Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Control idle time on SLURMCluster.adapt() to control when workers are released.

Đang mở
#701 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
35/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python
Lĩnh vực
distributed-systems, hpc

Hướng nghiên cứu

Issue đề cập đến SLURMCluster.adapt(), nhưng không có tệp hoặc test nào. Hãy bắt đầu bằng cách xác định entry point đó và đọc cách các worker thích ứng được giải phóng sau khi các task hoàn tất. Done cần cung cấp một cơ chế được tài liệu hóa để giữ lại các worker đã được acquire trong suốt một chuỗi các phép tính bị trì hoãn mà không cần requeue SLURM không cần thiết.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

The documentation gives the following example for using adapt and managing the lifetime of the workers:

`cluster = Cluster(
walltime="01:00:00",
cores=4,
memory="16gb",
worker_extra_args=["--lifetime", "55m", "--lifetime-stagger", "4m"],
)

cluster.adapt(minimum=0, maximum=200)
`

However, when using this on a SLURM HPC the behavior seems to be to release all the workers once the current task is done. Subsequent tasks will then requeue SLURM, which seems to lead to constant queuing and releasing of workers in my workflow.

I am hoping to accomplish something like the following:

`complex xarray computation 1

complex xarray computation 2

complex xarray computation 3

...

complex xarray computation N
`
but without releasing all the workers between serial executions. Is there currently a mechanism to complete a sequence of dask delayed tasks without releasing the workers gained from adapt()?

Ngôn ngữ chính
Python
Star
256
Fork
149
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của dask/dask-jobqueue

Tất cả issue của dask/dask-jobqueue

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.