NLHPC - Contribuciones del usuario [es]

VSCode y acceso remoto

2026-04-15T19:22:58Z

Eosorio: Página creada con «== Introducción == La presente documentación indica los pasos para utilizar VSCode y acceder al clúster desde su computadora personal. Debe tener en cuenta que los ejemplos aquí mostrados requieren que haya configurado su acceso SSH incluyendo el uso de llaves SSH. Si no lo ha hecho aún visite https://wiki.nlhpc.cl/Tutorial_de_acceso_a_Leftraru_via_SSH == Instalación de VSCode == Descargamos e instalamos VSCode desde su página oficial: https://code.visuals…»

== Introducción ==

La presente documentación indica los pasos para utilizar VSCode y acceder al clúster desde su computadora personal.

Debe tener en cuenta que los ejemplos aquí mostrados requieren que haya configurado su acceso SSH incluyendo el uso de llaves SSH.

Si no lo ha hecho aún visite https://wiki.nlhpc.cl/Tutorial_de_acceso_a_Leftraru_via_SSH

== Instalación de VSCode ==

Descargamos e instalamos VSCode desde su página oficial: https://code.visualstudio.com/download

Seguiremos las instrucciones específicas para nuestro sistema operativo y una vez instalado abriremos la aplicación.

Inmediatamente instalaremos el plugin de SSH Remoto:
* Presionar las teclas Ctrl+P
* Y en el cuadro de diálogo ingresamos:

ext install ms-vscode-remote.remote-ssh

Para más detalles puede visitar la página de Remote SSH para VSCode en https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-vscode-remote.remote-ssh

== Acceso al clúster desde VSCode ==

Ya con nuestro editor y el plugin necesario seguiremos los siguientes pasos:
# Presionaremos la tecla F1 en nuestro teclado
# Ejecutaremos el comando: '''Remote-SSH: Connect to Host…'''
# Si hemos configurado nuestro archivo ~/.ssh/config aparecerá el listado:
** leftraru
** leftraru1
** leftraru2
# En el caso de no haber editado el archivo de configuración ssh, deberá indicar su usuario y hostname, como por ejemplo:
dbowman@leftraru.nlhpc.cl:4603
** Recuerde que puede requerir su contraseña si no ha configurado sus llaves.

Una vez seleccionado el host, nuestro editor intentará conectarse.

Si no tenemos ningúna alerta o mensaje de error, en la esquina inferior izquierda veremos que la conexión está establecida con un símbolo similar al siguiente: '''≶ leftraru'''

¡Ya estamos conectados al clúster!

== Abriendo el explorador ==

Una vez conectados podremos presionar las teclas '''CTRL+Shift+E''' y veremos un cuadro con título: '''Connected to remote''' y un botón '''Open Folder'''.

Haremos click en el botón Open Folder y podremos seleccionar uno de nuestros directorios remotos para abrir.

=== Abriendo un directorio remoto ===

Si abrimos un directorio de nuestra propiedad, veremos un cuadro de diálogo en el que nos pide confirmar si confiamos en los archivos que se encuentran en el directorio seleccionado.

Como estamos abriendo directorios y archivos de nuestra propiedad presionaremos el botón '''''“Trust Folder & Continue”'''''.

=== Abriendo un directorio remoto que contiene un repositorio GIT ===

En el caso de abrir un directorio que contenga un repositorio GIT remoto veremos una advertencia en la que nos pide confirmar si confiamos en el autor del contenido.

Seleccione '''''“Trust the authors of all files in the parent folder”''''' y luego el botón '''''“Yes, I trust the authors”''''' si confía en el origen de los archivos.

=== Abriendo archivos remotos ===

Si todo lo anterior a resultado de manera exitosa, podremos ver en el explorador de archivos de VSCode los directorios y archivos de nuestro usuario.

¡Ya podremos seleccionar un archivo para ver y editar nuestro contenido remoto desde VSCode!

== Conclusión ==

Con este procedimiento hemos configurado nuestro acceso SSH hacia el clúster Guacolda-Leftraru EPU, configurado nuestras llaves SSH e instalado este gran IDE para editar y usar sus poderosas herramientas.

Si desea una guía más extensa puede puedes ver el siguiente documento: [https://drive.google.com/file/d/1J6lcxjqcY5aMa8aRux1iH61mlBTCHm8O/view?usp=sharing VSCode para acceso remoto]

Dashboard vista de usuario

2026-03-18T18:43:43Z

Eosorio: /* Listado de tareas */

== Accediendo a la vista de usuario ==

Para acceder a la vista de usuario en el [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]], se debe acceder en el ícono superior izquierdo.

[[Archivo:Pass1.png]]

Se solicitará su nombre de usuario y contraseña.

[[Archivo:Vista-usuario-login.png]]

En el caso de que su IP se encuentre bloqueada, una vez acceda al dashboard se ofrecerá la opción de desbloqueo.

Y una vez autenticado notará que la vista del [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]] y sus íconos habrá cambiado.

[[Archivo:Dashboard-vista-usuario1.png]]

Los íconos que aparecen de izquierda a derecha son:

* Cambio de tema claro/oscuro.
* Acceso a ThinLinc
* Acceso a la página principal de esta [https://wiki.nlhpc.cl wiki].
* Acceso al [[Generador Scripts|Generador de Scripts]].
* Visita guiada al dashboard.
* Solicitudes.
* Consola SSH.
* Notificaciones.
* Detalles de Usuario.

=== Cambio de tema claro/oscuro ===

Permite cambiar los colores con los que verás el [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]].

Pruébalo y utiliza el que más te acomode.

=== Accecso a ThinLinc ===

ThinLinc permite acceder a entornos gráficos de diversas aplicaciones directamente desde el clúster, facilitando el uso de herramientas como '''QuantumATK''', '''Matlab''', '''PyMOL''', '''VMD''', '''RStudio''', '''Octave''', '''Paraview''', entre otras, sin necesidad de configurar complejos túneles o entornos locales.

Esto les permite aprovechar la capacidad de cómputo del clúster de manera más visual y sencilla.

=== Acceso a la página principal de la wiki ===

Acceder a la página principal de la [[https://wiki.nlhpc.cl wiki]] en la que encontrarás documentación que gran utilidad.

=== Acceso al Generador de Scripts ===

El [https://wiki.nlhpc.cl/Generador_scripts generador de scripts]es una herramienta que permite realizar scripts SBATCH de manera sencilla y rápida. Permitiendo obtener una estructura que podrás copiar y eventualmente editar para una asignación de recursos específica a las necesidades de tus tareas.

=== Visita guiada al Dashboard ===

Activa el Tour interactivo para conocer en detalle las funciones del nuevo [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]].

=== Solicitudes ===

Esta sección permite realizar solicitudes de manera sencilla, permitiendo que nuestro equipo pueda buscar una solución a tus requerimientos.

Algunos de las solicitudes que puedes realizar corresponden a:

* Solicitud de aumento temporal de recursos,
* Solicitar cuenta adicional de usuario,
* Instalación de software,
* Solución de problemas de acceso al clúster,
* entre otros.

=== Consola SSH ===

Desde aquí podrás acceder a tu cuenta en el clúster.

Si no has logrado acceder utilizando una [[terminal o un cliente SSH|https://wiki.nlhpc.cl/Tutorial_de_acceso_a_Leftraru_via_SSH]], puedes intentar acceder mediante este enlace.

=== Notificaciones ===

Accederás a información importante y útil, como alertas por consumo de almacenamiento, cambios de contraseñas y otras.

=== Detalles de usuario ===

Desde aquí podrás ver algunos detalles de tu cuenta de usuario.

También podrás indicarnos tu teléfono de contacto e indicar tu correo al que desees recibir información sobre tus tareas y actividades del NLHPC.

== Uso de recursos asignados y tareas del usuario ==

Adicional a los nuevos enlaces disponibles a quienes acceden con su usuario al [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]], es posible ver dos nuevas secciones:

* Recursos Utilizados
* Tareas del usuario

=== Recursos utilizados ===

Los recursos utilizados incluyen:

[[Archivo:Dashboard-recursos-utilizados.png]]

* CPU
** Corresponden a las utilizadas por sus tareas en ejecución vs a las asignadas.
* Almacenamiento
** Uso de su almacenamiento vs al almacenamiento asignado.
* Horas de cómputo
** Utilizadas por el usuario vs la totalidad de horas por solicitud.
* Porcentaje uso de horas de cómputo
** Porcentaje del usuario vs porcentaje de grupo.

=== Listado de tareas ===

El listado de tareas muestra las tareas pendientes, en ejecución y las que ha ejecutado, como también la posibilidad de descargar el listado en formato CSV para su uso.

[[Archivo:Vista-usuario-lista-tareas.png]]

También otorga acceso al detalle de las tareas, lo que permite ver el comportamiento individual de cada una de estas.

Esto otorga una gran herramienta para que nuestros usuarios puedan realizar gestión sobre sus tareas de manera más independiente.

==== Agregar tareas a '''Lista Blanca''' ====

Para agregar tareas a la Lista Blanca, debe realizar los siguientes pasos:

* En el costado izquierdo de la tabla, seleccionar la o las tareas mediante el cuadro de selección.
* Hacer clic en el botón amarillo “Lista Blanca”.

[[Archivo:Lista-blanca2.png]]

Consideraciones importantes:

* Puedes mantener hasta 10 tareas simultáneamente en la Lista Blanca.
* En caso de alcanzar este límite, deberás eliminar previamente alguna tarea antes de agregar una nueva.
* Esta acción puedes realizarla tú mismo.

== Otros enlaces asociados al Dashboard ==

Puede complementar esta lectura con:

[[Dashboard]]

[[Procedimiento cambio o recuperación de contraseña]]

Dashboard vista de usuario

2026-03-18T18:42:24Z

Eosorio: /* Agregar tareas a Lista Blanca */

== Accediendo a la vista de usuario ==

Para acceder a la vista de usuario en el [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]], se debe acceder en el ícono superior izquierdo.

[[Archivo:Pass1.png]]

Se solicitará su nombre de usuario y contraseña.

[[Archivo:Vista-usuario-login.png]]

En el caso de que su IP se encuentre bloqueada, una vez acceda al dashboard se ofrecerá la opción de desbloqueo.

Y una vez autenticado notará que la vista del [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]] y sus íconos habrá cambiado.

[[Archivo:Dashboard-vista-usuario1.png]]

Los íconos que aparecen de izquierda a derecha son:

* Cambio de tema claro/oscuro.
* Acceso a ThinLinc
* Acceso a la página principal de esta [https://wiki.nlhpc.cl wiki].
* Acceso al [[Generador Scripts|Generador de Scripts]].
* Visita guiada al dashboard.
* Solicitudes.
* Consola SSH.
* Notificaciones.
* Detalles de Usuario.

