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Slurm集群资源管理器的简单使用
/bin/bash #SBATCH -n 8 # 核心数 #SBATCH -N 1 # 节点数 #SBATCH -t 12:00:00 # 时间 #SBATCH --mem=10G # 内存 #SBATCH --partition=12hours #SBATCH -e err.log # 错误输出 #SBATCH -o out.log # 输出 #SBATCH --job-name=test # 任务名 " 2.提交 sbatch sbatch test.sh 3.查看任务 squeue 类似于top命令。
2.8K20发布于 2020-04-01 - 来自专栏自学气象人
【科研利器】slurm作业调度系统(二)
/bin/bash #SBATCH -J test # 作业名为 test #SBATCH -o test.out # 屏幕上的输出文件重定向到 test.out #SBATCH -e test.error # 指定作业标准错误输出文件的名称为test.error #SBATCH -p gpu # 作业提交的分区为 gpu #SBATCH --qos=debug # 作业使用的 QoS 为 debug #SBATCH -N 1 1 #SBATCH --cpus-per-task=4 # 单任务使用的 CPU 核心数为 4 #SBATCH -t 1:00:00 # 任务运行的最长时间为 1 小时 #SBATCH --gres=gpu:1 # 单个节点使用 1 块 GPU 卡 #SBATCh -w cnode220 # 指定运行作业的节点是
6.5K22编辑于 2022-10-09 - 来自专栏AI SPPECH
122_集群管理：Slurm配置 - 优化大规模训练调度
/bin/bash #SBATCH --job-name=llm-training #SBATCH --nodes=8 #SBATCH --ntasks-per-node=8 #SBATCH --cpus-per-task =16 #SBATCH --gres=gpu:8 #SBATCH --partition=gpu #SBATCH --time=14-00:00:00 #SBATCH --output=training /bin/bash #SBATCH --job-name=llm-training #SBATCH --nodes=8 #SBATCH --ntasks-per-node=8 #SBATCH --gres /bin/bash #SBATCH --job-name=llm-training #SBATCH --nodes=8 #SBATCH --ntasks-per-node=8 #SBATCH --gres /bin/bash #SBATCH --job-name=gpt4-training #SBATCH --nodes=256 #SBATCH --ntasks-per-node=8 #SBATCH --
79310编辑于 2025-11-16 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
Slurm 快速入门：资源管理与作业调度系统
注释的表格说明 SBATCH command Description #SBATCH -N 1 预留单个节点 #SBATCH -n 4 作业步骤将启动最多 4 个作业 #SBATCH -p short 预留在短分区 #SBATCH -t 01:00:00 预留 01 时:00 分:00 秒 #SBATCH -J sleep 工作的名称是“睡眠” #SBATCH -o sleep.o%j 将任何 std jobid #SBATCH –mail-user=user@domain.edu 通过此电子邮件地址通知我 #SBATCH –mail-type=begin 工作开始时通过电子邮件通知 #SBATCH /bin/bash # 下面以单个 `#SBATCH` 开头的所有行都是 SLURM SBATCH 注释 #SBATCH -N 1 #SBATCH -n 4 #SBATCH -p short #SBATCH -t 01:00:00 #SBATCH -J sleep #SBATCH -o sleep.o%j #SBATCH -e sleep.e%j #SBATCH --mail-user=user@domain.edu
8.3K50编辑于 2023-02-27 - 来自专栏全栈程序员必看
Slurm基本用法（入门必看）
/usr/bin/env bash #SBATCH -p defq #SBATCH -J simple sleep 60 Submit the job $ sbatch simple.sh Submitted $ sbatch -d singleton simple.sh Submitted batch job 150 $ squeue JOBID PARTITION NAME USER ST TIME
4.1K20编辑于 2022-07-21 - 来自专栏文献分享及代码学习
单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析1
/usr/bin/env bash#SBATCH --job-name HMGVCBGX9#SBATCH -c 16#SBATCH --mem 80g#SBATCH --partition allnodes #SBATCH --output HMGVCBGX9_demultiplex.job.out#SBATCH --error HMGVCBGX9_demultiplex.job.err##数据来源文件DATA /usr/bin/env bash##SBATCH:提交作业#SBATCH --job-name 3533EL-RNA_F6#SBATCH -c 16#SBATCH --mem 80g#SBATCH - /usr/bin/env bash#SBATCH --job-name H333JBGXB_2#SBATCH -c 16#SBATCH --mem 80g#SBATCH --partition allnodes /usr/bin/env bash#SBATCH --job-name 3533EL-ATAC_A3#SBATCH -c 16#SBATCH --mem 80g#SBATCH --partition allnodes
