SGECluster in multiple queues
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- distributed-systems, hpc
Direzione di ricerca
Inizia dalla documentazione di SGECluster e dall’utilizzo di dask.distributed descritto nell’issue, inclusi dask.bags e dask.delayed. Determina come selezionare più code o specifiche delle risorse per il lavoro differito e definisci il completamento come il supporto da parte di SGECluster delle configurazioni richieste, preservando al contempo il comportamento esistente con una singola coda.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Hi,
I'm opening this issue here, because I'm not having much success with stack overflow (https://stackoverflow.com/questions/59391000/sgecluster-in-multiple-queues). Sorry for the noise.
I'm using dask.distributed to launch jobs on a SGE cluster (https://jobqueue.dask.org/en/latest/generated/dask_jobqueue.SGECluster.html#dask_jobqueue.SGECluster) via dask.bags and/or dask.delayed.
Everything works nicely. However, I may have some dask.delayed that should run in a specific queue on my SGE cluster (due to GPU availability for instance (or some other requirement)). How can I work this out on dask?
In other words, how can I define a dask_jobqueue.SGECluster with multiple queues and/or different resource specs? dask_jobqueue.SGECluster allows me to configure one cluster setup only (one queue, one resource spec, etc..).
Thanks
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 256
- Fork
- 149
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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