=== Cambio de tema claro/oscuro ===

Permite cambiar los colores con los que verás el [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]].

Pruébalo y utiliza el que más te acomode.

=== Accecso a ThinLinc ===

ThinLinc permite acceder a entornos gráficos de diversas aplicaciones directamente desde el clúster, facilitando el uso de herramientas como '''QuantumATK''', '''Matlab''', '''PyMOL''', '''VMD''', '''RStudio''', '''Octave''', '''Paraview''', entre otras, sin necesidad de configurar complejos túneles o entornos locales.

Esto les permite aprovechar la capacidad de cómputo del clúster de manera más visual y sencilla.

=== Acceso a la página principal de la wiki ===

Acceder a la página principal de la [[https://wiki.nlhpc.cl wiki]] en la que encontrarás documentación que gran utilidad.

=== Acceso al Generador de Scripts ===

El [https://wiki.nlhpc.cl/Generador_scripts generador de scripts]es una herramienta que permite realizar scripts SBATCH de manera sencilla y rápida. Permitiendo obtener una estructura que podrás copiar y eventualmente editar para una asignación de recursos específica a las necesidades de tus tareas.

=== Visita guiada al Dashboard ===

Activa el Tour interactivo para conocer en detalle las funciones del nuevo [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]].

=== Solicitudes ===

Esta sección permite realizar solicitudes de manera sencilla, permitiendo que nuestro equipo pueda buscar una solución a tus requerimientos.

Algunos de las solicitudes que puedes realizar corresponden a:

* Solicitud de aumento temporal de recursos,
* Solicitar cuenta adicional de usuario,
* Instalación de software,
* Solución de problemas de acceso al clúster,
* entre otros.

=== Consola SSH ===

Desde aquí podrás acceder a tu cuenta en el clúster.

Si no has logrado acceder utilizando una [[terminal o un cliente SSH|https://wiki.nlhpc.cl/Tutorial_de_acceso_a_Leftraru_via_SSH]], puedes intentar acceder mediante este enlace.

=== Notificaciones ===

Accederás a información importante y útil, como alertas por consumo de almacenamiento, cambios de contraseñas y otras.

=== Detalles de usuario ===

Desde aquí podrás ver algunos detalles de tu cuenta de usuario.

También podrás indicarnos tu teléfono de contacto e indicar tu correo al que desees recibir información sobre tus tareas y actividades del NLHPC.

== Uso de recursos asignados y tareas del usuario ==

Adicional a los nuevos enlaces disponibles a quienes acceden con su usuario al [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]], es posible ver dos nuevas secciones:

* Recursos Utilizados
* Tareas del usuario

=== Recursos utilizados ===

Los recursos utilizados incluyen:

[[Archivo:Dashboard-recursos-utilizados.png]]

* CPU
** Corresponden a las utilizadas por sus tareas en ejecución vs a las asignadas.
* Almacenamiento
** Uso de su almacenamiento vs al almacenamiento asignado.
* Horas de cómputo
** Utilizadas por el usuario vs la totalidad de horas por solicitud.
* Porcentaje uso de horas de cómputo
** Porcentaje del usuario vs porcentaje de grupo.

=== Listado de tareas ===

El listado de tareas muestra las tareas pendientes, en ejecución y las que ha ejecutado, como también la posibilidad de descargar el listado en formato CSV para su uso.

[[Archivo:Vista-usuario-lista-tareas.png]]

También otorga acceso al detalle de las tareas, lo que permite ver el comportamiento individual de cada una de estas.

Esto otorga una gran herramienta para que nuestros usuarios puedan realizar gestión sobre sus tareas de manera más independiente.

==== Agregar tareas a '''Lista Blanca''' ====

Para agregar tareas a la Lista Blanca, debe realizar los siguientes pasos:

* En el costado izquierdo de la tabla, seleccionar la o las tareas mediante el cuadro de selección.
* Hacer clic en el botón amarillo “Lista Blanca”.

[[Archivo:Lista-blanca2.png|miniaturadeimagen]]

Consideraciones importantes:

* Puedes mantener hasta 10 tareas simultáneamente en la Lista Blanca.
* En caso de alcanzar este límite, deberás eliminar previamente alguna tarea antes de agregar una nueva.
* Esta acción puedes realizarla tú mismo.

== Otros enlaces asociados al Dashboard ==

Puede complementar esta lectura con:

[[Dashboard]]

[[Procedimiento cambio o recuperación de contraseña]]

Archivo:Lista-blanca2.png

2026-03-18T18:41:06Z

Eosorio: Se modifica la imagen para indicar el texto de manera correcta.

== Resumen ==
Se modifica la imagen para indicar el texto de manera correcta.

Dashboard vista de usuario

2026-03-18T18:36:08Z

Eosorio: /* Listado de tareas */

== Accediendo a la vista de usuario ==

Para acceder a la vista de usuario en el [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]], se debe acceder en el ícono superior izquierdo.

[[Archivo:Pass1.png]]

Se solicitará su nombre de usuario y contraseña.

[[Archivo:Vista-usuario-login.png]]

En el caso de que su IP se encuentre bloqueada, una vez acceda al dashboard se ofrecerá la opción de desbloqueo.

Y una vez autenticado notará que la vista del [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]] y sus íconos habrá cambiado.

[[Archivo:Dashboard-vista-usuario1.png]]

Los íconos que aparecen de izquierda a derecha son:

* Cambio de tema claro/oscuro.
* Acceso a ThinLinc
* Acceso a la página principal de esta [https://wiki.nlhpc.cl wiki].
* Acceso al [[Generador Scripts|Generador de Scripts]].
* Visita guiada al dashboard.
* Solicitudes.
* Consola SSH.
* Notificaciones.
* Detalles de Usuario.

=== Cambio de tema claro/oscuro ===

Permite cambiar los colores con los que verás el [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]].

Pruébalo y utiliza el que más te acomode.

=== Accecso a ThinLinc ===

ThinLinc permite acceder a entornos gráficos de diversas aplicaciones directamente desde el clúster, facilitando el uso de herramientas como '''QuantumATK''', '''Matlab''', '''PyMOL''', '''VMD''', '''RStudio''', '''Octave''', '''Paraview''', entre otras, sin necesidad de configurar complejos túneles o entornos locales.

Esto les permite aprovechar la capacidad de cómputo del clúster de manera más visual y sencilla.

=== Acceso a la página principal de la wiki ===

Acceder a la página principal de la [[https://wiki.nlhpc.cl wiki]] en la que encontrarás documentación que gran utilidad.

=== Acceso al Generador de Scripts ===

El [https://wiki.nlhpc.cl/Generador_scripts generador de scripts]es una herramienta que permite realizar scripts SBATCH de manera sencilla y rápida. Permitiendo obtener una estructura que podrás copiar y eventualmente editar para una asignación de recursos específica a las necesidades de tus tareas.

=== Visita guiada al Dashboard ===

Activa el Tour interactivo para conocer en detalle las funciones del nuevo [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]].

=== Solicitudes ===

Esta sección permite realizar solicitudes de manera sencilla, permitiendo que nuestro equipo pueda buscar una solución a tus requerimientos.

Algunos de las solicitudes que puedes realizar corresponden a:

* Solicitud de aumento temporal de recursos,
* Solicitar cuenta adicional de usuario,
* Instalación de software,
* Solución de problemas de acceso al clúster,
* entre otros.

=== Consola SSH ===

Desde aquí podrás acceder a tu cuenta en el clúster.

Si no has logrado acceder utilizando una [[terminal o un cliente SSH|https://wiki.nlhpc.cl/Tutorial_de_acceso_a_Leftraru_via_SSH]], puedes intentar acceder mediante este enlace.

=== Notificaciones ===

Accederás a información importante y útil, como alertas por consumo de almacenamiento, cambios de contraseñas y otras.

=== Detalles de usuario ===

Desde aquí podrás ver algunos detalles de tu cuenta de usuario.

También podrás indicarnos tu teléfono de contacto e indicar tu correo al que desees recibir información sobre tus tareas y actividades del NLHPC.

== Uso de recursos asignados y tareas del usuario ==

Adicional a los nuevos enlaces disponibles a quienes acceden con su usuario al [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]], es posible ver dos nuevas secciones:

* Recursos Utilizados
* Tareas del usuario

=== Recursos utilizados ===

Los recursos utilizados incluyen:

[[Archivo:Dashboard-recursos-utilizados.png]]

* CPU
** Corresponden a las utilizadas por sus tareas en ejecución vs a las asignadas.
* Almacenamiento
** Uso de su almacenamiento vs al almacenamiento asignado.
* Horas de cómputo
** Utilizadas por el usuario vs la totalidad de horas por solicitud.
* Porcentaje uso de horas de cómputo
** Porcentaje del usuario vs porcentaje de grupo.

=== Listado de tareas ===

El listado de tareas muestra las tareas pendientes, en ejecución y las que ha ejecutado, como también la posibilidad de descargar el listado en formato CSV para su uso.

[[Archivo:Vista-usuario-lista-tareas.png]]

También otorga acceso al detalle de las tareas, lo que permite ver el comportamiento individual de cada una de estas.

Esto otorga una gran herramienta para que nuestros usuarios puedan realizar gestión sobre sus tareas de manera más independiente.

==== Agregar tareas a '''Lista Blanca''' ====

Para agregar tareas a la Lista Blanca, debe realizar los siguientes pasos:

* En el costado izquierdo de la tabla, seleccionar la o las tareas mediante el cuadro de selección.
* Hacer clic en el botón amarillo “Lista Blanca”.

Consideraciones importantes:

* Puedes mantener hasta 10 tareas simultáneamente en la Lista Blanca.
* En caso de alcanzar este límite, deberás eliminar previamente alguna tarea antes de agregar una nueva.
* Esta acción puedes realizarla tú mismo.

== Otros enlaces asociados al Dashboard ==

Puede complementar esta lectura con:

[[Dashboard]]

[[Procedimiento cambio o recuperación de contraseña]]

SISTEMA GESTOR DE RECURSOS

2026-01-20T20:40:05Z

Eosorio: /* Programar tarea (uso de scrontab) */

== SLURM Workload Manager ==
Es un sistema de programación de trabajos y gestión de clústeres de código abierto, tolerante a fallas y altamente escalable para clústeres Linux grandes y pequeños.

Como administrador de carga de trabajo de clúster, Slurm tiene tres funciones clave. Primero, asigna acceso exclusivo y / o no exclusivo a los recursos (nodos de cómputo) a los usuarios durante un período de tiempo para que puedan realizar el trabajo. En segundo lugar, proporciona un marco para iniciar, ejecutar y monitorear el trabajo (normalmente un trabajo paralelo) en el conjunto de nodos asignados. Finalmente, arbitra la contención de recursos mediante la gestión de una cola de trabajo pendiente.

