毅硕HPC | 配置SLURM作业队列优先级

最新推荐文章于 2025-11-24 15:20:11 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-24 15:20:11 发布 · 800 阅读

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Slurm (Simple Linux Utility for Resource Management， http://slurm.schedmd.com/ )是一个开源的、具有容错性、高度可扩展的集群管理和作业调度系统，适用于大型和小型 Linux 集群。Slurm 不需要对内核进行修改，它的运行方式相对独立以避免节点相互干扰，提高运行效率。

作为集群工作负载管理器， Slurm 具有三个关键功能。首先，它分配独占和或非独占节点提供给用户在一段时间内访问资源（计算节点），以便他们可以执行业务计算。其次，它提供了一个用于启动、执行和监视分配节点上的工作（通常是并行作业）的框架。最后它通过管理待处理作业的队列来仲裁资源争用。所有需运行的作业，无论是用于程序调试还是业务计算，都可以通过交互式并行 srun 、批处理式 sbatch 或分配式 salloc 等命令提交，提交后可以利用相关命令查询作业状态等。

为了更有效地管理和分配资源，优化作业调度，提升系统利用率，并满足多样化的作业需求，队列成为任务调度中不可或缺的配置项。合理的队列设置能够确保高优先级的任务优先获得所需资源，从而最大化资源利用效率。

本文介绍在Slurm系统环境下，当出现作业提交或作业状态变化时，如何通过恰当的队列配置策略来实现尽可能多的任务调度处理，以达到最佳性能。

一、Slurm队列类型

Slurm任务按优先级排序执行，若分区存在不可调度任务，则后续任务暂停。高优先级任务可抢占低优先级任务资源，被抢占任务可以取消、重置或挂起。如果您启用回填调度（默认），按 bf_interval 周期计算低优任务能否在不延迟高优任务前提下运行，需占用整机资源并可能触发整机抢占。调度配置通过 slurm.conf 指定 SchedulerType （默认 sched/backfill 插件）及详细参数 SchedulerParameters ，具体参数配置，请参见官方文档（https://slurm.schedmd.com/sched_config.html）。

在调度过程中，所有任务都会被整合到一个列表中，并通过不同的优先级算法来确定执行顺序。Slurm支持以下两种队列类型：

先进先出（FIFO）队列，任务的排序依据是它们提交的时间顺序。
多因素（MultiFactors）队列，是一种更高级的任务排队机制，默认处于启用状态，它能够根据多个因素综合计算作业的优先级。

1. 先进先出（FIFO）队列

默认情况下，Slurm采用先进先出FIFO为基础分配作业优先级。关于优先级调度的配置文件存放 slurm.conf 中，可以通过修改参数 PriorityType 来配置优先级。

# 1.找到并编辑slurm.conf文件
sudo nano /etc/slurm/slurm.conf

# 2.启用抢占模式，并指定基于先进先出优先级的抢占策略
PriorityType=priority/basic

2. 多因素（MultiFactors）队列

Slurm多因素调度通过加权计算以下因子确定任务优先级：作业执行时长、资源差异（已分配vs已消耗）、作业规模、用户参数、数据分区、TRES（资源等价值）类型及服务质量（QOS）。权重分配与具体计算逻辑，请参见多因素优先级配置说明（https://slurm.schedmd.com/priority_multifactor.html）。

Job_priority =
        site_factor +
        (PriorityWeightAge) * (age_factor) +
        (PriorityWeightAssoc) * (assoc_factor) +
        (PriorityWeightFairshare) * (fair-share_factor) +
        (PriorityWeightJobSize) * (job_size_factor) +
        (PriorityWeightPartition) * (priority_job_factor) +
        (PriorityWeightQOS) * (QOS_factor) +
        SUM(TRES_weight_cpu * TRES_factor_cpu,
            TRES_weight_<type> * TRES_factor_<type>,
            ...)
        - nice_factor

Slurm作业优先级通过以下加权因子计算：

基础值：site_factor（自定义分值）。
作业等待时间权重：作业等待时间越长，权重越高（PriorityWeightAge × age_factor）。
关联权重：用户组/账户的资源使用公平性（PriorityWeightAssoc × assoc_factor）。
公平共享权重：按资源使用比例调整分值（PriorityWeightFairshare × fair-share_factor）。
作业大小权重：小/大作业优先（PriorityWeightJobSize × job_size_factor）。
分区权重：分区优先级（PriorityWeightPartition × priority_job_factor）。
QoS权重：服务质量等级（PriorityWeightQOS × QOS_factor）。
资源权重：资源类型（CPU/GPU等）权重加权。
Nice降级：- nice_factor（数值越大，优先级越低）。

