Slurm: Error when submitting to multiple nodes ("slurmstepd: error: execve(): python: No such file or directory")
Slurm: Error when submitting to multiple nodes ("slurmstepd: error: execve(): python: No such file or directory")
我有一个 bash 脚本 submit.sh
用于将训练作业提交到 Slurm 服务器。它的工作原理如下。正在做
bash submit.sh p1 8 config_file
会将config_file
对应的一些任务提交给分区p1
的8个GPU。 p1
的每个节点有 4 个 GPU,因此此命令请求 2 个节点。
submit.sh
的内容可以总结如下,其中我使用sbatch
提交了一个Slurm脚本(train.slurm
):
#!/bin/bash
# submit.sh
PARTITION=
NGPUs=
CONFIG=
NGPUS_PER_NODE=4
NCPUS_PER_TASK=10
sbatch --partition ${PARTITION} \
--job-name=${CONFIG} \
--output=logs/${CONFIG}_%j.log \
--ntasks=${NGPUs} \
--ntasks-per-node=${NGPUS_PER_NODE} \
--cpus-per-task=${NCPUS_PER_TASK} \
--gres=gpu:${NGPUS_PER_NODE} \
--hint=nomultithread \
--time=10:00:00
--export=CONFIG=${CONFIG},NGPUs=${NGPUs},NGPUS_PER_NODE=${NGPUS_PER_NODE} \
train.slurm
现在在 Slurm 脚本中,train.slurm
,我决定是否在一个或多个节点上启动训练 Python 脚本(这两种情况下启动它的方式不同):
#!/bin/bash
# train.slurm
#SBATCH --distribution=block:block
# Load Python environment
module purge
module load pytorch/py3/1.6.0
set -x
if [ ${NGPUs} -gt ${NGPUS_PER_NODE} ]; then # Multi-node training
# Some variables needed for the training script
export MASTER_PORT=12340
export WORLD_SIZE=${NGPUs}
# etc.
srun python train.py --cfg ${CONFIG}
else # Single-node training
python -u -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=${NGPUS_PER_NODE} --use_env train.py --cfg ${CONFIG}
fi
现在,如果我在单个节点上提交(例如,bash submit.sh p1 4 config_file
),它会按预期工作。但是,在多个节点上提交(例如 bash submit.sh p1 8 config_file
)会产生以下错误:
slurmstepd: error: execve(): python: No such file or directory
这意味着 Python 环境在其中一个节点上无法识别。我尝试用 $(which python)
替换 python
以获取虚拟环境中 Python 二进制文件的完整路径,但随后我得到另一个错误:
OSError: libmpi_cxx.so.40: cannot open shared object file: No such file or directory
如果我不使用 submit.sh
而是将所有 #SBATCH
变量添加到 train.slurm
,然后直接从命令行使用 sbatch
提交作业,然后就可以了。因此,似乎 在 bash 脚本中包装 sbatch
导致了这个问题。
你能帮我解决这个问题吗?
在此先感谢您。
请注意,--export
参数将导致 srun
的环境被重置为所有 SLURM_*
变量加上显式设置的变量,因此在您的情况下 CONFIG
、NGPUs
、NGPUS_PER_NODE
。因此,将不会设置 PATH
变量,并且 srun
将找不到 python
可执行文件。
请注意,--export
不会改变提交脚本的环境,因此不使用 srun
的单节点情况确实 运行 没问题。
尝试使用
提交
--export=ALL,CONFIG=${CONFIG},NGPUs=${NGPUs},NGPUS_PER_NODE=${NGPUS_PER_NODE} \
注意添加的 ALL
作为列表中的第一项。
另一种选择是完全删除 --export
行并在 submit.sh
脚本中显式导出变量,因为 Slurm 默认将提交环境传播到作业。
export PARTITION=
export NGPUs=
export CONFIG=
export NGPUS_PER_NODE=4
export NCPUS_PER_TASK=10
我有一个 bash 脚本 submit.sh
用于将训练作业提交到 Slurm 服务器。它的工作原理如下。正在做
bash submit.sh p1 8 config_file
会将config_file
对应的一些任务提交给分区p1
的8个GPU。 p1
的每个节点有 4 个 GPU,因此此命令请求 2 个节点。
submit.sh
的内容可以总结如下,其中我使用sbatch
提交了一个Slurm脚本(train.slurm
):
#!/bin/bash
# submit.sh
PARTITION=
NGPUs=
CONFIG=
NGPUS_PER_NODE=4
NCPUS_PER_TASK=10
sbatch --partition ${PARTITION} \
--job-name=${CONFIG} \
--output=logs/${CONFIG}_%j.log \
--ntasks=${NGPUs} \
--ntasks-per-node=${NGPUS_PER_NODE} \
--cpus-per-task=${NCPUS_PER_TASK} \
--gres=gpu:${NGPUS_PER_NODE} \
--hint=nomultithread \
--time=10:00:00
--export=CONFIG=${CONFIG},NGPUs=${NGPUs},NGPUS_PER_NODE=${NGPUS_PER_NODE} \
train.slurm
现在在 Slurm 脚本中,train.slurm
,我决定是否在一个或多个节点上启动训练 Python 脚本(这两种情况下启动它的方式不同):
#!/bin/bash
# train.slurm
#SBATCH --distribution=block:block
# Load Python environment
module purge
module load pytorch/py3/1.6.0
set -x
if [ ${NGPUs} -gt ${NGPUS_PER_NODE} ]; then # Multi-node training
# Some variables needed for the training script
export MASTER_PORT=12340
export WORLD_SIZE=${NGPUs}
# etc.
srun python train.py --cfg ${CONFIG}
else # Single-node training
python -u -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=${NGPUS_PER_NODE} --use_env train.py --cfg ${CONFIG}
fi
现在,如果我在单个节点上提交(例如,bash submit.sh p1 4 config_file
),它会按预期工作。但是,在多个节点上提交(例如 bash submit.sh p1 8 config_file
)会产生以下错误:
slurmstepd: error: execve(): python: No such file or directory
这意味着 Python 环境在其中一个节点上无法识别。我尝试用 $(which python)
替换 python
以获取虚拟环境中 Python 二进制文件的完整路径,但随后我得到另一个错误:
OSError: libmpi_cxx.so.40: cannot open shared object file: No such file or directory
如果我不使用 submit.sh
而是将所有 #SBATCH
变量添加到 train.slurm
,然后直接从命令行使用 sbatch
提交作业,然后就可以了。因此,似乎 在 bash 脚本中包装 sbatch
导致了这个问题。
你能帮我解决这个问题吗?
在此先感谢您。
请注意,--export
参数将导致 srun
的环境被重置为所有 SLURM_*
变量加上显式设置的变量,因此在您的情况下 CONFIG
、NGPUs
、NGPUS_PER_NODE
。因此,将不会设置 PATH
变量,并且 srun
将找不到 python
可执行文件。
请注意,--export
不会改变提交脚本的环境,因此不使用 srun
的单节点情况确实 运行 没问题。
尝试使用
提交--export=ALL,CONFIG=${CONFIG},NGPUs=${NGPUs},NGPUS_PER_NODE=${NGPUS_PER_NODE} \
注意添加的 ALL
作为列表中的第一项。
另一种选择是完全删除 --export
行并在 submit.sh
脚本中显式导出变量,因为 Slurm 默认将提交环境传播到作业。
export PARTITION=
export NGPUs=
export CONFIG=
export NGPUS_PER_NODE=4
export NCPUS_PER_TASK=10