SLURM es el gestor de colas instalado en muchos de los súper computadores del [https://www.top500.org/ TOP500], y también en el clúster del NLHPC. Si Ud. quiere lanzar tareas dentro de Leftaru, debe hacerlo a través de Slurm.

== Conceptos clave ==
SLURM gestiona trabajos de usuario que tienen las siguientes características clave:

* Conjunto de recursos solicitados:
** Número de recursos informáticos: nodos (incluidas todas sus CPUs y núcleos) o CPUs (incluidos todos sus núcleos) o solo núcleos
** Cantidad de memoria: por nodo o por CPU (lógica)
** Tiempo necesario para que las tareas del usuario completen su trabajo
* Una partición de nodo solicitada (cola de trabajos)
* Un nivel de calidad de servicio (QoS) solicitado que otorga a los usuarios accesos específicos
* Una cuenta solicitada con recursos limitados

De manera predeterminada, los usuarios envían trabajos a una partición particular (marcada como tal para todos los usuarios) y bajo una cuenta particular (preestablecida por usuario).

== Particiones SLURM ==

<table class="wikitable" style="width: 60%;">
<tr>
<td><b>Nombre Particion</b></td>
<td><b>Nodos</b></td>
<td><b>CPUs</b></td>
<td><b>RAM</b></td>
<td><b>Descripción</b>
</td></tr>
<tr>
<td>main</td>
<td>27</td>
<td>256</td>
<td>768GB</td>
<td>
</td></tr>
<tr>
<td>general</td>
<td>48</td>
<td>44</td>
<td>187GB</td>
<td>
</td></tr>
<tr>
<td>largemem</td>
<td>9</td>
<td>44</td>
<td>765GB</td>
<td>
</td></tr>
<tr>
<td>v100</td>
<td>2</td>
<td>44</td>
<td>187GB</td>
<td>4 GPUs Nvidia Tesla V100.
</td></tr>
<tr>
<td>mi100</td>
<td>1</td>
<td>128</td>
<td>502GB</td>
<td>2 GPUs AMD Instinct MI100.
</td></tr>
<tr>
<td>mi210</td>
<td>2</td>
<td>24</td>
<td>1457GB</td>
<td>6 GPUs AMD Instinct MI210.
</td></tr>
<tr>
<td>debug</td>
<td>2</td>
<td>48</td>
<td>768GB</td>
<td>Destinados a pruebas de máximo 30 minutos.
</td></tr></table>

== Introducción a los comandos slurm ==
<table class="wikitable" style="width: 60%;">
<td><b>Comando SLURM</b></td>
<td><b>Descripción</b>
</td></tr>
<tr>
<td>srun</td>
<td>ejecutar un comando en nodos de cómputo asignados.
</td></tr>
<tr>
<td>sbatch</td>
<td>presentar un script de trabajo
</td></tr>
<tr>
<td>squeue</td>
<td>Mostrar estado de los trabajos en la cola.
</td></tr>
<tr>
<td>scancel</td>
<td>eliminar un trabajo.
</td></tr>
<tr>
<td>sinfo</td>
<td>Muestra el estado de los nodos de cómputo.
</td></tr></table>
Estos son los comandos básicos utilizados para realizar la mayoría de las operaciones básicas con SLURM.

=== Estado de nodos ===
Para consultar el uso de nuestra infraestructura y qué particiones están más libres, le recomendamos el comando sinfo:

<pre># sinfo<small>
PARTITION AVAIL TIMELIMIT NODES STATE NODELIST
main* up infinite 1 idle mn[016,018]
main* up infinite 21 mix mn[001-003,005,007-011,013,015,017,019-027]
main* up infinite 4 alloc mn[004,006,012,014]
general up infinite 1 drain sn041
general up infinite 16 mix sn[005-007,012-015,019-021,030-031,043-048]
general up infinite 31 alloc sn[001-004,008-011,016-018,022-029,032-040]
largemem up infinite 1 mix fn006
largemem up infinite 8 alloc fn[001-005,007-009]
debug up infinite 2 idle leftraru[1-2]
v100 up infinite 2 mix gn[001-002]
mi100 up infinite 1 idle gn003
mi210 up infinite 1 mix gn004
mi210 up infinite 1 idle gn005</small>
</pre>

Fijándose en el texto resaltado de la salida del comando sinfo, se puede comprobar que en la partición main hay 20 nodos que están completamente ocupados (estado alloc), 7 nodos que están libres (idle); por otro lado, en la partición general hay 22 nodos completamente ocupados, 4 parcialmente ocupados y 22 libres. Dado este escenario, está claro que debería de lanzar sus ejecuciones en los nodos de la partición general, por las razones anteriormente expuestas.

Para lanzar en la partición general, debe tener en cuenta que tiene que indicar en su script que se use dicha partición en vez de, probablemente, main. Por supuesto, en esta partición cambian las características técnicas, se pasan a tener 44 cores por nodo (en vez de 256 en main) y una capacidad RAM de 187GB (en vez de 768GB en main). Puede ver más información de las particiones en este link(agregar link), donde podrá revisar que con la inclusión de Guacolda hemos añadido nodos con hasta 765GB de memoria RAM y nodos con GPUs Nvidia Tesla V100 y AMD Instinct MI100 .

Para ver los nodos disponibles y poder determinar en que partición lanzar los trabajos se recomienda utilizar el siguiente comando.

<pre>[prueba@leftraru1 ~]$ sinfo -o "%10P %6D %10t %10m %c" -t idle| egrep "PARTITION|main|general|largemem|v100|mi100|mi210"
PARTITION NODES STATE MEMORY CPUS
PARTITION NODES STATE MEMORY CPUS
main* 2 idle 727000 256
general 0 n/a 0 0
largemem 0 n/a 0 0
v100 0 n/a 0 0
mi100 1 idle 485000 128
mi210 1 idle 1457000 48
</pre>

El comando anterior muestra que main tiene 27 nodos libres, en este caso es recomendado lanzar en en main para evitar que el trabajo quede en cola por falta de recursos en otros nodos.

Otro Ejemplo, se muestra sólo una partición específica

<pre>[prueba@leftraru1 ~]$ sinfo -p main
PARTITION AVAIL TIMELIMIT NODES STATE NODELIST
main* up infinite 15 mix mn[001-008,014-020]
main* up infinite 12 idle mn[009-013,021-027]
</pre>

=== Comprobación del estado de tareas ===
squeue - Muestra el estatus de los trabajos

<pre>squeue # tus trabajos
squeue -u <username> # trabajos por usuario <username>
</pre>

squeue: Comprobar estados de los trabajos

<div style="" class="mw-highlight mw-content-ltr" dir="ltr">
<pre>
JOBID PARTITION NAME USER ST TIME NODES NODELIST(REASON)
13951858_1 general test1 test1 R 1-18:35:14 2 cn[009-010]
13951857_2 general test2 test1 R 1-18:36:11 2 cn[099-100]
13956453 gpu test3 test3 R 1-03:42:08 1 cn039
13956449 largemem test4 test4 R 1-05:42:08 1 cn044
</pre>

Puede utilizar squeue para saber el estado de una o varias de sus tareas

<pre>
$ squeue -o "%.15i %.6P %.8j %.20S %.11M %.11L %.20V %.10Q %.4C %.2D %.6m" -S -t,-Q
JOBID PARTIT NAME START_TIME TIME TIME_LEFT SUBMIT_TIME PRIORITY CPUS NO MIN_ME
10837561 general TEST1 2018-06-18T18:51:01 19:00:31 2-04:59:29 2018-06-18T18:51:01 119972 1 1 1000M
10838562 general TEST2 2018-06-19T11:30:47 2:20:45 2-21:39:15 2018-06-19T11:30:46 119946 1 1 1000M
</pre>

para mas opciones puede revisar con el comando [https://slurm.schedmd.com/squeue.html man squeue] las opciones restantes.

=== Códigos de ESTADO de los trabajos ===

Los trabajos suelen pasar por varios estados durante su ejecución. Los estados típicos son PENDIENTE, EN EJECUCIÓN, SUSPENDIDO, FINALIZANDO y TERMINADO. A continuación se explica cada estado.

'''BF''' BOOT_FAIL
Trabajo finalizado debido a un fallo de arranque, normalmente debido a un fallo de hardware (por ejemplo, no se puede arrancar el nodo o bloque y el trabajo no se puede volver a poner en cola).

'''CA''' CANCELADO
El trabajo ha sido cancelado explícitamente por el usuario o el administrador del sistema. El trabajo puede haberse iniciado o no.

'''CD''' TERMINADO
El trabajo ha terminado todos los procesos en todos los nodos con un código de salida de cero.

'''CF''' CONFIGURANDO
Al trabajo se le han asignado recursos, pero están esperando a que estén listos para su uso (por ejemplo, arrancando).

'''CG''' COMPLETANDO
El trabajo está en proceso de finalización. Algunos procesos en algunos nodos pueden estar aún activos.

'''DL''' FECHA LÍMITE
El trabajo ha finalizado en la fecha límite.

'''F''' FALLÓ
Trabajo finalizado con un código de salida distinto de cero u otra condición de fallo.

'''NF''' NODO_FAIL
Trabajo finalizado debido al fallo de uno o más nodos asignados.

'''OOM''' OUT_OF_MEMORY
El trabajo ha experimentado un error de memoria insuficiente.

'''PD''' PENDIENTE
El trabajo está pendiente de asignación de recursos.

'''PR''' PREEMPTED
El trabajo ha finalizado debido a una espera.

'''R''' EN MARCHA
El trabajo tiene actualmente una asignación.

'''RD''' RESV_DEL_HOLD
El trabajo se está reteniendo después de que se eliminara la reserva solicitada.

'''RF''' REQUEUE_FED
El trabajo está siendo solicitado por una federación.

'''RH''' REQUEUE_HOLD
Se está volviendo a poner en cola un trabajo retenido.

'''RQ''' REQUEUED
Se está poniendo en cola un trabajo que se está completando.

'''RS''' CAMBIO DE TAMAÑO
El trabajo está a punto de cambiar de tamaño.

'''RV''' REVOCADO
El trabajo se ha retirado del clúster debido a que otro clúster ha iniciado el trabajo.

'''SI''' SEÑALANDO
El trabajo está siendo señalizado.

'''SE''' SPECIAL_EXIT
El trabajo se ha puesto en cola en un estado especial. Este estado puede ser establecido por los usuarios, normalmente en EpilogSlurmctld, si el trabajo ha terminado con un valor de salida particular.

'''SO''' STAGE_OUT
El trabajo está preparando los archivos.

'''ST''' PARADO
El trabajo tiene una asignación, pero la ejecución se ha detenido con la señal SIGSTOP. Los CPUS han sido retenidos por este trabajo.

