在当今高性能计算(HPC)和人工智能训练场景中,Ubuntu集群因其开源、稳定和强大的社区支持而被广泛采用。然而,如何高效地管理集群中的CPU、内存、GPU等资源,是每个系统管理员和开发者必须面对的问题。本教程将手把手教你掌握资源管理的核心方法,即使你是完全的小白,也能轻松上手!
集群资源管理是指对多台服务器(节点)组成的计算集群进行统一调度、分配和监控,确保任务能高效、公平地使用硬件资源。常见的管理目标包括:
在Linux世界,尤其是Ubuntu集群环境中,Slurm调度器(Simple Linux Utility for Resource Management)是最流行的开源作业调度系统。它轻量、高效,被全球众多超算中心采用。
假设你已有至少两台Ubuntu机器(一台作为控制节点,其余为计算节点),以下是简要安装步骤:
# 在所有节点上更新系统sudo apt update && sudo apt upgrade -y# 安装Slurm及相关依赖(控制节点和计算节点都要装)sudo apt install slurm-wlm slurm-wlm-basic-plugins -y# 安装Munge用于身份认证(所有节点)sudo apt install munge -ysudo create-munge-keysudo systemctl start mungesudo systemctl enable munge
编辑控制节点上的 /etc/slurm/slurm.conf 文件:
ControlMachine=control-nodeNodeName=compute[1-4] CPUs=8 RealMemory=32768 State=UNKNOWNPartitionName=main Nodes=compute[1-4] Default=YES MaxTime=INFINITE State=UP
其中:
ControlMachine 是你的主控节点主机名NodeName 定义计算节点(这里假设有4台,每台8核32GB内存)PartitionName 定义一个名为 main 的分区用户通过 sbatch 提交作业脚本,通过 squeue 查看队列状态:
# 示例作业脚本:job.sh#!/bin/bash#SBATCH --job-name=test_job#SBATCH --output=result.txt#SBATCH --ntasks=1#SBATCH --cpus-per-task=4#SBATCH --mem=8Gsleep 60echo "Job completed on $(hostname)" 提交并查看:
sbatch job.shsqueue -u $USER
除了命令行工具,你还可以部署监控系统如 Grafana + Prometheus + node_exporter 来实现图形化集群监控。这能让你直观看到CPU、内存、网络、磁盘IO等指标。
安装node_exporter(所有节点):
sudo apt install prometheus-node-exporter -y
然后在Grafana中添加Prometheus数据源,并导入“Node Exporter Full”仪表盘,即可获得专业级监控视图。
通过本教程,你已经掌握了在Ubuntu环境下搭建基于Slurm调度器的集群资源管理系统的基本方法。无论是科研计算、AI训练还是大规模数据处理,这套方案都能为你提供稳定高效的支撑。记住,良好的资源管理不仅能提升性能,还能延长硬件寿命、降低运维成本。
现在,就去你的服务器上动手试试吧!遇到问题?欢迎查阅Slurm官方文档或Ubuntu社区论坛获取更多帮助。
关键词回顾:Ubuntu集群、资源管理、Slurm调度器、集群监控
本文由主机测评网于2025-12-02发表在主机测评网_免费VPS_免费云服务器_免费独立服务器,如有疑问,请联系我们。
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