调度系统主要用来提交哪些作业，怎么一个过程？
摘要：调度系统（如Slurm、PBSPro）用于管理计算资源，支持科学计算（Fluent、VASP）、工程仿真（ANSYS）、AI训练（TensorFlow）等多类作业。计算节点需安装或访问相关程序（本地/共享/容器化），如VASP模拟需节点能运行vasp_std。典型部署方式包括共享存储（易维护）和容器化（环境一致）。作业流程：用户提交→调度分配→节点执行→结果输出。不同作业类型对应不同部署方案
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调度系统（如 Slurm、PBS Pro、LSF 等）主要用于统一管理和调度计算资源，让用户可以高效地提交和运行各种类型的作业。
✅ 一、调度系统主要提交哪些类型的作业？
调度系统支持多种类型的计算任务，常见的包括：
1. 科学计算类
- CFD仿真（如 Fluent、OpenFOAM）
- 结构力学分析（如 Abaqus、ANSYS）
- 量子化学计算（如 Gaussian、VASP、Quantum ESPRESSO）
- 气候模拟（如 WRF、CESM）
2. 工程仿真类
- 电磁仿真（如 CST、HFSS）
- 多物理场耦合（如 COMSOL）
3. 人工智能与机器学习
- 深度学习训练（如 TensorFlow、PyTorch）
- 大规模数据预处理（如 Spark、Dask）
4. 图像/视频处理
- 批量图像渲染、视频转码（如 FFmpeg、Blender）
5. 高通量任务（HTC）
- 大量小任务并行运行（如基因组比对、参数扫描）
✅ 二、计算节点上需安装计算程序
计算节点必须安装或能访问所需的计算程序，否则调度系统虽然能分配任务，但节点无法执行。
常见部署方式：
| 方式 | 描述 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 本地安装 | 每个计算节点都安装软件 | 运行快，依赖少 | 管理复杂，更新困难 |
| 共享存储 | 软件安装在共享目录（如 /opt/apps），所有节点挂载 |
易于维护和更新 | 依赖网络性能 |
| 容器化 | 使用 Singularity、Docker、Apptainer 等 | 环境一致性好，便于迁移 | 初期配置复杂 |
🧠 三、举个例子：
假设你要提交一个使用 VASP 进行材料模拟的作业：
- 用户在登录节点准备好输入文件；
- 提交作业脚本到调度系统（如
sbatch vasp_job.sh）； - 调度系统将作业分配到空闲计算节点；
- 计算节点上必须能运行
vasp_std程序（本地或共享）； - 作业运行，输出结果写入共享存储；
- 用户查看结果或下载。
📘 四、调度系统作业类型与软件部署对照表
| 作业类型 | 典型软件 | 部署方式 |
|---|---|---|
| 科学计算 | VASP, Gaussian, Quantum ESPRESSO | 共享存储或容器化 |
| 工程仿真 | ANSYS, Abaqus, COMSOL, CST | 共享存储或本地安装 |
| AI训练 | TensorFlow, PyTorch, Horovod | 容器化（如 Singularity） |
| 图像/视频处理 | FFmpeg, Blender | 本地安装或容器化 |
| 高通量任务 | GROMACS, 生物信息流程 | 共享存储 + 批量调度 |
| 数据处理 | Spark, Hadoop, Dask | 容器化或分布式部署 |
📘 五、作业提交与执行流程图
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