'''S''' SUSPENDIDO
El trabajo tiene una asignación, pero se ha suspendido la ejecución y se han liberado CPUs para otros trabajos.

'''TO''' TIMEOUT
El trabajo ha finalizado al alcanzar su límite de tiempo.

=== Cancelar un trabajo ===
Con scancel se puede cancelar un trabajo en ejecución
<pre>scancel <jobID> # Matar proceso <jobID>. (puede obtener el ID del job con "squeue")
scancel -u <username> # Matar proceso por usuario <username>.
</pre>
<pre>[prueba@leftraru1 ~]$ squeue -u prueba
JOBID PARTITION NAME USER ST TIME NODES NODELIST(REASON)
45594 main TEST prueba R 0:59 3 mn[001-003]
</pre>
<pre>[prueba@leftraru1 ~]$ scancel 45594
[prueba@leftraru1 ~]$ squeue -u prueba
JOBID PARTITION NAME USER ST TIME NODES NODELIST(REASON)
[prueba@leftraru1 ~]$
</pre>

=== Ver estado de trabajos ===
Para revisar el detalle de las opciones de un trabajo: scontrol show job

<pre>
$ scontrol show job 10837561
JobId=10837561 JobName=TEST1
UserId=usuario(1000) GroupId=group(1000) MCS_label=N/A
Priority=1100 Nice=0 Account=account QOS=120
JobState=RUNNING Reason=None Dependency=(null)
Requeue=0 Restarts=0 BatchFlag=1 Reboot=0 ExitCode=0:0
DerivedExitCode=0:0
RunTime=19:03:08 TimeLimit=3-00:00:00 TimeMin=N/A
SubmitTime=2018-06-18T18:51:01 EligibleTime=2018-06-18T18:51:01
StartTime=2018-06-18T18:51:01 EndTime=2018-06-21T18:51:01 Deadline=N/A
PreemptTime=None SuspendTime=None SecsPreSuspend=0
Partition=main AllocNode:Sid=leftraru2:5471
ReqNodeList=(null) ExcNodeList=(null)
NodeList=cn021
BatchHost=cn021
NumNodes=1 NumCPUs=1 NumTasks=1 CPUs/Task=1 ReqB:S:C:T=0:0:*:*
TRES=cpu=1,mem=1000M,node=1
Socks/Node=* NtasksPerN:B:S:C=1:0:*:* CoreSpec=*
Nodes=cn021 CPU_IDs=1 Mem=1000 GRES_IDX=
MinCPUsNode=1 MinMemoryCPU=1000M MinTmpDiskNode=0
Features=(null) DelayBoot=00:00:00
Gres=(null) Reservation=(null)
OverSubscribe=OK Contiguous=0 Licenses=matlab Network=(null)
Command=/home/usuario/script.sh
WorkDir=/home/usuario/
StdErr=/home/usuario/10837561_%x.err
StdIn=/dev/null
StdOut=/home/usuario/10837561_%x.out
Power=
BatchScript=
</pre>

Para ver el script asociado a un trabajo: scontrol write batch_script <job_id> -

<pre>
$ scontrol write batch_script 10837561 -
#!/bin/bash
#SBATCH -J nombre_del_trabajo
#SBATCH -p main
#SBATCH -n 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --mail-user=usaurio@correo.cl #RECUERDA INDICAR TU CORREO!
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH -o nombre_del_trabajo%j_%x.out
#SBATCH -e nombre_del_trabajo%j_%x.err
#SBATCH --license=matlab

ml MATLAB/2017a

matlab -nodisplay -nosplash -nodesktop < programa.m
</pre>

== Ejecutando trabajos ==
Actualmente contamos con 2 metodos de enviar trabajos bajo SLURM: '''sbatch''' and '''srun'''. A veces puede ser ventajoso ejecutar un solo comando en el clúster como prueba o realizar rápidamente una operación con recursos adicionales. 'srun' permite a los usuarios hacer esto, y comparte las mismas variables que 'sbatch' . STDOUT y STDERR para un trabajo 'srun' serán redirigidos a la pantalla del usuario. Ctrl-C cancelará un trabajo srun. '''sbatch''' enviará un script de trabajo para que lo ejecute el clúster. Los scripts de trabajo bajo SLURM son simplemente scripts de shell (* .sh) con un conjunto de solicitudes de recursos en la parte superior del script.

Uso básico de srun:

<pre>
srun <algúnComando>
</pre>

Ejemplo de salida (ejecutando el comando "hostname" para saber en que nodo se está ejecutando):
<pre> $ srun hostname
cn003
</pre>

Para enviar un script de trabajo a SLURM:
<pre>sbatch nombreScript.sh</pre>

Example output:
<pre>$ sbatch test-job.sh
Submitted batch job 1169</pre>

=== Variables Slurm ===
Las variables en esta sección son obligatorias, y SLURM las determina para determinar dónde y cuándo se ejecutarán sus trabajos. Si no asigna un valor para estos, el planificador asignará a sus trabajos el valor predeterminado. Si no solicita específicamente recursos para un trabajo, se le asignará un conjunto de recursos predeterminados. Para obtener una lista de todas las variables disponibles, consulte la documentación de SLURM en http://slurm.schedmd.com/sbatch.html. Las variables de este artículo estaban cubiertas porque eran las más relevantes para los casos de uso típicos.

<table class="wikitable" style="width: 100%;">
<tr>
<td><b>Comando SLURM</b></td>
<td><b>Descripción</b>
</td></tr>
<tr>
<td>--mem-per-cpu=<megabytes></td>
<td>Memoria requerida para el trabajo por CPU (en MegaBytes). El valor predeterminado es 1024 MB.
</td></tr>
<tr>
<td>-p <partition>, --partition=<partition></td>
<td>Enviar un trabajo a una partición específica.
</td></tr>
<tr>
<td>-n, --ntasks=<cantidad de tareas></td>
<td>Número de tareas que serán asignadas para el trabajo.
</td></tr>
<tr>
<td>-c <cpus></td>
<td>Esta es la cantidad de CPU que necesita su trabajo. Tenga en cuenta que SLURM es relativamente generoso con las CPU, y el valor especificado aquí es el número "mínimo" de CPU que se asignará a su trabajo. Si hay CPU adicionales disponibles en un nodo más allá de lo solicitado, su trabajo recibirá esas CPU hasta que otros trabajos las necesiten. El valor predeterminado es 1 CPU. Intentar usar más CPU de las que se le asignaron dará como resultado que sus procesos adicionales se turnen en la misma CPU (ralentizando su trabajo).
</td></tr>
<tr>
<td>-J <name>, --jobname=<name></td>
<td>Especifica un nombre a tu trabajo.
</td></tr>
<tr>
<td>--mail-type=BEGIN,END,FAIL,ALL<b> and </b>--mail-user=<emailAddress></td>
<td>Enviar por correo electrónico cuando su trabajo comienza / termina / falla. Puede especificar varios valores para esto (separados por comas) si es necesario.
</td></tr>
<tr>
<td>-o <STDOUT_log>, --output=<STDOUT_log></td>
<td>Redirija la salida a los archivos de registro que especifique. Por defecto, ambos, STDOUT and STDERR son enviados a este archivo. Puedes especificar %j como parte del nombre de archivo de registro para indicar la ID del trabajo (como ejemplo, "#SBATCH -o ouptut_%j.o" redirigiría la salida a "output_123456.o").
</td></tr>
<tr>
<td>-e <STDERR_log>, --error=<STDERR_log></td>
<td>Redireccionar STDERR a un archivo separado. Funciona exactamente igual que "-o".
</td></tr>
<tr>
<td>-t <days-hours:minutes:seconds></td>
<td>Walltime para tu trabajo. La duración del Walltime es el tiempo que espera que su trabajo se ejecute.
</td></tr>
<tr>
<td>-a, --array=<índices></td>
<td>Envía una lista (arreglo) de trabajos identicos. Solo aplica para sbatch.
</td></tr></table>

Los scripts de trabajo especifican los recursos solicitados y otras consideraciones especiales con comentarios especiales "#SBATCH" en la parte superior de un script de trabajo. Aunque muchas de estas opciones son opcionales, las varibles que se ocupan de solicitudes de recursos (CPU, memoria y tiempo) son obligatorias. Todas las variables deben agregarse a sus scripts de la siguiente manera:

<pre>#SBATCH <variable></pre>
Para especificar un nombre al job, por ejemplo, debe agregar lo siguiente a su secuencia de comandos:

<pre>#SBATCH --job-name=nombreDeTrabajo</pre>

===Enviar un script===
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -J example
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 1
#SBATCH --output=example_%j.out
#SBATCH --error=example_%j.err
#SBATCH --mail-user=user@example.com
#SBATCH --mail-type=ALL
</pre>

Como debe comenzar un script en Linux:
<pre>
#!/bin/bash
</pre>

Nombre del trabajo:
<pre>
#SBATCH -J example
</pre>

Nombre la partición donde desea ejecutar el Job:
<pre>
#SBATCH -p general
</pre>

Número de tareas:
<pre>
#SBATCH -n 1
</pre>

Log de salida:
<pre>
#SBATCH -o example_%j.out
</pre>

Log de error:
<pre>
#SBATCH -e example_%j.err
</pre>

Correo para notificaciones:
<pre>
#SBATCH --mail-user=user@example.com
</pre>

Enviar correo en todos casos (verificar opciones arriba):
<pre>
#SBATCH --mail-type=ALL
</pre>

=== Programar tarea (uso de scrontab) ===
'''scrontab''' es una implementación del clásico planificador de tareas de linux '''crontab''' donde se guarda un listado de comandos a ejecutar en un tiempo determinado por el usuario.

Para acceder a scrontab utilice el siguiente comando:
<pre>
[prueba@leftraru1 ~]$ scrontab -e
</pre>

Esto le permitirá editar su archivo scrontab, asignando recursos como también el momento en que desea ejecutar su tarea. La estructura base a utilizar es la siguiente:
<pre>
#SCRON -J mi_tarea
#SCRON -p main
#SCRON -n 1
#SCRON -c 1
#SCRON --mem-per-cpu=2300
#SCRON --mail-user=foo@bar.com
#SCRON --mail-type=ALL
#SCRON -o mi_tarea_%j.out
#SCRON -e mi_tarea_%j.err
# Example of job definition:
# .---------------- minute (0 - 59)
# | .------------- hour (0 - 23)
# | | .---------- day of month (1 - 31)
# | | | .------- month (1 - 12) OR jan,feb,mar,apr ...
# | | | | .---- day of week (0 - 6) (Sunday=0 or 7) OR sun,mon,tue,wed,thu,fri,sat
# | | | | |
# * * * * * command to be executed
</pre>

* '''minute''' - Corresponde al minuto en que se va a ejecutar el script, valor de 0 a 59.
* '''hour''' - Hora de ejecución, formato 24 horas, valor de 0 a 23, donde 0 son las 12:00 AM.
* '''day of month''' - Día del mes, la tarea se puede ejecutar cada x día, valor de 1 a 31.
* '''month''' - La tarea se puede ejecutar cada x mes, valor de 1 a 12.
* '''day of week''' - Día de la semana, valor de 0 a 6, donde 0 es Domingo.
* '''command to be executed''' - Script a ejecutar por el usuario.