1.3K30编辑于 2022-07-24 - 来自专栏清南-我的生信入门笔记
01. 复习mark down语法
- 代码语法放一个上次学写命令的时候写的东西： #SBATCH -J RNAanalysis #SBATCH -p cn-long #SBATCH -N 1 #SBATCH -o %j.out #SBATCH -e %j.err #SBATCH --no-requeue #SBATCH -c 8 bowtie2-build --threads
68240编辑于 2023-04-13 - 来自专栏范传康的专栏
PySpark on HPC 续：批量处理的框架的工程实现
/usr/bin/env bash #SBATCH --job-name=<job_file> #SBATCH --time=1:00:00 #SBATCH --nodes=1 #SBATCH --cpus-per-task =8 #SBATCH --mem=12G #SBATCH --output=<job_name>-%j.out #SBATCH --error=<job_name>-%j.err <path_to_env /usr/bin/env bash #SBATCH --job-name=<job_file> #SBATCH --time=1:00:00 #SBATCH --nodes=1 #SBATCH --cpus-per-task =8 #SBATCH --mem=12G #SBATCH --output=<job_name>-%j.out #SBATCH --error=<job_name>-%j.err JOB_FILE_ROOT $1 <path_to_env>/python <process_file_path>.py -i $1 "$JOB_FILE_ROOT/$SLURM_ARRAY_TASK_ID.csv" 调用方法 sbatch
1.6K32编辑于 2022-01-21 - 来自专栏生信菜鸟团
SATURN：跨物种的单细胞数据集整合
/bin/bash #SBATCH --job-name=human_embedding #SBATCH --partition=gpu #SBATCH --gres=gpu:2 #SBATCH --cpus-per-task =8 #SBATCH --mem=200G #SBATCH --output=logs/human_embedding_%j.log #SBATCH --error=logs/human_embedding /bin/bash #SBATCH --job-name=mouse_embedding #SBATCH --partition=gpu #SBATCH --gres=gpu:2 #SBATCH --cpus-per-task =8 #SBATCH --mem=200G #SBATCH --output=logs/mouse_embedding_%j.log #SBATCH --error=logs/mouse_embedding
27410编辑于 2025-11-19 - 来自专栏生信菜鸟团
SATURN跨物种单细胞数据集整合实现 · 续
/bin/bash #SBATCH --job-name=convert_human #SBATCH --output=logs/convert_human_%j.log #SBATCH --error =logs/convert_human_%j.err #SBATCH --mem=30G #SBATCH --cpus-per-task=16 python ../.. /bin/bash #SBATCH --job-name=convert_mouse #SBATCH --output=logs/convert_mouse_%j.log #SBATCH --error /bin/bash #SBATCH --job-name=train_saturn #SBATCH --partition=gpu #SBATCH --nodes=1 #SBATCH --ntasks-per-node =1 #SBATCH --cpus-per-task=16 #SBATCH --gres=gpu:1 #SBATCH --mem=200G #SBATCH --output=logs/train_saturn
34210编辑于 2025-11-19 - 来自专栏自学气象人
【科研利器】slurm作业调度系统（一）
/bin/bash #SBATCH -J test # 作业名是 test #SBATCH -p cpu # 提交到 cpu分区 #SBATCH -N 1 # 使用一个节点 #SBATCH --cpus-per-task=1 # 每个进程占用一个 cpu核心 #SBATCH -t 5:00 # 在准备好slurm脚本后，使用如下命令就可以将刚才的任务提交上去，这里 sbatch 是提交 SLURM 脚本的命令。 如果工作站有空闲资源，那么我的程序将会被放在某一个节点的某 一个核心上运行。 sbatch test.slurm 成功提交任务后会返回一条类似” Submitted batch job 38’’的信息，这表示我的任务已经成功提交，任务号是 38。 系统默认会将标准输出文件和标准错误文件复制到调用 sbatch 的目录下。默认的文件名是 slurm-<JOBID>.out，其中 JOBID 是作业号。
6.1K21编辑于 2022-10-09 - 来自专栏生信课程note＋实验知识
STAR--比对
/bin/bash############################################################SBATCH -t 2380:00:00#SBATCH -N 1 #SBATCH --cpus-per-task=20#SBATCH -p cv2#SBATCH -o job.out#SBATCH -e job.errcd $SLURM_SUBMIT_DIR# Define
