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Pour plus d'information, consultez la page [https://docs.computecanada.ca/wiki/OpenMP/fr OpenMP].
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<div class="mw-translate-fuzzy">
=== Tâche GPU (avec processeur graphique) ===  
=== Tâche GPU (avec processeur graphique) ===  
Le prochain script est pour une tâche en série qui demande un [https://fr.wikipedia.org/wiki/General-purpose_processing_on_graphics_processing_units GPU], une mémoire maximum de 4000Mo par nœud et un temps d'exécution de cinq heures. Le nom du premier nœud utilisé et l'identifiant de la tâche feront partie du nom du fichier de sortie.
Le prochain script est pour une tâche en série qui demande un [https://fr.wikipedia.org/wiki/General-purpose_processing_on_graphics_processing_units GPU], une mémoire maximum de 4000Mo par nœud et un temps d'exécution de cinq heures. Le nom du premier nœud utilisé et l'identifiant de la tâche feront partie du nom du fichier de sortie.
 
</div>
{{File
  |name=simple_gpu_job.sh
  |lang="sh"
  |contents=
#!/bin/bash
#SBATCH --account=def-someuser
#SBATCH --gres=gpu:1              # request GPU "generic resource"
#SBATCH --mem=4000M              # memory per node
#SBATCH --time=0-05:00            # time (DD-HH:MM)
nvidia-smi
}}
 
Un seul nœud sera alloué puisque le nombre de nœuds n'est pas spécifié. Si on ajoutait <code>--nodes=3</code>, la mémoire totale allouée serait de 12000Mo. Il en est de même pour <code>--gres</code>; en demandant trois nœuds, vous obtiendrez un GPU par nœud, pour un total de trois.
 
Les ressources GPU de Cedar possèdent quatre GPUs par nœud et celles de Graham possèdent deux GPUs par nœud. Dans l'exemple suivant, tous les GPUs sur un même nœud sont requis.
{{File
  |name=simple_gpu_job.sh
  |lang="sh"
  |contents=
#!/bin/bash
#SBATCH --account=def-someuser
#SBATCH --gres=gpu:4              # request GPU "generic resource", 4 on Cedar, 2 on Graham
#SBATCH --mem=4000M              # memory per node
#SBATCH --time=0-05:00            # time (DD-HH:MM)
nvidia-smi
}}
 
====GPUs à grande mémoire sur Cedar====
 
Cedar offre un groupe particulier de GPUs à grande mémoire, chacun avec quatre cartes Tesla P10 de 16Go; les autres GPUs de la grappe sont de 12Go. Ces GPUs à grande mémoire utilisent le même commutateur PCI causant moins de latence dans la communication entre GPUs, mais la bande passante entre CPU et GPU est moindre par rapport aux nœuds des GPUs réguliers. Aussi, ces nœuds ont une mémoire vive de 256Go plutôt que de 128Go. Pour utiliser ces nœuds, vous devez demander les quatre GPUs, soit tout le nœud, et spécifier <code>lgpu</code>. Les requêtes pour GPU ont un '''temps d'exécution maximal de 24 heures.'''
 
Le script pour soumettre une tâche sur GPU doit contenir ce qui suit&nbsp;:
 
{{File
  |name=large_gpu_job.sh
  |lang="sh"
  |contents=
#!/bin/bash
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks=1
#SBATCH --cpus-per-task=6    # There are 24 CPU cores on Cedar GPU nodes, up to 6 per GPU
#SBATCH --gres=gpu:lgpu:1    # Ask for 1 GPU per node of the large-gpu node variety
#SBATCH --time=0-00:10
hostname
nvidia-smi
}}
 
Le script pour soumettre une tâche sur un nœud entier (4 GPUs) doit contenir ce qui suit&nbsp;:
{{File
  |name=large_gpu_job.sh
  |lang="sh"
  |contents=
#!/bin/bash
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks=1
#SBATCH --cpus-per-task=32    # There are 24 CPU cores on Cedar GPU nodes
#SBATCH --gres=gpu:lgpu:4    # Ask for 4 GPUs per node of the large-gpu node variety
#SBATCH --time=0-00:10
hostname
nvidia-smi
}}
 
Pour plus d'information, consultez [[Using GPUs with Slurm]].


=== Lot de tâches  ===  
=== Lot de tâches  ===  
Line 234: Line 172:
  [name@node01 ~]$ exit            # cesser l'allocation
  [name@node01 ~]$ exit            # cesser l'allocation
  salloc: Relinquishing job allocation 1234567
  salloc: Relinquishing job allocation 1234567
Interactive jobs of up to 24 hours are possible, but we strongly recommend that you restrict your interactive job requests to 3 hours or less.


== Suivi des tâches ==
== Suivi des tâches ==
FuzzyBot
Bots
35,604

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