ||
+ | </ | ||
+ | # RawShares: es la cantidad de recursos en términos absolutos asignada al usuario. Es igual para todos los usuarios.\\ | ||
+ | # NormShares: Es la cantidad anterior normalizada a los recursos asignados en total.\\ | ||
+ | # RawUsage: Es la cantidad de segundos/ | ||
+ | # NormUsage: Cantidad anterior normalizada al total de segundos/ | ||
+ | # FairShare: El factor FairShare entre 0 y 1. Cuanto mayor uso del cluster, más se aproximará a 0 y menor será la prioridad.\\ | ||
- | * El número | + | == Envío |
- | | + | |
- | | + | |
+ | - srun | ||
- | La memoria máxima asignada depende de la cola del sistema que se utilice finalmente, así que estará determinada por el resto de parámetros. | ||
- | Los recursos pueden solicitarse de dos formas: como comentarios al inicio del script, o con el parámetro '' | + | 1. SBATCH \\ |
+ | Sirve para enviar un script | ||
+ | <code bash> | ||
+ | # Crear el script: | ||
+ | hpc-login2 ~]$ vim trabajo_ejemplo.sh | ||
+ | # | ||
+ | #SBATCH --job-name=prueba | ||
+ | #SBATCH --nodes=1 | ||
+ | #SBATCH --ntasks=1 | ||
+ | #SBATCH --cpus-per-task=1 | ||
+ | #SBATCH --mem=1gb | ||
+ | #SBATCH --time=00:05:00 # Time limit hrs: | ||
+ | #SBATCH --qos=urgent | ||
+ | #SBATCH --output=prueba_%j.log # Standard output and error log | ||
- | Comprueba los límites existentes en las colas del sistema, para determinar la mejor elección de recursos posible: | + | echo "Hello World!" |
- | ^ Cola | + | hpc-login2 ~]$ sbatch trabajo_ejemplo.sh |
- | | ::: ^ Núcleos((parámetro '' | + | </code> |
- | | '' | + | 2. SALLOC \\ |
- | | '' | + | Sirve para obtener |
- | | '' | + | <code bash> |
- | | '' | + | # Obtener 5 nodos y lanzar un trabajo. |
- | | '' | + | hpc-login2 ~]$ salloc -N5 myprogram |
- | | '' | + | # Obtener acceso interactivo a un nodo (Pulsar Ctrl+D para terminar el acceso): |
- | | '' | + | hpc-login2 ~]$ salloc -N1 |
- | | '' | + | # Obtener acceso interactivo a un nodo de forma EXCLUSIVA |
+ | hpc-login2 ~]$ salloc -N1 --exclusive | ||
+ | </ | ||
+ | 3. SRUN \\ | ||
+ | Sirve para lanzar un trabajo paralelo ( es preferible a usar mpirun ). Es interactivo y bloqueante. | ||
+ | <code bash> | ||
+ | # Lanzar un hostname en 2 nodos | ||
+ | hpc-login2 ~]$ srun -N2 hostname | ||
+ | hpc-node1 | ||
+ | hpc-node2 | ||
+ | </ | ||
+ | ==== Uso de los nodos con GPU ==== | ||
+ | Para solicitar específicamente una asignación de GPUs para un trabajo hay que añadir a sbatch o srun las opciones: | ||
+ | | %%--gres%% | ||
+ | | %%--gpus o -G%% | Solicitud de gpus por JOB | %%--gpus=[type]: | ||
+ | También existen las opciones %% --gpus-per-socket, | ||
+ | Ejemplos: | ||
+ | <code bash> | ||
+ | ## Ver la lista de nodos y gpus: | ||
+ | hpc-login2 ~]$ ver_recursos | ||
+ | ## Solicitar 2 GPU cualesquiera para un JOB, añadir: | ||
+ | --gpus=2 | ||
+ | ## Solicitar una A100 de 40G en un nodo y una A100 de 80G en otro, añadir: | ||
+ | --gres=gpu: | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ==== Monitorización de los trabajos ==== | ||
+ | <code bash> | ||
+ | ## Listado de todos los trabajos en la cola | ||
+ | hpc-login2 ~]$ squeue | ||