Ejemplo envío de trabajo slurm:

Para la asignación de recursos, utilizaremos la directriz '''#SCRON''', que utiliza los mismos parámetros usados por '''#SBATCH'''.

Luego de asignar los recursos debemos especificar el tiempo, en este caso la tarea será ejecutada todos los días cada 20 minutos, luego debemos indicar el script enviado por el usuario y guardamos los cambios en el archivo.

<pre>
*/20 * * * * /home/prueba/ejemplo/script.sh
</pre>

Es importante destacar que el script a lanzar '''/home/prueba/ejemplo/script.sh''' debe tener permisos de ejecución.

Para revisar el listado de tareas existentes en nuestro scrontab, ejecutamos el comando:
<pre>
[prueba@leftraru1 ~]$ scrontab -l
*/20 * * * * /home/prueba/ejemplo/script.sh
</pre>

Para borrar el contenido de nuestro scrontab:
<pre>
[prueba@leftraru1 ~]$ scrontab -r
</pre>

'''Información a considerar:'''

* Generar archivos de salida correctamente
** Para que el archivo error y out de tu script se generen en el directorio solicitado, ejemplo, /home/prueba/ejemplo/ en tu script debe estar presente el comando cd “/home/prueba/ejemplo”, esto hará que scrontab se posicione dentro del directorio de salida.
* Es distinto el tiempo de programar el envío de una tarea (scrontab) a que una tarea inicie en el clúster (running), ya que esto dependerá de los recursos libres que existan en ese momento en el clúster.
* Para revisar las tareas programadas debe ejecutar en cualquier nodo login el comando '''scrontab -l''' o revisar con el comando '''squeue''':

<pre>
[prueba@leftraru1 ~]$ squeue
24293471 main /home/eg prueba PD 0:00 1 (BeginTime)
</pre>

==== ¿Ayuda para definir los períodos de tiempo? ====

Es posible verificar el intervalo de tiempo que se quiere utilizar en el sitio https://crontab.guru donde explica de manera clara la periodicidad en que se ejecutará la tarea.

== Checkpointing ==
Es la acción de guardar el estado de un proceso en ejecución en un archivo de imagen de punto de control. Este proceso se puede reiniciar más tarde desde el archivo del punto de control, continuando la ejecución desde donde se detuvo, en la misma computadora o en una diferente.

=== ¿Por qué utilizarlo? ===
* Permite ejecuciones de tarea largas que superen el tiempo de ejecución permitido en el cluster (30 días)
* Estar preparados ante fallas del sistema que nos puedan hacer perder resultados de nuestras simulaciones

=== Utilización ===
Lo primero que debemos hacer en nuestro script es cargar el módulo de Mana:
<pre>
ml mana/3.0.0
</pre>
Este módulo provee 3 ejecutables que necesitaremos:

* '''mana_coordinator:''' Coordina los checkpoints entre los distintos procesos
* '''mana_launch:''' Inicia un proceso con checkpoint
* '''mana_restart:''' Reinicia la ejecución desde una imagen del checkpoint

Necesitaremos 2 scripts para trabajar con checkpoints: Inicio y reinicio

=== Script de inicio (inicio.sh) ===
<pre>
#!/bin/bash
##---------------SLURM Parameters - NLHPC ----------------
#SBATCH -J Testcheckpoint
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 44
#SBATCH --ntasks-per-node=44
#SBATCH --mem-per-cpu=4363
#SBATCH --mail-user=test@nlhpc.cl
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH -o Testcheckpoint_%j.out
#SBATCH -e Testcheckpoint_%j.err

# ----------------Modules----------------------------
ml mana/3.0.0
# ----------------Command--------------------------
#Checkpointing cada 1 hora
mana_cooridinator -i3600
#Ejecutamos nuestra tarea con checkpointing
srun mana_launch ./ejecutable
</pre>

=== Script de reinicio (reinicio.sh) ===
<pre>
#!/bin/bash
##---------------SLURM Parameters - NLHPC ----------------
#SBATCH -J Testcheckpoint
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 44
#SBATCH --ntasks-per-node=44
#SBATCH --mem-per-cpu=4363
#SBATCH --mail-user=test@nlhpc.cl
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH -o Testcheckpoint_%j.out
#SBATCH -e Testcheckpoint_%j.err

# ----------------Modules----------------------------
ml mana/3.0.0
# ----------------Command--------------------------
#Checkpointing cada 1 hora
mana_cooridinator -i3600
#Reiniciar nuestra tarea desde los archivos de checkpoint
srun mana_restart
</pre>

Para correr estos scripts se puede hacer utilizando la funcionalidad de dependencias de SLURM:
<pre>
[test@leftraru2 test]$ sbatch inicio.sh
Submitted batch job 23574685
[test@leftraru2 test]$ sbatch --dependency=afterok:23574685 reinicio.sh
</pre>

== Trabajos ==
=== Trabajos paralelos ===
Muchos de los trabajos que se ejecutan en un clúster de producción implicarán más de un procesador (CPU, núcleo). Dichos trabajos paralelos deben solicitar la cantidad de recursos necesarios a través de opciones adicionales. Los más comunes son:

Para diferentes tipos de trabajos paralelos, se especificarán diferentes opciones. Los trabajos paralelos más comunes son trabajos de MPI (memoria distribuida), trabajos de subprocesos múltiples (memoria compartida) y los llamados híbridos que son una combinación de los dos. Analicemos por separado con un n ejemplo para cada uno.

=== Ejecución de programas con MPI ===
MPI (interfaz de paso de mensajes) es la API de comunicación estándar para trabajos paralelos de memoria distribuida capaz de implementarse en un clúster. Para programar dicho trabajo, es necesario especificar la cantidad de nodos del clúster que se utilizarán y la cantidad de procesos (tareas) que se ejecutarán en cada nodo.

El siguiente es un ejemplo de ejecución de un programa compilado con Open MPI:

#!/bin/bash
#SBATCH -J example_mpi
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 264
#SBATCH --ntasks-per-node=44
#SBATCH --output=example_%j.out
#SBATCH --error=example_%j.err
#SBATCH --mail-user=user@example.com
#SBATCH --mail-type=ALL

srun ./mpi_test
A continuacion se explica línea por líneael script.

Como empieza un shell script en Linux:
<pre>
#!/bin/bash
</pre>

Nombre del Job:
<pre>
#SBATCH -J example_mpi
</pre>

Nombre la particion donde se desea ejecutar el trabajo:
<pre>
#SBATCH -p general
</pre>

Número de tareas. Debe de ser un número múltiplo del número de CPUs máximo que tenga un node de la partición donde se lanza:
<pre>
#SBATCH -n 264
</pre>

Con esto se fuerza a que se lancen 44 tareas MPI en cada uno de los nodos, ocupando de este modo nodos completos. En este caso 6 nodos completos:
<pre>
#SBATCH --ntasks-per-node=44
</pre>

Log de salida:
<pre>
#SBATCH -o example_%j.out
</pre>

Log de error:
<pre>
#SBATCH -e example_%j.err
</pre>

Correo para notificaciones:
<pre>
#SBATCH --mail-user=user@example.com
</pre>

Envía correo en todos los casos:
<pre>
#SBATCH --mail-type=ALL
</pre>

Programa para ejecutar:
<pre>
srun ./mpi_test
</pre>

'''Nota''': no se carga específicamente el módulo "mpi" ya que se carga siempre por defecto.

Para enviarlo al clúster debe ejecutar el comando: ''sbatch script.sh''. El ejemplo anterior ejecutará una tarea OpenMPI con 264 procesos reservando 264 cores para ello.

=== Trabajos multiproceso OpenMP ===
Los trabajos paralelos diseñados para ejecutarse en un sistema multi-core (shared-memory) suelen ser "multi-threaded". La programación de un job de este tipo requiere especificar el número de núcleos que se utilizan para acomodar los subprocesos.

OpenMP es el conjunto común de variables de compilación para facilitar el desarrollo de programas multi-threaded. Un script típico de SLURM para un programa de este tipo se ve así:
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -J OMPtest
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 1
#SBATCH -c 44
#SBATCH --ntasks-per-node=44
#SBATCH --mem-per-cpu=1024
#SBATCH -o example_%j.out
#SBATCH -e example_%j.err
#SBATCH --mail-user=user@example.com
#SBATCH --mail-type=ALL

OMP_NUM_THREADS=$SLURM_CPUS_PER_TASK time ./omp-program
</pre>

Como debe comenzar un script en Linux:
<pre>
#!/bin/bash
</pre>

Nombre del Job:
<pre>
#SBATCH -J OMPtest
</pre>

Nombre la particion donde desea ejecutar el Job:
<pre>
#SBATCH -p general
</pre>

Número de trabajos:
<pre>
#SBATCH -n 1
</pre>

Número de tareas:
<pre>
#SBATCH -c 44
</pre>

Con esto se fuerza a que se agrupen las 44 tareas en un nodo (en OpenMP no hay comunicación entre nodos, por lo que todas las tareas deben estar en el mismo nodo o no funcionaría):
<pre>
#SBATCH --ntasks-per-node=44
</pre>

Memoria por core (MBytes):
<pre>
#SBATCH --mem-per-cpu=1024
</pre>

Log de salida:
<pre>
#SBATCH -o example_%j.out
</pre>

Log de error:
<pre>
#SBATCH -e example_%j.err
</pre>

Correo para notificaciones:
<pre>
#SBATCH --mail-user=user@example.com
</pre>

Enviar correo en todos los casos:
<pre>
#SBATCH --mail-type=ALL
</pre>

Programa para ejecutar:
<pre>
OMP_NUM_THREADS=$SLURM_CPUS_PER_TASK time ./omp-program
</pre>

Cuando se utiliza un programa OpenMP, el número de subprocesos (y, por lo tanto, el número requerido de núcleos) se especifica a través de la variable de entorno OMP_NUM_THREADS que, por lo tanto, aparece en el script frente a la llamada al programa. Lo estamos configurando en la variable interna SLURM_CPUS_PER_TASK que se establece a través de la opción "-c" (a 44 en nuestro ejemplo, que sería el número total de cores de un nodo de la partición "general").

La opción "-n" se mantiene en 1 para indicar un único trabajo principal que tiene 44 tareas. Para asegurarnos que todas las tareas se ejecutan en el mismo nodo, se añade la opción "--ntasks-per-node" con el máximo número de cores que tiene un nodo de la partición donde se está lanzando el trabajo.

