多分区作业的批处理脚本？

我正在开发一个项目，该项目在大型计算集群的两个不同分区上运行程序。我想使用批处理脚本来运行它，但搜索后，仍然不清楚是否/如何从单个批处理脚本中在两个不同的分区上分配和运行程序。这就是我想做的事情

#!/bin/bash
#SBATCH --partition=<WHAT GOES HERE? I want to perform 100 processes on partition "batch" and 1 process on partition "gpu". I will alternate between the 2 during my jobs execution>
#SBATCH --ntasks=<100 on batch, 1 on gpu>
#SBATCH --mem-per-cpu=2G
#SBATCH --time=4-00:00:00
#SBATCH --exclude=nodeynode[003,016,019,020-023,026-030,004-015,017-018,020,024,031]
#SBATCH --job-name="lorem_ipsum"

filenames=("name1" "name2" "name3")

srun -p gpu python gpu_init.py
wait

for i in {0..100}
do
    for name in "${filenames[@]}"
    do
    srun -p batch pythonexecutable &
    done
srun -p gpu python gpu_iter.py
wait
done

对 bash 错误表示歉意，我通常用 python 编写脚本，但我不能在这里，因为我在 bash 脚本（未显示）中切换 python 模块（不同版本）。我看到您实际上可以将分区列表放入批处理脚本的标头中，但从我读到的内容来看，实际上只是告诉调度程序从列表中分配任何可用分区，而不是多个分区。

Thanks!

Slurm 作业仅限于一个分区，因此对于您的情况，有多种操作方案：

• 提交两个作业数组--array=1..100并将您的提交脚本分成一个部分batch分区和另一部分gpu分区并将两个数组链接起来--depedendcy=aftercorr:<job_id of the 'batch' job array>

• use salloc创建分配gpu分区，然后显式使用 SSH 到该节点来运行python gpu_iter.py在提交脚本中（如果集群配置允许）

• 修改gpu_iter.py这样它就可以收到信号（使用 UNIX 信号）它必须运行，然后休眠直到下一个信号，并使用scancel发出信号gpu工作从内部batch每次迭代的工作。

Update： 根据这张票，现在可以通过以下方式完成异构工作.