您可以通过动态调整权重参数，实现公平、高效的任务调度。

典型应用示例：

快速完成小作业：设置 PriorityWeightJobSize=-1，大作业的优先级降低，小作业更快被调度。
保障关键用户/组：通过 PriorityWeightAssoc 和 Fair-share_factor 确保重要团队的作业优先运行。
资源饥饿保护：配置 PriorityWeightFairshare=2000，低资源使用量的用户作业优先级显著提升。

二、设置多因素作业优先级

1. 设置分区优先级

在配置文件中打开抢占功能开关，抢占类型设置为 preempt/partition_prio。

# 1.找到并编辑slurm.conf文件
sudo nano /etc/slurm.conf

# 2.启用抢占模式，并指定基于分区优先级的抢占策略
PreemptType=preempt/partition_prio
   
# 3.当作业被抢占时的行为，定义了当一个作业被抢占时会发生什么。# cancel表示取消该作业；suspend则会暂停它直到资源再次可用。。
PreemptMode=suspend  # 或者 "cancel"

相关参数

参数	推荐值	作用
SelectType	select/cons_tres	定义资源分配策略，指定如何将任务分配到节点资源上。说明：由slurm cluster创建出的worker使用了dynamic node特性，因此只支持select/cons_tres类型。
SelectTypeParameters	CR_Core	传递给SelectType插件的具体参数，控制资源分配细节。
SchedulerType	sched/backfill	指定调度算法类型，决定任务如何被安排至节点。
PriorityType	priority/multifactor	定义任务优先级计算规则，决定任务调度顺序。
PreemptMode	SUSPEND,GANG	启用抢占策略的条件，即决定在什么情况下允许抢占运行中的任务。说明：开启抢占时，在select/cons_tres类型的select插件下只允许使用SUSPEND、GANG。
PreemptType	preempt/partition_prio	选择抢占机制类型，指定具体如何执行抢占行为。说明当前支持preempt/qos与preempt/partition_prio，本例中使用分区作为抢占的依据。

添加一个高优先级分区

在slurm.conf中新增一条分区记录如：

# sudo nano /etc/slurm/slurm.conf
...
NodeName=rhel-efserver NodeAddr=192.168.1.25  CPUs=8 CoresPerSocket=2 ThreadsPerCore=1 RealMemory=1024 Procs=1 State=UNKNOWN
NodeName=rhel-compute NodeAddr=192.168.1.24  CPUs=16 CoresPerSocket=2 ThreadsPerCore=1 RealMemory=10240 Procs=1 State=UNKNOWN
NodeName=rhel-dcv NodeAddr=192.168.1.26  CPUs=8 CoresPerSocket=2 ThreadsPerCore=1 RealMemory=8192 Procs=1 State=UNKNOWN
NodeName=rhel-openscow NodeAddr=192.168.1.28  CPUs=16 CoresPerSocket=2 ThreadsPerCore=1 RealMemory=4096 Procs=1 State=UNKNOWN
NodeName=rhel-login NodeAddr=192.168.1.27  CPUs=8 CoresPerSocket=2 ThreadsPerCore=1 RealMemory=2048 Procs=1 State=UNKNOWN

PartitionName=compute Nodes=rhel-compute Default=YES MaxTime=INFINITE State=UP OverSubscribe=FORCE:1
PartitionName=dcv Nodes=rhel-dcv Default=NO MaxTime=INFINITE State=UP
PartitionName=debug Nodes=rhel-dcv,rhel-efserver,rhel-compute,rhel-openscow,rhel-login  Default=NO MaxTime=INFINITE State=UP

# high_prio_debug分区优先级Priority=10000，其他默认为1
PartitionName=high_prio_debug Nodes=rhel-dcv,rhel-efserver,rhel-compute,rhel-openscow,rhel-login  Priority=10000 Default=NO MaxTime=INFINITE State=UP

