Slurm 多处理 Python 作业

我有一个 4 节点 Slurm 集群，每个节点有 6 个核心。我想提交一个利用多重处理的测试 Python 脚本（它会生成打印正在运行的节点的主机名的进程），如下所示：

def print_something():
  print gethostname()

# number of processes allowed to run on the cluster at a given time
n_procs = int(environ['SLURM_JOB_CPUS_PER_NODE']) * int(environ['SLURM_JOB_NUM_NODES'])
# tell Python how many processes can run at a time
pool = Pool(n_procs)
# spawn an arbitrary number of processes
for i in range(200):
    pool.apply_async(print_something)
pool.close()
pool.join()

我使用 SBATCH 脚本提交此脚本，该脚本指定 Nodes=4 和 ntasks-per-node=6，但我发现 Python 脚本执行了 4*6 次。我只希望作业执行一次脚本，并允许 Slurm 在整个集群中分发进程生成。

我显然不明白这里的一些东西......？

好吧，我明白了。

我需要更好地理解 SBATCH 和 SRUN 之间的关系。主要是，SBATCH 可以充当 SRUN 调用的全局作业容器。

这里最大的因素是从 Python Multiprocessing 更改为 Subprocess。这样，SBATCH可以执行一个python脚本，而该脚本又可以动态调用另一个python脚本的SRUN子进程，并适当地分配集群资源。