75300编辑于 2023-10-18 - 来自专栏NLP小白的学习历程
slurm学习笔记（一）
维护着一个待处理工作的队列并管理此工作的整体资源利用，它以一种共享或非共享的方式管理可用的计算节点（取决于资源的需求），以供用户执行工作，所有需运行的作业无论是用于程序调试还是业务计算均必须通过交互式并行srun、批处理式sbatch 批处理作业（采用sbatch命令提交，最常用方式）： 对于批处理作业（提交后立即返回该命令行终端，用户可进行其它操作） 使用sbatch命令提交作业脚本，作业被调度运行后，在所分配的首个节点上执行作业脚本 sbatch：提交作业脚本使其运行。此脚本一般也可含有一个或多个srun命令启动并行任务。 scancel：取消排队或运行中的作业或作业步。 srun：实时交互式运行并行作业，一般用于段时间测试，或者与sallcoc及sbatch结合。 1. 查看队列、节点信息 sinfo可以查看系统存在什么队列、节点及其状态。
7.2K21发布于 2021-01-06 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
流程管理工具snakemake学习笔记杂记02
--thread {threads} --html {output.html} --json {output.json} """ 运行命令 snakemake --cluster 'sbatch --cpus-per-task={threads}' --jobs 12 -s snakemake_hpc.py 唰一下就结束了 试了下更长的命令 snakemake --cluster 'sbatch =mingyan24@126.com' --jobs 4 -s snakemake_hpc.py 这个命令一直没有成功 下面这个命令是可以的 加上邮箱通知 snakemake --cluster 'sbatch image.png 还有一个问题是 slurm 管理的HPC 通常可以用sbatch scripts.sh提交任务，这里可以把 snakemake --cluster 'sbatch --cpus-per-task 然后用sbatch提交，可以试试 如果不是计算机集群有办法设置jobs吗？ 还有好多基础需要看
1.4K10编辑于 2022-05-23 - 来自专栏自学气象人
并行for循环，简单的改动让python飞起来
/bin/bash #SBATCH --job-name=parallel #SBATCH --time=00:01:00 #SBATCH --partition=compute #SBATCH --nodes =1 #SBATCH --ntasks=4 #SBATCH --account=***** mpirun -np 4 python -u python_mpi4py.py $1 $2 $3 3. *npar #6,12 the ending task-index for node1 and node2 print("-----node line -----") os.system(f"sbatch
1.4K30编辑于 2023-09-05 - 来自专栏范传康的专栏
Run python on a supercomputer
/bin/bash #SBATCH --ntasks=1 #SBATCH --cpus-per-task=1 #SBATCH --time=0-1:00:00 # Load required modules
2.5K31发布于 2021-01-31 - 来自专栏文献分享及代码学习
单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析18
/bin/bash #SBATCH --job-name Motif_All_Malign #SBATCH --cpus-per-task 32 #SBATCH -c 32 #SBATCH --mem 64g #SBATCH --partition allnodes export PATH=/home/regnerm/Software/cellranger-dna-1.1.0:$PATH export
45810编辑于 2022-09-23 - 来自专栏毅硕HPC
毅硕HPC | 一文详解HPC环境中的MPI并行计算
/bin/bash#SBATCH --job-name=mpi_hello#SBATCH --nodes=2#SBATCH --ntasks-per-node=8#SBATCH --time=00:10 :00#SBATCH --output=hello_%j.out#SBATCH --error=hello_%j.err# 加载模块（根据系统调整）module load openmpi/openmpi3 提交与监控作业提交sbatch run_mpi.job查看队列squeue -u $USER查看已完成作业统计sacct -j <jobid>查看输出cat hello_*.out4.
50010编辑于 2025-12-10 - 来自专栏文献分享及代码学习
单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析17
/bin/bash#SBATCH --job-name Reformat #SBATCH --cpus-per-task 1#SBATCH -c 1#SBATCH --mem 2g#SBATCH --partition
43810编辑于 2022-09-22 - 来自专栏毅硕HPC
毅硕HPC | 在HPC集群上优雅地使用conda
/bin/bash#SBATCH -J ai_training#SBATCH -p gpu#SBATCH -N 1#SBATCH --gres=gpu:1#SBATCH -o job_%j.out# -
35910编辑于 2025-12-03
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