=== Ejecución de tareas en GPUs ===
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -J ejemplo_gpus
#SBATCH -p v100
#SBATCH -n 1
#SBATCH -o ejemplo_%j.out
#SBATCH -e ejemplo_%j.err
#SBATCH --mail-user=correo@gmail.com
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH --mem-per-cpu=4300
#SBATCH --gres=gpu:1

./programa
</pre>

Inicio de un bash script en Linux:
<pre>
#!/bin/bash
</pre>

Nombre del trabajo:
<pre>
#SBATCH -J ejemplo_gpus
</pre>

Nombre la partición donde se ejecuta el trabajo:
<pre>
#SBATCH --partition=v100
</pre>

Número de tareas:
<pre>
#SBATCH -n 1
</pre>

Log de salida:
<pre>
#SBATCH -o ejemplo_%j.out
</pre>

Log de error:
<pre>
#SBATCH -e ejemplo_%j.err
</pre>

Correo para notificaciones:
<pre>
#SBATCH --mail-user=user@example.com
</pre>

Enviar correo en todos los casos:
<pre>
#SBATCH --mail-type=ALL
</pre>

Memoria por CPU (MB):
<pre>
#SBATCH --mem-per-cpu=4365
</pre>

Cantidad utilizada de GPUs. El parámetro gpu:1 indica la cantidad de tarjetas a utilizar (cada nodo tiene 2 GPUs):
<pre>
#SBATCH --gres=gpu:1
</pre>

Programa para ejecutar:
<pre>
./programa
</pre>

=== Job Arrays ===
Cuando se ejecutan cientos o miles de simulaciones que utilizan la misma cantidad de recursos, puede ser una ventaja ejecutar estas simulaciones como un "job array". Los job array le permiten enviar miles de dichos trabajos (llamados "job steps") con un solo script. A cada simulación se le asignará un valor único para la variable de entorno SLURM_ARRAY_TASK_ID. Puede usar esta variable para leer parámetros para pasos individuales de una línea dada de un archivo.

=== Caso de uso de un Script Job Array (Gaussian) ===
Tenemos usuarios que actualmente envían varias simulaciones al clúster que son similares en cuanto al uso de recursos, pero, la diferencia es que solo cambia la entrada que le entregan al programa. Para esta situación, recomendamos hacer uso de un script Job Array.

En este ejemplo crearemos un script job array para el software Gaussian, el cual, realizará 63 simulaciones, cada una de estas utilizará 8 cores y podrá alcanzar un uso máximo de 8 Gb de memoria ram. Para este caso utilizaremos la partición general donde cada nodo tiene 46 Gb de memoria ram y 20 cores.

Script:
<pre>
#!/bin/bash
# ----------------SLURM Parameters----------------
#SBATCH -J prueba
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 1
#SBATCH -c 8
#SBATCH --mem-per-cpu=1000
#SBATCH --mail-user=prueba@nlhpc.cl
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH --array=1-63
#SBATCH -o prueba_%A_%a.out
#SBATCH -e prueba_%A_%a.err
#-----------------Toolchain---------------------------
ml purge
ml intel/2019b
# ----------------Módulos-----------------------------
ml g16/B.01
# ----------------Comandos--------------------------
file=$(ls Child_10_*.com | sed -n ${SLURM_ARRAY_TASK_ID}p)
srun g16 $file
</pre>

'''
Descripción de comandos utilizados en script:'''

Inicio de un bash script en Linux:
<pre>
#!/bin/bash
</pre>

Nombre de la simulación:
<pre>
#SBATCH -J prueba
</pre>

Nombre la partición donde se ejecuta la simulación:
<pre>
#SBATCH -p general
</pre>

Número de tareas (1 tarea va a ejecutar 63 simulaciones):
<pre>
#SBATCH -n 1
</pre>

Core’s por tareas (cada tarea utilizará un máximo 8 cores):
<pre>
#SBATCH -c 8
</pre>

Memoria ram por cpu (cada tarea utilizará un máximo 8 Gb de ram):
<pre>
#SBATCH –mem-per-cpu=1000
</pre>

Correo para activar el envío de notificaciones:
<pre>
#SBATCH --mail-user=prueba@nlhpc.cl
</pre>

Permitir envío de notificaciones:
<pre>
#SBATCH --mail-type=ALL
</pre>

Se generan 63 simulaciones diferentes:
<pre>
#SBATCH --array=1-63
</pre>

Log de salida: (ejemplo: prueba_18455017_1.out)

* %A corresponde al Job ID de nuestra tarea que le asignará Slurm → 18455017.
* %a corresponde a la simulación X de nuestra tarea que le asignará Slurm → 1.
<pre>
#SBATCH -o prueba_%A_%a.out
</pre>

Log de errores: (ejemplo: prueba_18455017_1.err)

* %A corresponde al Job ID de nuestra tarea que le asignará Slurm → 18455017.
* %a corresponde a la simulación X de nuestra tarea que le asignará Slurm → 1.

<pre>
#SBATCH -e prueba_%A_%a.err
Toolchain: en este apartado, limpiaremos nuestro entorno de software no deseados y luego escogemos la herramienta informática con la cual está compilado el software Gaussian (nosotros utilizamos el compilador Intel/2019b).

#-----------------Toolchain---------------------------
ml purge
ml intel/2019b
Módulos: cargamos el software Gaussian versión 16/B.0.

# ----------------Módulos-----------------------------
ml g16/B.01
Comandos: aquí definimos los comandos a ejecutar.

# ----------------Comandos--------------------------
file=$(ls Child_10_*.com | sed -n ${SLURM_ARRAY_TASK_ID}p)
srun g16 $file
</pre>
file= variable que va a listar los archivos de entrada que comiencen por Child_10_ y terminen en .com

[[Archivo:Child.png|no]]

sed -n ${SLURM_ARRAY_TASK_ID}p) ← Sed imprimirá las líneas de cada archivo de entrada y la variable $SLURM_ARRAY_TASK_ID asumirá estas entradas como matriz de simulación en nuestro job array, en este ejemplo tenemos 63 archivos de entrada.

Para más detalles sobre los archivos stdin, stdout y stderr de una simulación % A será reemplazado por el valor de SLURM_ARRAY_JOB_ID que es el Job ID de nuestra tarea y %a será reemplazado por el valor de SLURM_ARRAY_TASK_ID que corresponde a la simulación X de nuestra tarea.

Srun g16 $file: ejecutará el comando gaussian g16 interpretando la variable $file en los nodos de cómputo asignados.

Enviar el script:
<pre>
[prueba@leftraru1 ~]$ sbatch prueba.sh
</pre>

=== Ejecución de una tarea que ocupa mucha RAM por CPU ===
Debemos tener en cuenta que la RAM que SLURM reserva por defecto son 1000 MB. Un típico error de cancelación de tarea por falta de memoria es el siguiente:
<pre>
/tmp/slurmd/job136839939/slurm_script: line 15: 23547 Killed ./programa.sh
slurmstepd: error: Detected 1 oom-kill event(s) in step 136839939.batch cgroup. Some of your processes
may have been killed by the cgroup out-of-memory handler.
</pre>

Si su tarea ocupa más de la memoria por defecto, puede utilizar el siguiente parámetro:
<pre>
#SBATCH --mem-per-cpu=2300 #Máxima RAM por CPU
</pre>
Esto hará que SLURM reserve más RAM por CPU para sus tareas.

Tenga en cuenta que nuestros nodos tienen 46 GB de memoria RAM (Partición slims), 187 GB (Partición general) y 765 GB (Partición largemem) por nodo. [https://wiki.nlhpc.cl/Hardware_Disponible Más información].

Otra forma de reservar memoria es utilizando el siguiente parámetro:

<pre>
#SBATCH --mem=2300
</pre>
En este caso SLURM realizará una reserva de memoria de 2300 MB pero por la totalidad del trabajo.

Los parámetros anteriores al igual que el número de CPUs que se van a usar, hay que afinarlos lo mejor posible. Para ello lo que se puede hacer es hacer pruebas en los nodos logins, sin lanzar en las colas, y así estudiar el uso de RAM y CPU por parte de sus procesos.

=== Ejecución de una tarea con Dependencias ===
Las dependencias de trabajos se utilizan para aplazar el inicio de un trabajo hasta que se satisfagan las dependencias especificadas. Se especifican con la opción --dependency en el siguiente formato:
<pre>
sbatch --dependency=<type:job_id[:job_id][,type:job_id[:job_id]]> ...
</pre>
Los tipos de dependencias son las siguientes:

* '''after''':jobid[:jobid...] - el trabajo puede empezar después de que los trabajos especificados comiencen
* '''afterany''':jobid[:jobid...] - el trabajo puede empezar después de que los trabajos especificados terminen
* '''afternotok''':jobid[:jobid...] - el trabajo puede empezar después que los trabajos especificados terminan fallidamente
* '''afterok''':jobid[:jobid...] - el trabajo puede empezar después que los trabajos especificados terminan exitósamente

La manera más simple de usar una dependencia del tipo afterok:
<pre>
[prueba@leftraru1 ~]$ sbatch job1.sh
Submitted batch job 21363626
[prueba@leftraru1 ~]$ sbatch --dependency=afterok:21363626 job2.sh
</pre>

Ahora cuando job1.sh termine correctamente, el job2.sh entrará en ejecución. Si job1.sh termina fallidamente, job2.sh no entrará en ejecución nunca pero sí quedará en cola (debe cancelarse manualmente el trabajo).

==== Capturando el Job ID para facilitar la ejecución de varias tareas con dependencias ====
Es posible capturar en una variable el Job ID de cada tarea para poder lanzar varias tareas sin conocer el Job ID previamente.

Por ejemplo, si se desea lanzar 4 tareas que sean dependientes con la anterior, se comenzará lanzando la primera tarea y capturando en la variable '''$JOB1''', el que será utilizado como dependencia en la tarea '''$JOB2''', y así sucesivamente.

<pre>
JOB1=$(sbatch job_1.sbatch 2>&1 | awk '{print $4}')
JOB2=$(sbatch --dependency=afterok:$JOB1 job_2.sbatch 2>&1 | awk '{print $4}')
JOB3=$(sbatch --dependency=afterok:$JOB2 job_3.sbatch 2>&1 | awk '{print $4}')
JOB4=$(sbatch --dependency=afterok:$JOB3 job_4.sbatch 2>&1 | awk '{print $4}')
</pre>

== Prioridad de tarea ==
Cómo ver la prioridad del trabajo. Los factores que determinan la prioridad del trabajo, incluyendo la fórmula y pesos.

