کتاب کار با سیستم‌های مدیریت منابع (Resource Managers) مانند Slurm با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

دوره جامع کار با Slurm: تسلط بر سیستم‌های مدیریت منابع در محاسبات سطح بالا 🚀 دوره جامع کار با Slurm: قدرت محاسبات سطح بالا را در دستان خود بگیرید! آیا به دنبال ارتقای مهارت‌های برنامه‌نویسی خود و ورود...

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کار با سیستم‌های مدیریت منابع (Resource Managers) مانند Slurm

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 2. مقدمه‌ای بر سیستم‌های مدیریت منابع (RMS)
  • 3. نیاز به RMS در محیط‌های HPC
  • 4. معرفی Slurm: یک RMS قدرتمند
  • 5. معماری Slurm: اجزاء اصلی
  • 6. نحوه نصب و پیکربندی Slurm (مرور کلی)
  • 7. مفاهیم کلیدی در Slurm: Job, Partition, Node, CPU, Memory, Time
  • 8. نحوه ثبت نام در سیستم (User Account)
  • 9. اولین Job در Slurm: درخواست ساده
  • 10. دستور `sbatch`: ارسال Job
  • 11. بررسی وضعیت Job با `squeue`
  • 12. درک خروجی `squeue`
  • 13. لغو Job با `scancel`
  • 14. دریافت اطلاعات Job با `sinfo`
  • 15. مفاهیم Partition و کاربرد آن
  • 16. تعریف و مدیریت Partitions (برای ادمین)
  • 17. نحوه تخصیص منابع: CPU
  • 18. نحوه تخصیص منابع: Memory (RAM)
  • 19. نحوه تخصیص منابع: زمان (Walltime)
  • 20. درخواست Job های موازی (Parallel Jobs)
  • 21. مفهوم MPI (Message Passing Interface)
  • 22. اجرای Job های MPI با Slurm
  • 23. ابزارهای مانیتورینگ Job ها در Slurm
  • 24. مانیتورینگ استفاده از منابع (CPU, Memory)
  • 25. مانیتورینگ استفاده از GPU
  • 26. Job Dependencies: زنجیره سازی Job ها
  • 27. مفهوم Job Arrays
  • 28. کاربرد Job Arrays در محاسبات
  • 29. ارسال Job Arrays با `sbatch`
  • 30. مدیریت Job Arrays
  • 31. ارسال Job های تعاملی (Interactive Jobs)
  • 32. دستور `srun`: اجرای فرمان در داخل Job
  • 33. نحوه استفاده از `srun` برای اجرای موازی
  • 34. مفاهیم Priority و Fairshare در Slurm
  • 35. تنظیم اولویت Job ها
  • 36. مدیریت Fairshare برای کاربران
  • 37. نوشتن اسکریپت های Job (Job Scripts)
  • 38. متغیرهای محیطی Slurm
  • 39. استفاده از صفات (Attributes) در Job Scripts
  • 40. سفارشی سازی Partitions
  • 41. تعریف Node Features
  • 42. درخواست منابع با Node Features
  • 43. تنظیمات پیشرفته Partitions
  • 44. مدیریت صفات (Properties) نودها
  • 45. تنظیمات پیشرفته Job Submission
  • 46. استفاده از `scontrol` برای مدیریت سیستم
  • 47. مشاهده وضعیت Partitions با `scontrol`
  • 48. مشاهده وضعیت Nodes با `scontrol`
  • 49. مشاهده وضعیت Jobs با `scontrol`
  • 50. مدیریت کاربران و گروه‌ها در Slurm
  • 51. تنظیمات کاربران و محدودیت‌ها
  • 52. تنظیمات گروه‌ها و تخصیص منابع
  • 53. مفهوم Accounting در Slurm
  • 54. تنظیمات Accounting
  • 55. استخراج گزارشات Accounting
  • 56. مانیتورینگ کلی سیستم Slurm
  • 57. استفاده از ابزارهای گرافیکی برای مانیتورینگ (اگر وجود داشته باشد)
  • 58. امنیت در Slurm
  • 59. تنظیمات احراز هویت (Authentication)
  • 60. کنترل دسترسی (Access Control)
  • 61. مدیریت خطا در Job ها
  • 62. نحوه دیباگ کردن Job های ناموفق
  • 63. مطالعه لاگ فایل ها
  • 64. بهینه‌سازی Job Scripts
  • 65. تکنیک‌های پیش از اجرا (Pre-execution)
  • 66. تکنیک‌های پس از اجرا (Post-execution)
  • 67. بررسی وابستگی‌ها در Job Scripts
  • 68. استفاده از Job Arrays برای پارامترهای متغیر
  • 69. بهینه‌سازی استفاده از CPU
  • 70. بهینه‌سازی استفاده از Memory
  • 71. بهینه‌سازی زمان اجرا (Walltime)
  • 72. کاهش سربار (Overhead) در Job ها
  • 73. استفاده از Job Queues سفارشی
  • 74. مفهوم Preemption و Suspend
  • 75. تنظیمات Preemption
  • 76. تعلیق و از سرگیری Job ها
  • 77. مدیریت Job های با اولویت بالا
  • 78. مفهوم Gang Scheduling
  • 79. کاربرد Gang Scheduling
  • 80. معماری محاسبات توزیع شده (Distributed Computing)
  • 81. مقدمه ای بر کانتینرسازی (Containerization)
  • 82. کاربرد Docker و Singularity در HPC
  • 83. استفاده از Singularity در Slurm
  • 84. ساخت ایمیج های Singularity
  • 85. اجرای Job ها با Singularity در Slurm
  • 86. نحوه مدیریت منابع GPU
  • 87. تنظیمات GPU در Slurm
  • 88. درخواست GPU ها
  • 89. مانیتورینگ استفاده از GPU
  • 90. کاربرد GPU در یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 91. اجرای Workflows پیچیده
  • 92. مفهوم Workflow Orchestration
  • 93. معرفی ابزارهای Workflow Orchestration
  • 94. یکپارچه‌سازی Workflow Orchestration با Slurm
  • 95. نکات پیشرفته در Job Submission
  • 96. استفاده از `--array` با پارامترهای پیچیده
  • 97. مدیریت متغیرهای محیطی پیشرفته
  • 98. استفاده از Job Templates
  • 99. نوشتن Job Scripts قابل استفاده مجدد
  • 100. مدیریت Cluster بزرگ
تگ‌ها: Distributed Systems High-Performance Computing HPC HPC Cluster Parallel Processing Resource Manager Slurm Slurm Workload Manager برنامه نویسی پردازش موازی سیستم‌های توزیع شده لینوکس محاسبات سطح بالا مدیریت کلاستر مدیریت منابع

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.