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使用案例

本指南专注于鹤思中最常见的日常工作流程，并从作业提交到结果检索逐步讲解每个场景。对于专门或大规模工作负载，请参考"下一步"部分链接的高级指南。

用例 1：基础批处理作业

场景：在单个节点上运行简单的计算任务。

任务描述

您有一个处理数据并将结果输出到文件的脚本。这是批处理最常见的用例。

步骤 1：准备脚本

创建名为 simple_job.sh 的文件：

#!/bin/bash
#CBATCH --job-name=simple_test
#CBATCH --partition=CPU
#CBATCH --nodes=1
#CBATCH --ntasks-per-node=1
#CBATCH --cpus-per-task=1
#CBATCH --mem=100M
#CBATCH --time=0:05:00
#CBATCH --output=job_%j.out

# 打印作业信息
echo "作业开始时间: $(date)"
echo "运行节点: $(hostname)"
echo "作业 ID: $CRANE_JOB_ID"

# 模拟一些计算工作
echo "正在处理数据..."
sleep 5
echo "数据处理完成!"

# 打印作业完成信息
echo "作业结束时间: $(date)"

步骤 2：提交作业

cbatch simple_job.sh

预期输出： 

Job <12345> is submitted to partition <CPU>

步骤 3：检查作业状态

cqueue -j 12345

或查看你的所有作业：

cqueue --self

步骤 4：查看结果

作业完成后，查看输出文件：

cat job_12345.out

用例 2：交互式会话

场景：需要在计算节点上交互式地测试代码或调试应用程序。

任务描述

不提交批处理作业，而是直接申请计算节点的交互式资源并进入命令行。

步骤 1：申请交互式会话

crun -p CPU -N 1 -c 2 --mem 500M -t 1:00:00 /bin/bash

这将分配： - CPU 分区的 1 个节点 - 2 个 CPU 核心 - 500 MB 内存 - 1 小时时间限制

步骤 2：交互式工作

连接后，你会在计算节点上看到 shell 提示符：

# 查看当前位置
hostname

# 查看分配资源
echo $CRANE_JOB_NODELIST

# 运行你的命令
python test_script.py
./my_program --input data.txt

# 完成后退出
exit

退出时资源会自动释放。

常见模式

查看作业历史

作业完成后，使用 cacct 查看作业统计：

# 查看你最近的作业
cacct --user $USER --starttime $(date -d "7 days ago" +%Y-%m-%d)

# 查看某个作业详情
cacct --job <job_id>

取消作业

# 取消指定作业
ccancel <job_id>

# 取消你所有处于排队中的作业
ccancel --state=PENDING --user=$USER

资源效率

查看作业对分配资源的使用效率：

ceff <job_id>

提示与最佳实践

  1. 从小开始：先用最小资源测试，再逐步扩大
  2. 设置准确的时间限制：高估浪费资源，低估会导致作业被取消
  3. 使用作业名称：便于在队列中识别
  4. 监控资源使用：作业完成后用 ceff 优化后续提交
  5. 错误处理：建议单独指定 --error 文件以捕获错误输出
  6. 检查点：长作业建议实现 checkpoint 以便故障恢复

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