=== Factores que determinan prioridad de tarea ===
<table class="wikitable" style="width: 60%;">
<tr>
<td><b>Comando SLURM</b></td>
<td><b>Descripción</b>
</td></tr>
<tr>
<td>Edad</td>
<td>la cantidad de tiempo que el trabajo ha estado esperando en la cola.
</td></tr>
<tr>
<td>Tamaño de la tarea</td>
<td>número de nodos solicitados por el trabajo.
</td></tr>
<tr>
<td>Partición</td>
<td>prioridad para una partición determinada.
</td></tr>
<tr>
<td>Prioridad Baja</td>
<td>Mientras más tareas se ejecuten en el cluster, menor será la prioridad.
</td></tr>
<tr>
<td>Prioridad Alta</td>
<td>Mientras menos tareas se ejecuten en el clúster, más alta es la prioridad.
</td></tr></table>

== Prioridad de tarea ==
Cómo ver la prioridad del trabajo. Los factores que determinan la prioridad del trabajo, incluyendo la fórmula y pesos.

=== Factores que determinan prioridad de tarea ===
* Edad - la cantidad de tiempo que el trabajo ha estado esperando en la cola
* Tamaño Oficio - número de nodos solicitados por el trabajo
* Partición - prioridad para una partición determinada
* Contribución de prioridades basada en los recursos informáticos utilizados por los miembros de un grupo de investigación en los últimos 30 días - Fairshare.
* Mientras más tareas se ejecuten en el cluster, menor será la prioridad.
* Mientras menos tareas se ejecuten en el clúster, más alta es la prioridad.
Fórmula Prioridad de tarea
<pre>
Job_priority =
(PriorityWeightAge) * (age_factor) +
(PriorityWeightFairshare) * (fair-share_factor) +
(PriorityWeightJobSize) * (job_size_factor) +
(PriorityWeightPartition) * (partition_factor) +
(PriorityWeightQOS) * (QOS_factor)
</pre>

== Visualización de sus Tareas ==
Si Ud. necesita visualizar información acerca de sus tareas de forma interactiva, puede utilizar el comando smap:

smap -i 3

[[Archivo:Smap.png|no|700px]]

De esta forma, tendrá una actualización cada 3 segundos de sus tareas en ejecución incluyendo los nodos en los cuales se encuentran ejecutándose.

= Uso del parámetro <code>--time</code> (<code>-t</code>) en SLURM =

El parámetro <code>--time</code> (o <code>-t</code>) en SLURM permite especificar el '''tiempo máximo de ejecución''' para un trabajo. Su uso correcto mejora la eficiencia del scheduler y permite aplicar estrategias como ''backfilling''.

== Formato general ==

<pre>
--time=D-HH:MM:SS
</pre>

* '''D''': días (opcional)
* '''HH''': horas (0–23)
* '''MM''': minutos (0–59)
* '''SS''': segundos (0–59)

También puede usarse en formato corto con <code>-t</code>.

== Ejemplos ==

=== Trabajo de 1 hora ===
<pre>
#SBATCH --time=01:00:00
</pre>

o

<pre>
#SBATCH -t 01:00:00
</pre>

=== Trabajo de 4 horas y 30 minutos ===
<pre>
#SBATCH --time=04:30:00
</pre>

=== Trabajo de 2 días ===
<pre>
#SBATCH --time=2-00:00:00
</pre>

=== Trabajo de 15 minutos ===
<pre>
#SBATCH --time=00:15:00
</pre>

=== Trabajo de 3 días, 5 horas y 45 segundos ===
<pre>
#SBATCH --time=3-05:00:45
</pre>

== Ejemplo en script <code>job.sh</code> ==

<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=mi_trabajo
#SBATCH --partition=general
#SBATCH --ntasks=8
#SBATCH --time=01:30:00 # 1 hora y 30 minutos
#SBATCH --mem=16G

srun ./mi_simulacion
</pre>

== Recomendaciones ==

* Estima lo mejor posible el tiempo necesario.
* No omitas <code>--time</code>: si lo haces, SLURM asumirá un valor por defecto (como 5 días).
* Para pruebas cortas, usa tiempos pequeños (por ejemplo, 10 minutos) para permitir el uso eficiente del scheduler mediante ''backfilling''.

== Más información ==

[https://slurm.schedmd.com/sbatch.html#OPT_time Documentación oficial de SLURM sobre el parámetro --time]

== Bibliografía ==
[http://slurm.schedmd.com/documentation.html Manual Oficial de Slurm]

[https://slurm.schedmd.com/scrontab.html Documentación scrontab]

Dashboard vista de usuario

2025-12-17T13:12:57Z

Eosorio: /* Accediendo a la vista de usuario */

== Accediendo a la vista de usuario ==

Para acceder a la vista de usuario en el [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]], se debe acceder en el ícono superior izquierdo.

[[Archivo:Pass1.png]]

Se solicitará su nombre de usuario y contraseña.

[[Archivo:Vista-usuario-login.png]]

En el caso de que su IP se encuentre bloqueada, una vez acceda al dashboard se ofrecerá la opción de desbloqueo.

Y una vez autenticado notará que la vista del [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]] y sus íconos habrá cambiado.

[[Archivo:Dashboard-vista-usuario1.png]]

Los íconos que aparecen de izquierda a derecha son:

* Cambio de tema claro/oscuro.
* Acceso a ThinLinc
* Acceso a la página principal de esta [https://wiki.nlhpc.cl wiki].
* Acceso al [[Generador Scripts|Generador de Scripts]].
* Visita guiada al dashboard.
* Solicitudes.
* Consola SSH.
* Notificaciones.
* Detalles de Usuario.

=== Cambio de tema claro/oscuro ===

Permite cambiar los colores con los que verás el [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]].

Pruébalo y utiliza el que más te acomode.

=== Accecso a ThinLinc ===

ThinLinc permite acceder a entornos gráficos de diversas aplicaciones directamente desde el clúster, facilitando el uso de herramientas como '''QuantumATK''', '''Matlab''', '''PyMOL''', '''VMD''', '''RStudio''', '''Octave''', '''Paraview''', entre otras, sin necesidad de configurar complejos túneles o entornos locales.

Esto les permite aprovechar la capacidad de cómputo del clúster de manera más visual y sencilla.

=== Acceso a la página principal de la wiki ===

Acceder a la página principal de la [[https://wiki.nlhpc.cl wiki]] en la que encontrarás documentación que gran utilidad.

=== Acceso al Generador de Scripts ===

El [https://wiki.nlhpc.cl/Generador_scripts generador de scripts]es una herramienta que permite realizar scripts SBATCH de manera sencilla y rápida. Permitiendo obtener una estructura que podrás copiar y eventualmente editar para una asignación de recursos específica a las necesidades de tus tareas.

=== Visita guiada al Dashboard ===

Activa el Tour interactivo para conocer en detalle las funciones del nuevo [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]].

=== Solicitudes ===

Esta sección permite realizar solicitudes de manera sencilla, permitiendo que nuestro equipo pueda buscar una solución a tus requerimientos.

Algunos de las solicitudes que puedes realizar corresponden a:

* Solicitud de aumento temporal de recursos,
* Solicitar cuenta adicional de usuario,
* Instalación de software,
* Solución de problemas de acceso al clúster,
* entre otros.

=== Consola SSH ===

Desde aquí podrás acceder a tu cuenta en el clúster.

Si no has logrado acceder utilizando una [[terminal o un cliente SSH|https://wiki.nlhpc.cl/Tutorial_de_acceso_a_Leftraru_via_SSH]], puedes intentar acceder mediante este enlace.

=== Notificaciones ===

Accederás a información importante y útil, como alertas por consumo de almacenamiento, cambios de contraseñas y otras.

=== Detalles de usuario ===

Desde aquí podrás ver algunos detalles de tu cuenta de usuario.

También podrás indicarnos tu teléfono de contacto e indicar tu correo al que desees recibir información sobre tus tareas y actividades del NLHPC.

== Uso de recursos asignados y tareas del usuario ==

Adicional a los nuevos enlaces disponibles a quienes acceden con su usuario al [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]], es posible ver dos nuevas secciones:

* Recursos Utilizados
* Tareas del usuario

=== Recursos utilizados ===

Los recursos utilizados incluyen:

[[Archivo:Dashboard-recursos-utilizados.png]]

* CPU
** Corresponden a las utilizadas por sus tareas en ejecución vs a las asignadas.
* Almacenamiento
** Uso de su almacenamiento vs al almacenamiento asignado.
* Horas de cómputo
** Utilizadas por el usuario vs la totalidad de horas por solicitud.
* Porcentaje uso de horas de cómputo
** Porcentaje del usuario vs porcentaje de grupo.

=== Listado de tareas ===

El listado de tareas muestra las tareas pendientes, en ejecución y las que ha ejecutado, como también la posibilidad de descargar el listado en formato CSV para su uso.

[[Archivo:Vista-usuario-lista-tareas.png]]

También otorga acceso al detalle de las tareas, lo que permite ver el comportamiento individual de cada una de estas.

Esto otorga una gran herramienta para que nuestros usuarios puedan realizar gestión sobre sus tareas de manera más independiente.

== Otros enlaces asociados al Dashboard ==

Puede complementar esta lectura con:

[[Dashboard]]

[[Procedimiento cambio o recuperación de contraseña]]

Uso de conda

2025-12-01T11:47:11Z

Eosorio: /* Carga de módulo */

= Introducción =

Si necesita utilizar entornos virtuales de Conda, el siguiente procedimiento muestra los pasos básicos para crear su primer entorno virtual.

Debe recordar que al ser entornos virtuales, estos estarán almacenados bajo su directorio <code>$HOME</code> y las instalaciones de software bajo este entorno deben ser administradas por el propio usuario.

= Módulos para Conda =

Actualmente en el cluster contamos con distintos módulos que pueden ser utilizados para la creación de entornos virtuales de '''Conda'''. Puede cargar sencillamente el módulo más reciente ejecutando:

ml miniconda3

Si desea una versión específico puede cargar:

ml miniconda3/24.3.0-zen4-h

Para nuestro ejemplo utilizaremos <code>miniconda3/24.3.0-zen4-h</code>, pero puede utilizar el módulo que se adapte a sus necesidades.

= Carga de módulo y activación inicial de Conda =

El siguiente paso debe realizarse una única vez, posterior a esto, el usuario deberá crear, activar y administrar sus propios entornos virtuales.

== Carga de módulo ==

Cargaremos el módulo <code>miniconda3/24.3.0-zen4-h</code>.

