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Very slow scheduling

Abierto
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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
r

Línea de trabajo

Empieza revisando la documentación de la opción de scheduling y de cualquier flag verbose o de trace. Reproduce el informe con trabajos pequeños en Slurm, comparando los valores de scheduling y los retrasos de lanzamiento. Se considera terminado cuando se haya aislado la causa del scheduling lento y se haya aclarado el comportamiento correspondiente o la documentación.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

question

I am sorry to not have a reproducible example yet. My code base is very large and was running just fine until the job size became small. So I'll make a reproducible example after hearing some suggestions on what to test. In my case, the jobs are rather small - 10s each. The problem I'm seeing is they don't get scheduled very quickly. In fact, at any given time only one slurm job, or at most two, are running (the machine they are running on can run ~15 jobs by ram and cpu requirements). I'm trying to run 60 chunks, and to resolve this problem I set scheduling to 5, which did bump up the number of running jobs to 2-3. However, the main problem is that the chunks seem to take 10-15 seconds to launch, and I don't know what I changed - a few days ago, with larger jobs - this was not the case. So to my specific questions, before I try to generate a small reproducible example:

  1. Is there a verbose/trace flag? I can't see it in the documentation
  2. Is there anything to pay attention to beyond the "scheduling" option? Any hunch for what may be causing this issue for me to start looking at in generating an example?
Lenguaje dominante
R
Estrellas
87
Forks
10
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Guía de contribución

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Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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