ジョブスケジューラPBSProでGPU計算クラスタを組みAIを効率的に学習させる方法 (前編) - Qiita
はじめに こんにちは、(株)日立製作所 研究開発グループ サービスコンピューティング研究部の露木です。 多人数で効率的に機械学習・AIの学習処理や，HPCライクな数値実験をしたければジョブスケジューラは必須といえます。表題の通り，本記事ではジョブスケジューラの一種であるPBSProをインストールして，GPUを利用した計算ジョブをnvidia-dockerで実行可能にする手順を前後編に分けて示します。 前編である今回は，CPUを利用したジョブを実行可能にするまでの手順を解説します。後編では，GPU利用に関する部分を解説します。 なお，同じアドベントカレンダーにSlurm HPCクラスタとKubernetesを同居させてみた（前編） - Qiita があり，こちらもHPC向けジョブスケジューラの話題になります。PBSは歴史のある枯れたジョブスケジューラですが，SlurmやKubernetesの
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Research Center for Advanced Computing Infrastructure: ジョブスクリプト例
GitHub - PBSPro/kubernetes-pbspro-connector: Kubernetes connector for pbs pro
