Chapter 9 最佳实践与建议

查看使用 LSF 的各种最佳实践和技巧。

• 会计文件管理

  Accounting file management

• 将 CPU 分配为并行作业的块

  Allocating CPUs as blocks for parallel jobs 并行作业始终要求运行多个CPU。 如果可以将分配的CPU分配为块，则某些作业可以运行得更快。

• 清理并行作业执行问题

  Cleaning up parallel job execution problems

• 将 IBM Aspera 配置为数据传输工具

  Configuring IBM Aspera as a data transfer tool IBM Aspera 是一种数据传输工具，可以在高延迟网络中高效，基于策略地使用网络带宽。

• 自定义作业查询输出格式

  Customizing job query output format

• 定义基于主机的外部资源

  Defining external host-based resources

• 加强作业内存并与 Linux cgroup 交换

  Enforcing job memory and swap with Linux cgroups

• 作业访问控制

  Job access control

• 将IBM Spectrum LSF与Andrew File System（AFS）结合使用

  Using IBM Spectrum LSF with Andrew File System (AFS) 了解 LSF 如何与 Andrew File System（AFS）集成，以便您可以配置 LSF 以适合您的需求。

• 维持集群性能

  Maintaining cluster performance

• 在 LSF 中管理浮动软件许可证

  Managing floating software licenses in LSF 通常，浮动软件许可证池由 LSF 中的数字资源表示。 每个需要许可证的工作都必须在其 rusag 表达式中包括许可证要求，以确保在分发工作时为该工作释放了足够的许可证。

• 在启用 CPU 频率调节器的情况下优化 LSF 作业处理

  Optimizing LSF job processing with CPU frequency governors enabled

• Oracle Solaris 和 IBM AIX 上的操作系统分区和虚拟化

  Operating system partitioning and virtualization on Oracle Solaris and IBM AIX 本文介绍了 LSF 在 OS 分区和虚拟化环境中的工作方式，重点是 Oracle Solaris 容器和 IBM AIX 分区。

• 基于主机的可用作业位置放置作业

  Placing jobs based on available job slots of hosts

• 运行 checksum 以验证安装映像

  Running checksum to verify installation images

• 跟踪作业依赖性

  Tracking job dependencies

• 了解 mbatchd 的性能指标

  Understanding mbatchd performance metrics

• 使用计算单元进行拓扑调度

  Using compute units for topology scheduling

• 使用作业目录

  Using job directories

• 使用 lsmake 加速 Android 构建

  Using lsmake to accelerate Android builds

• 将 NVIDIA DGX 系统与 LSF 一起使用

  Using NVIDIA DGX systems with LSF

• 将 ssh X11 转发与 IBM Spectrum LSF 一起使用

  Using ssh X11 forwarding with IBM Spectrum LSF 为了使启用 X 的应用程序能够按预期运行，必须通过 ssh 来建立 X 连接，这是一种安全的方法。

• 为LSF API 使用 Python wrapper

  Using the Python wrapper for LSF API