查看分区信息：

[root@rhel-openscow ~]# scontrol show partitions

PartitionName=compute
   AllowGroups=ALL AllowAccounts=ALL AllowQos=ALL
   AllocNodes=ALL Default=YES QoS=N/A
   DefaultTime=NONE DisableRootJobs=NO ExclusiveUser=NO ExclusiveTopo=NO GraceTime=0 Hidden=NO
   MaxNodes=UNLIMITED MaxTime=UNLIMITED MinNodes=0 LLN=NO MaxCPUsPerNode=UNLIMITED MaxCPUsPerSocket=UNLIMITED
   Nodes=rhel-compute
   PriorityJobFactor=1 PriorityTier=1 RootOnly=NO ReqResv=NO OverSubscribe=FORCE:1
   OverTimeLimit=NONE PreemptMode=GANG,SUSPEND
   State=UP TotalCPUs=16 TotalNodes=1 SelectTypeParameters=NONE
   JobDefaults=(null)
   DefMemPerNode=UNLIMITED MaxMemPerNode=UNLIMITED
   TRES=cpu=16,mem=10G,node=1,billing=16

PartitionName=dcv
   AllowGroups=ALL AllowAccounts=ALL AllowQos=ALL
   AllocNodes=ALL Default=NO QoS=N/A
   DefaultTime=NONE DisableRootJobs=NO ExclusiveUser=NO ExclusiveTopo=NO GraceTime=0 Hidden=NO
   MaxNodes=UNLIMITED MaxTime=UNLIMITED MinNodes=0 LLN=NO MaxCPUsPerNode=UNLIMITED MaxCPUsPerSocket=UNLIMITED
   Nodes=rhel-dcv
   PriorityJobFactor=1 PriorityTier=1 RootOnly=NO ReqResv=NO OverSubscribe=NO
   OverTimeLimit=NONE PreemptMode=GANG,SUSPEND
   State=UP TotalCPUs=8 TotalNodes=1 SelectTypeParameters=NONE
   JobDefaults=(null)
   DefMemPerNode=UNLIMITED MaxMemPerNode=UNLIMITED
   TRES=cpu=8,mem=8G,node=1,billing=8

PartitionName=debug
   AllowGroups=ALL AllowAccounts=ALL AllowQos=ALL
   AllocNodes=ALL Default=NO QoS=N/A
   DefaultTime=NONE DisableRootJobs=NO ExclusiveUser=NO ExclusiveTopo=NO GraceTime=0 Hidden=NO
   MaxNodes=UNLIMITED MaxTime=UNLIMITED MinNodes=0 LLN=NO MaxCPUsPerNode=UNLIMITED MaxCPUsPerSocket=UNLIMITED
   Nodes=rhel-compute,rhel-dcv,rhel-efserver,rhel-login,rhel-openscow
   PriorityJobFactor=1 PriorityTier=1 RootOnly=NO ReqResv=NO OverSubscribe=NO
   OverTimeLimit=NONE PreemptMode=GANG,SUSPEND
   State=UP TotalCPUs=56 TotalNodes=5 SelectTypeParameters=NONE
   JobDefaults=(null)
   DefMemPerNode=UNLIMITED MaxMemPerNode=UNLIMITED
   TRES=cpu=56,mem=25G,node=5,billing=56

PartitionName=high_prio_debug
   AllowGroups=ALL AllowAccounts=ALL AllowQos=ALL
   AllocNodes=ALL Default=NO QoS=N/A
   DefaultTime=NONE DisableRootJobs=NO ExclusiveUser=NO ExclusiveTopo=NO GraceTime=0 Hidden=NO
   MaxNodes=UNLIMITED MaxTime=UNLIMITED MinNodes=0 LLN=NO MaxCPUsPerNode=UNLIMITED MaxCPUsPerSocket=UNLIMITED
   Nodes=rhel-compute,rhel-dcv,rhel-efserver,rhel-login,rhel-openscow
   PriorityJobFactor=10000 PriorityTier=10000 RootOnly=NO ReqResv=NO OverSubscribe=NO
   OverTimeLimit=NONE PreemptMode=GANG,SUSPEND
   State=UP TotalCPUs=56 TotalNodes=5 SelectTypeParameters=NONE
   JobDefaults=(null)
   DefMemPerNode=UNLIMITED MaxMemPerNode=UNLIMITED
   TRES=cpu=56,mem=25G,node=5,billing=56