+ | ## Listado de los trabajos de un usuario | ||
+ | hpc-login2 ~]$ squeue -u < | ||
+ | ## Cancelar un trabajo: | ||
+ | hpc-login2 ~]$ scancel < | ||
+ | ## Lista de trabajos recientes | ||
+ | hpc-login2 ~]$ sacct -b | ||
+ | ## Información histórica detallada de un trabajo: | ||
+ | hpc-login2 ~]$ sacct -l -j < | ||
+ | ## Información de debug de un trabajo para troubleshooting: | ||
+ | hpc-login2 ~]$ scontrol show jobid -dd < | ||
+ | ## Ver el uso de recursos de un trabajo en ejecución: | ||
+ | hpc-login2 ~]$ sstat < | ||
+ | </ | ||
+ | ==== Controlar la salida de los trabajos ==== | ||
+ | == Códigos de salida == | ||
+ | Por defecto estos son los códigos de salida de los comandos: | ||
+ | ^ SLURM command | ||
+ | | salloc | ||
+ | | srun | El más alto de entre todas las tareas ejecutadas o 253 para un error out-of-mem | ||
+ | | sbatch | ||
+ | |||
+ | == STDIN, STDOUT y STDERR == | ||
+ | **SRUN:**\\ | ||
+ | Por defecto stdout y stderr se redirigen de todos los TASKS a el stdout y stderr de srun, y stdin se redirecciona desde el stdin de srun a todas las TASKS. Esto se puede cambiar con: | ||
+ | | %%-i, --input=< | ||
+ | | %%-o, --output=< | ||
+ | | %%-e, --error=< | ||
+ | Y las opciones son: | ||
+ | * //all//: opción por defecto. | ||
+ | * //none//: No se redirecciona nada. | ||
+ | * //taskid//: Solo se redirecciona desde y/o al TASK id especificado. | ||
+ | * // | ||
+ | * //filename pattern//: Igual que filename pero con un fichero definido por un [[ https:// | ||
+ | |||
+ | **SBATCH: | ||
+ | Por defecto "/ | ||
+ | | %%-i, --input=< | ||
+ | | %%-o, --output=< | ||
+ | | %%-e, --error=< | ||
+ | La referencia de filename_pattern está [[ https:// | ||
+ | |||
+ | ==== Envío de correos ==== | ||
+ | Se pueden configurar los JOBS para que envíen correos en determinadas circunstancias usando estos dos parámetros (**SON NECESARIOS AMBOS**): | ||
+ | | %%--mail-type=< | ||
+ | | %%--mail-user=< | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | ==== Estados de los trabajos en el sistema de colas ==== | ||
+ | <code bash> | ||
+ | hpc-login2 ~]# squeue -l | ||
+ | JOBID PARTITION | ||
+ | 6547 defaultPa | ||
+ | |||
+ | ## Ver estado de uso de las colas del cluster: | ||
+ | hpc-login2 ~]$ estado_colas.sh | ||
+ | JOBS PER USER: | ||
+ | -------------- | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | |||
+ | JOBS PER QOS: | ||
+ | -------------- | ||
+ | | ||
+ | long: 1 | ||
+ | |||
+ | JOBS PER STATE: | ||
+ | -------------- | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | ========================================== | ||
+ | Total JOBS in cluster: | ||
+ | </ | ||
+ | Estados (STATE) más comunes de un trabajo: | ||
+ | * R RUNNING Job currently has an allocation. | ||
+ | * CD COMPLETED Job has terminated all processes on all nodes with an exit code of zero. | ||
+ | * F FAILED Job terminated with non-zero exit code or other failure condition. | ||
+ | * PD PENDING Job is awaiting resource allocation. | ||
+ | |||
+ | [[ https:// | ||
+ | |||
+ | Si un trabajo no está en ejecución aparecerá una razón debajo de REASON:[[ https:// |