PySR并行计算中SLURM资源配置的注意事项
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PySR 在使用PySR进行符号回归计算时，合理配置SLURM集群资源对于并行计算的正常运行至关重要。本文将重点介绍在PySR中使用multiprocessing并行模式时需要注意的资源配置问题。
常见错误分析
许多用户在初次使用PySR的multiprocessing模式时会遇到类似"srun: error: unable to create step: More processors requested than permitted"的错误。这通常是由于对PySR参数和SLURM参数的理解不匹配导致的。
关键参数配置
PySRRegressor中有两个关键参数需要特别注意：
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procs参数：这个参数实际上指定的是要启动的独立进程数量，而不是CPU核心数。它应该与SLURM脚本中的--ntasks参数保持一致。 -
parallelism='multiprocessing'：这个选项告诉PySR使用多进程并行模式，适合在SLURM集群环境中使用。
正确的配置方法
在SLURM脚本中，应该这样配置资源请求：
#SBATCH --ntasks=16 # 与PySR中的procs参数一致
#SBATCH --cpus-per-task=3 # 每个任务分配的CPU核心数
对应的PySR配置应该是：
regressor = PySRRegressor(
cluster_manager="slurm",
parallelism='multiprocessing',
procs=16, # 与--ntasks一致
populations=3*16,
# 其他参数...
)
工作原理解析
在这种配置下，PySR会启动16个独立的工作进程（对应--ntasks），每个进程可以使用3个CPU核心（对应--cpus-per-task）。这种配置方式充分利用了SLURM的资源管理能力，确保了计算资源的高效利用。
常见误区
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误将
procs理解为CPU核心总数：实际上它控制的是并行进程数。 -
在SLURM脚本中同时使用
srun命令：PySR内部已经处理了进程管理，不需要额外调用srun。 -
虚拟环境问题：在multiprocessing模式下，需要确保所有工作节点都能访问相同的Python环境。
通过正确理解这些参数的含义和相互关系，可以避免大多数SLURM资源分配错误，使PySR的并行计算能够顺利运行。对于更复杂的环境配置问题，建议查阅PySR的官方文档或寻求社区支持。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