连续提交多个任务：srun sleep 1d &

[root@rhel-openscow ~]# squeue
             JOBID PARTITION     NAME     USER ST       TIME  NODES NODELIST(REASON)
                61   compute    sleep     root PD       0:00      1 (Priority)
                60   compute    sleep     root PD       0:00      1 (Resources)
                58   compute    sleep     root  R       0:17      1 rhel-compute
                59   compute    sleep     root  R       0:17      1 rhel-compute
                56   compute    sleep     root  R       0:18      1 rhel-compute
                57   compute    sleep     root  R       0:18      1 rhel-compute
                54   compute    sleep     root  R       0:19      1 rhel-compute
                55   compute    sleep     root  R       0:19      1 rhel-compute
                52   compute    sleep     root  R       0:20      1 rhel-compute
                53   compute    sleep     root  R       0:20      1 rhel-compute
                50   compute    sleep     root  R       0:21      1 rhel-compute
                51   compute    sleep     root  R       0:21      1 rhel-compute
                48   compute    sleep     root  R       0:22      1 rhel-compute
                49   compute    sleep     root  R       0:22      1 rhel-compute
                47   compute    sleep     root  R       0:23      1 rhel-compute
                45   compute    sleep     root  R       0:24      1 rhel-compute
                46   compute    sleep     root  R       0:24      1 rhel-compute
                44   compute    sleep     root  R       0:26      1 rhel-compute

在高优先级分区 high_prio_debug 提交任务：

# 任务44的ST（状态）从R变为了S，任务62的状态变为了R，说明任务44被挂起，任务62抢占资源运行
[root@rhel-openscow ~]# srun --partition=high_prio_debug -w rhel-compute sleep 1d &
[19] 62843
[root@rhel-openscow ~]#
[root@rhel-openscow ~]# squeue
             JOBID PARTITION     NAME     USER ST       TIME  NODES NODELIST(REASON)
                60   compute    sleep     root PD       0:00      1 (Resources)
                61   compute    sleep     root PD       0:00      1 (Priority)
                58   compute    sleep     root  R       0:52      1 rhel-compute
                59   compute    sleep     root  R       0:52      1 rhel-compute
                56   compute    sleep     root  R       0:53      1 rhel-compute
                57   compute    sleep     root  R       0:53      1 rhel-compute
                54   compute    sleep     root  R       0:54      1 rhel-compute
                55   compute    sleep     root  R       0:54      1 rhel-compute
                52   compute    sleep     root  R       0:55      1 rhel-compute
                53   compute    sleep     root  R       0:55      1 rhel-compute
                50   compute    sleep     root  R       0:56      1 rhel-compute
                51   compute    sleep     root  R       0:56      1 rhel-compute
                48   compute    sleep     root  R       0:57      1 rhel-compute
                49   compute    sleep     root  R       0:57      1 rhel-compute
                47   compute    sleep     root  R       0:58      1 rhel-compute
                45   compute    sleep     root  R       0:59      1 rhel-compute
                46   compute    sleep     root  R       0:59      1 rhel-compute
                44   compute    sleep     root  S       0:56      1 rhel-compute
                62 high_prio    sleep     root  R       0:05      1 rhel-compute

更新任务为高优先级任务：

# 任务60立即运行，任务45的ST（状态）从R变为了S，说明任务45被挂起，任务60抢占资源运行
[root@rhel-openscow ~]# scontrol update jobid=60 partition=high_prio_debug nodelist=rhel-compute
[root@rhel-openscow ~]# srun: job 60 has been allocated resources

[root@rhel-openscow ~]# squeue
             JOBID PARTITION     NAME     USER ST       TIME  NODES NODELIST(REASON)
                61   compute    sleep     root PD       0:00      1 (Resources)
                58   compute    sleep     root  R       5:21      1 rhel-compute
                59   compute    sleep     root  R       5:21      1 rhel-compute
                56   compute    sleep     root  R       5:22      1 rhel-compute
                57   compute    sleep     root  R       5:22      1 rhel-compute
                54   compute    sleep     root  R       5:23      1 rhel-compute
                55   compute    sleep     root  R       5:23      1 rhel-compute
                52   compute    sleep     root  R       5:24      1 rhel-compute
                53   compute    sleep     root  R       5:24      1 rhel-compute
                50   compute    sleep     root  R       5:25      1 rhel-compute
                51   compute    sleep     root  R       5:25      1 rhel-compute
                48   compute    sleep     root  R       5:26      1 rhel-compute
                49   compute    sleep     root  R       5:26      1 rhel-compute
                47   compute    sleep     root  R       5:27      1 rhel-compute
                46   compute    sleep     root  R       5:28      1 rhel-compute
                45   compute    sleep     root  S       5:20      1 rhel-compute
                44   compute    sleep     root  S       0:56      1 rhel-compute
                60 high_prio    sleep     root  R       0:08      1 rhel-compute
                62 high_prio    sleep     root  R       4:34      1 rhel-compute

