DTU HPC Scripts

DTU-HPC 脚本

该存储库收集了用于在丹麦技术大学 (DTU) 的高性能计算集群上执行代码的有用脚本。由于可用模块取决于登录节点，因此我必须添加我个人仅在第二个登录节点上使用和测试它们的免责声明：login2.hpc.dtu.dk。在撰写本文时，使用默认系统Python（版本2.7.5）。

使用 Tensorflow 和 Keras 设置 Python 环境

首先，使用 ssh 连接 DTU HPC 服务器。如前所述，我推荐第二个登录节点。登录后，导航到所需的项目目录并执行以下命令来设置 Python 环境，包括基于 CUDA 9.0 安装的 Tensorflow 和 Keras。例如，退出后，您可以登录交互式 GPU 节点来运行代码。

 linuxsh
wget https://github.com/Algebrazebra/DTU-HPC-Scripts/raw/master/setup.sh
sh setup.sh
rm -f setup.sh
exit

提交到作业队列

使用提交 shell 脚本通过以下方式提交作业

 bsub < submit.sh

shell 脚本包含加载处理程序的指令以及执行代码所需的命令。此存储库中的 Submit.sh 文件提供了示例作业脚本。只需根据您的需要和喜好更改文件即可。有关作业脚本的更多信息，请参阅此处提供的官方文档：Batch Jobs。

成功提交后，您可以通过以下方式查看当前提交的状态

 bstat