2. 设置QOS服务质量优先级

Slurm需配置高/低优先级QOS（默认已存在优先级0的 normal ），并通过 sacctmgr 创建高优QOS启用抢占。需在 slurm.conf 开启抢占功能（如 PreemptMode=priority）。

但需注意：若 PreemptType=SUSPEND,GANG ，高优任务抢占后，低优任务会以分时模式与高优任务共存（非完全中断）。配置QOS需要使用 sacctmgr 工具，以下是创建一个高优QOS的常用命令。

sacctmgr add qos high preempt=normal preemptmode=gang,suspend priority=10

preempt=normal：指定 high QoS可抢占 normal QoS的任务。
preemptmode=gang,suspend：
- Gang模式：抢占任务需完全获取资源后才开始执行。
- Suspend模式：被抢占任务暂停而非终止，释放资源供抢占者使用，待抢占任务结束时恢复执行。
priority=10：high QoS任务默认优先级基分为10（数值越高优先级越高）。在slurm.conf中打开抢占相关开关涉及到以下参数，同时在配置Partition时，需要在配置的最后增加OverSubscribe=FORCE:1。

参数	推荐值	作用
SelectType	select/cons_tres	定义资源分配策略，指定如何将任务分配到节点资源上。说明：由slurm cluster创建出的worker使用了dynamic node特性，因此只支持select/cons_tres类型。
SelectTypeParameters	CR_Core	传递给SelectType插件的具体参数，控制资源分配细节。
SchedulerType	sched/backfill	指定调度算法类型，决定任务如何被安排至节点。
PriorityType	priority/multifactor	定义任务优先级计算规则，决定任务调度顺序。
PreemptMode	SUSPEND,GANG	启用抢占策略的条件，即决定在什么情况下允许抢占运行中的任务。说明：开启抢占时，在select/cons_tres类型的select插件下只允许使用SUSPEND、GANG。
PreemptType	preempt/qos	选择抢占机制类型，指定具体如何执行抢占行为。说明：当前支持preempt/qos与preempt/partition_prio，本例中使用QOS作为抢占的依据。

查看当前QOS：

[root@rhel-openscow ~]# sacctmgr show qos format=name
      Name
----------
    normal
       low

创建高优先级QOS：

[root@rhel-openscow ~]# sacctmgr add qos high preempt=normal preemptmode=gang,suspend priority=10
 Adding QOS(s)
  high
 Settings
  Description    = high
  Preempt                  = normal
  PreemptMode              = GANG,SUSPEND
  Priority                 = 10
Would you like to commit changes? (You have 30 seconds to decide)
(N/y): y
[root@rhel-openscow ~]#
[root@rhel-openscow ~]# sacctmgr show qos format=name
      Name
----------
    normal
       low
      high
[root@rhel-openscow ~]# sacctmgr show qos format=name,priority,preempt
      Name   Priority    Preempt
---------- ---------- ----------
    normal          0
       low          0
      high         10     normal

新建测试脚本：

# sudo nano test.sh
#!/bin/bash
srun sleep 10m

连续提交多个任务：

# sbatch test.sh
# ...
[root@rhel-openscow ~]# squeue
             JOBID PARTITION     NAME     USER ST       TIME  NODES NODELIST(REASON)
                79   compute  test.sh     root PD       0:00      1 (Resources)
                77   compute  test.sh     root  R       0:07      1 rhel-compute
                78   compute  test.sh     root  R       0:07      1 rhel-compute
                73   compute  test.sh     root  R       0:10      1 rhel-compute
                74   compute  test.sh     root  R       0:10      1 rhel-compute
                75   compute  test.sh     root  R       0:10      1 rhel-compute
                76   compute  test.sh     root  R       0:10      1 rhel-compute
                71   compute  test.sh     root  R       0:13      1 rhel-compute
                72   compute  test.sh     root  R       0:13      1 rhel-compute
                67   compute  test.sh     root  R       0:14      1 rhel-compute
                68   compute  test.sh     root  R       0:14      1 rhel-compute
                69   compute  test.sh     root  R       0:14      1 rhel-compute
                70   compute  test.sh     root  R       0:14      1 rhel-compute
                64   compute  test.sh     root  R       0:17      1 rhel-compute
                65   compute  test.sh     root  R       0:17      1 rhel-compute
                66   compute  test.sh     root  R       0:17      1 rhel-compute
                63   compute  test.sh     root  R       0:20      1 rhel-compute

向高优先级QOS提交任务：

# 高优先级QOS任务开始执行，通过分时的方式与其他任务共享资源
[root@rhel-openscow ~]# sbatch -w rhel-compute --qos=high test.sh
Submitted batch job 80
[root@rhel-openscow ~]# squeue
             JOBID PARTITION     NAME     USER ST       TIME  NODES NODELIST(REASON)
                79   compute  test.sh     root PD       0:00      1 (Resources)
                77   compute  test.sh     root  R       0:44      1 rhel-compute
                78   compute  test.sh     root  R       0:44      1 rhel-compute
                73   compute  test.sh     root  R       0:47      1 rhel-compute
                74   compute  test.sh     root  R       0:47      1 rhel-compute
                75   compute  test.sh     root  R       0:47      1 rhel-compute
                76   compute  test.sh     root  R       0:47      1 rhel-compute
                71   compute  test.sh     root  R       0:50      1 rhel-compute
                72   compute  test.sh     root  R       0:50      1 rhel-compute
                67   compute  test.sh     root  R       0:51      1 rhel-compute
                68   compute  test.sh     root  R       0:51      1 rhel-compute
                69   compute  test.sh     root  R       0:51      1 rhel-compute
                70   compute  test.sh     root  R       0:51      1 rhel-compute
                64   compute  test.sh     root  R       0:54      1 rhel-compute
                65   compute  test.sh     root  R       0:54      1 rhel-compute
                66   compute  test.sh     root  R       0:54      1 rhel-compute
                63   compute  test.sh     root  R       0:57      1 rhel-compute
                80   compute  test.sh     root  S       0:00      1 rhel-compute

3. 设置作业大小优先级

作业大小优先级是由 PriorityWeightJobSize 和 PriorityWeightAge=1000 共同决定。

作业大小因素

非紧急任务需高效利用集群资源（不超期限）。当任务执行时间未知时，回填调度失效，此时优先调度小任务减少队头阻塞，同时依据排队时间提升大任务优先级防饿死；临近截止的大任务可抢占小任务资源（挂起小任务直至其完成）。

为提高非紧急任务集群利用率（不超过截止时间），您可以采取以下策略进行设置：

优先调度小任务减少队头阻塞。
按排队时长提升大任务优先级防饿死。
临近截止的大任务可抢占小任务资源（小任务挂起至其完成）。任务执行时间未知时，回填调度失效，需以上机制保障资源高效利用。

通过实施上述措施，可以在保证关键任务按时完成的同时最大化利用集群资源，同时也兼顾了不同类型任务之间的平衡。

在slurm.conf中需要进行如下的配置（这里只展示特殊配置，slurm.conf中的其他配置不受影响）：

PriorityFavorSmall=YES
PriorityWeightAge=1000
PriorityWeightJobSize=1000
PriorityMaxAge=1-0

作业等待时间因素

当设置完成作业大小优先级后，提交后等待时间为第二因素。Slurm通过任务请求资源与集群总资源的占比计算任务大小得分；若启用 PriorityFavorSmall=YES ，得分公式为：得分 = (1 - 资源占比) × PriorityWeightJobSize。例如，当集群可用4核CPU时：
- 请求1核任务得分： (1 - 1/4) × 权重 = 0.75×权重 → 示例得分为0.375（若权重为0.5） 。
- 请求4核任务得0分（完全占用资源）。
AgeFactor优先级计算：
- 超过 PriorityMaxAge 的任务：直接得 PriorityWeightAge 全分。
- 其他任务按提交时间占比得分，例如设置 PriorityWeightAge=1000 时，每分钟增加约0.69分，累计至24小时后得满分1000。
回填调度建议，若可预估任务执行时间，建议启用默认的回填调度（或手动配置 SchedulerType=sched/backfill ），使其通过时间表调度小任务填充至大任务空闲时段。结合系统默认的大任务优先机制及临近截止时间抢占功能，可平衡资源利用率与公平性。