Recuerde que si omite la versión del módulo a cargar, se utilizará el que esté por defecto.

ml purge
ml miniconda3/24.3.0-zen4-h

== Activación de Conda ==

Activaremos el uso de conda con el comando:

conda init bash

Este comando editará su archivo <code>~/.bashrc</code> con un contenido similar a:

<pre>
# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/home/modules/spack/opt/spack/linux-rocky9-zen4/aocc-4.2.0/miniconda3-24.3.0-h5ocuzzvejq6feasdmjmtv4iw5gyt5a2/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
eval "$__conda_setup"
else
if [ -f "/home/modules/spack/opt/spack/linux-rocky9-zen4/aocc-4.2.0/miniconda3-24.3.0-h5ocuzzvejq6feasdmjmtv4iw5gyt5a2/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
. "/home/modules/spack/opt/spack/linux-rocky9-zen4/aocc-4.2.0/miniconda3-24.3.0-h5ocuzzvejq6feasdmjmtv4iw5gyt5a2/etc/profile.d/conda.sh"
else
export PATH="/home/modules/spack/opt/spack/linux-rocky9-zen4/aocc-4.2.0/miniconda3-24.3.0-h5ocuzzvejq6feasdmjmtv4iw5gyt5a2/bin:$PATH"
fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<
</pre>

''Si elimina estas líneas, deberá cargar el módulo y activar conda nuevamente.''

En este punto, es necesario puede salir de su sesión y volver a acceder, o ejecutar el siguiente comando para activar volver a cargar su archivo <code>~/.bashrc</code>:

source ~/.bashrc

Y ya tendrá disponible el comando <code>conda</code> disponible en su sesión.

= Creación de entorno virtual =

Los siguientes pasos permitirán crear un entorno virtual bajo su cuenta personal.

== Creando nuestro entorno virtual ==

Crearemos nuestro entorno virtual con el comando:

conda create -n mi_primer_entorno

Una vez que este entorno se haya creado, lo podremos activar con:

conda activate mi_primer_entorno

''Fíjese que el prompt de su cuenta indicará el nombre del entorno virtual que esté activo. En una primera instancia verá un cambio de '''base''' por '''mi_primer_entorno''' ''

== Creando un entorno virtual con Python 3.9.5 ==

En el caso de querer crear un entorno virtual y en el mismo paso instalar Python en una versión específica, puede usar el comando:

conda create -n mi_entorno_con_python python=3.9.5

Este comando creará el entorno <code>mi_entorno_con_python</code> e instalará la versión '''3.9.5''' de '''Python'''.

Eventualmente, y luego que su entorno haya sido creado, podrá activar este nuevo entorno y verificar la ubicación del comando <code>python</code>

conda activate mi_entorno_con_python
which python

= Instalación de software adicional =

Cuando requiera instalar nuevo software, bastará que active su entorno virtual y use el comando <code>conda</code> para la instalación de software.

Por ejemplo, si queremos instalar '''Tensorflow''' en nuestro entorno <code>mi_primer_entorno</code>, podemos ejecutar:

conda activate mi_primer_entorno
conda install Tensorflow

=== Un ejemplo práctico e instalación de <code>numpy</code> ===

Veamos un ejemplo real: Muchos de nuestros usuarios que utilizan '''Python''' requieren el uso de '''NumPy'''.

Para la instalación bajo nuestro entorno que ya tiene Python instalado, ejecutaremos

conda activate mi_entorno_con_python
conda install numpy

Veremos un mensaje similar a:

Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: /home/dbowman/.conda/envs/my_env
added / updated specs:
- numpy
The following packages will be installed:
ca-certificates 2023.5.7-hbcca054_0 --> 2023.7.22-hbcca054_0
certifi 2023.5.7-pyhd8ed1ab_0 --> 2023.7.22-pyhd8ed1ab_0
numpy 1.24.3-py311h64a7726_0 --> 1.25.1-py311h64a7726_0
openssl 3.1.0-hd590300_3 --> 3.1.1-hd590300_1
...
Proceed ([y]/n)?

Si aceptamos las dependencias se realizará la instalación y veremos un mensaje de finalización exitoso similar a:

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done

= Uso de entornos conda con scripts Sbatch =

Ya hemos creado nuestros entornos virtuales, como también hemos instalado el software que vamos a necesitar.

Ahora necesitamos ejecutar nuestras simulaciones en los nodos de cómputo, y para esto debemos indicar en nuestro script SBatch las siguientes instrucciones luego de haber realizado una reserva de recursos:

eval "$(conda shell.bash hook)"
conda activate mi_primer_entorno

De esa manera será posible crear un script que se verá similar a:

#!/bin/bash
#SBATCH -J conda_test
#SBATCH -p main
#SBATCH -n 1
#SBATCH -c 1
#SBATCH --mem-per-cpu=2300
#SBATCH --mail-user=foo@example.com
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH -o conda_test_%j.out

#Cargamos módulos de ser necesario
ml ...

#Activamos entorno CONDA
eval "$(conda shell.bash hook)"
conda activate mi_primer_entorno

... mis comandos...

Es importante destacar que la activación del entorno conda '''debe''' realizarse después del uso de cualquier comando <code>ml</code>, ya que la carga de módulos puede afectar a la activación del entorno virtual.

= Eliminación de Conda y entornos virtuales =

== Eliminación de Entornos ==

Puede listar sus entornos virtuales con el comando:

conda env list

Y en el caso de querer eliminar un entorno virtual puede ejecutar indicando el nombre de entorno:

conda-env remove -n mi_primer_entorno

También puede eliminar '''todos los entornos''' borrando la carpeta contenedora:

rm -rf ~/.conda

== Eliminación de Conda y del entorno ==

Para eliminar el uso de Conda de nuestro archivo debemos editar nuestro archivo <code>~/.bashrc</code> y '''eliminar''' el contenido similar a:

<pre>
# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/home/modules/spack/opt/spack/linux-rocky9-zen4/aocc-4.2.0/miniconda3-24.3.0-h5ocuzzvejq6feasdmjmtv4iw5gyt5a2/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
eval "$__conda_setup"
else
if [ -f "/home/modules/spack/opt/spack/linux-rocky9-zen4/aocc-4.2.0/miniconda3-24.3.0-h5ocuzzvejq6feasdmjmtv4iw5gyt5a2/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
. "/home/modules/spack/opt/spack/linux-rocky9-zen4/aocc-4.2.0/miniconda3-24.3.0-h5ocuzzvejq6feasdmjmtv4iw5gyt5a2/etc/profile.d/conda.sh"
else
export PATH="/home/modules/spack/opt/spack/linux-rocky9-zen4/aocc-4.2.0/miniconda3-24.3.0-h5ocuzzvejq6feasdmjmtv4iw5gyt5a2/bin:$PATH"
fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<

</pre>

Se debe guardar los cambios y salir de la sesión.

La próxima vez que se acceda a nuestra cuenta, ya no estará disponible para su uso.

Si se requiere volver a utilizar Conda, será necesario inicializar nuevamente nuestro entorno.

= Buenas prácticas =

En los ejemplos vistos, tenemos dos entornos virtuales: <code>mi_primer_entorno</code> y <code>mi_entorno_con_python</code>.

Pero estos nombres no nos dicen mucho.

Debe recordar que cada entorno virtual puede contener distintas colecciones de software, por lo que es una buena práctica que el nombre del entorno virtual sea descriptivo para su uso.

De esta manera, se mostrará las dependencias necesarias y deberá aceptar la instalación.

Si desea instalar y aceptar todas las dependencias de manera automática puede ejecutar:

conda install -y Tensorflow

También es necesario mencionar que debe cuidar al cargar otros módulos, ya que pueden generar conflictos con versiones de software disponibles en el cluster en comparación a los que un entorno virtual les pueda ofrecer.

Por ejemplo, si cargamos un módulo de Python y verificamos la ubicación del interprete de Python veremos lo siguiente:

[dbowman@leftraru1 ~]$ ml Python
[dbowman@leftraru1 ~]$ which python
/home/lmod/software/Python/3.9.5-intel-2019b/bin/python
[dbowman@leftraru1 ~]$ conda activate mi_entorno_con_python
[dbowman@leftraru1 ~]$ which python
~/.conda/envs/mi_entorno_con_python/bin/python
[dbowman@leftraru1 ~]$ ml Python
[dbowman@leftraru1 ~]$ which python
/home/lmod/software/Python/3.9.5-intel-2019b/bin/python

En el ejemplo anterior vemos que se carga el módulo de Python <code>Python/3.9.5</code> y el interprete corresponde a <code> /home/lmod/software/Python/3.9.5-intel-2019b/bin/python</code>.

Posterior a eso se activa el entorno virtual <code>mi_entorno_con_python</code> y el interprete corresponde a <code>~/.conda/envs/mi_entorno_con_python/bin/python</code>.

Nuevamente cargamos el módulo de Python <code>Python/3.9.5</code> y el interprete corresponde a <code> /home/lmod/software/Python/3.9.5-intel-2019b/bin/python</code>. Y aunque nuestro entorno sigue activo, al momento de utilizar el comando <code>python</code> puede que estemos utilizando otro.

= Más información =

Le invitamos a visitar https://anaconda.org/ donde encontrará más información como software disponible para instalar.

También lo invitamos a escribirnos a soporte@nlhpc.cl si necesita soporte.

= Enlaces de interés =

* Uso de [https://wiki.nlhpc.cl/Jupyter_bajo_Conda Jupyter] bajo conda
* Como solicitar soporte creando un [https://wiki.nlhpc.cl/Como_abrir_un_ticket ticket]
* Uso del gestor de tareas [https://wiki.nlhpc.cl/SISTEMA_GESTOR_DE_RECURSOS SLURM]

Uso de conda

2025-12-01T11:46:57Z

Eosorio: /* Módulos para Conda */

= Introducción =

Si necesita utilizar entornos virtuales de Conda, el siguiente procedimiento muestra los pasos básicos para crear su primer entorno virtual.

Debe recordar que al ser entornos virtuales, estos estarán almacenados bajo su directorio <code>$HOME</code> y las instalaciones de software bajo este entorno deben ser administradas por el propio usuario.

= Módulos para Conda =

Actualmente en el cluster contamos con distintos módulos que pueden ser utilizados para la creación de entornos virtuales de '''Conda'''. Puede cargar sencillamente el módulo más reciente ejecutando:

ml miniconda3

Si desea una versión específico puede cargar:

ml miniconda3/24.3.0-zen4-h

Para nuestro ejemplo utilizaremos <code>miniconda3/24.3.0-zen4-h</code>, pero puede utilizar el módulo que se adapte a sus necesidades.

= Carga de módulo y activación inicial de Conda =

El siguiente paso debe realizarse una única vez, posterior a esto, el usuario deberá crear, activar y administrar sus propios entornos virtuales.

== Carga de módulo ==

Cargaremos el módulo <code>miniconda3/24.3.0-zen4-h</code>.

Recuerde que si omite la versión del módulo a cargar, se utilizará el que esté por defecto.

ml purge
ml aocc
ml miniconda3/24.3.0-zen4-h

== Activación de Conda ==

Activaremos el uso de conda con el comando:

conda init bash

Este comando editará su archivo <code>~/.bashrc</code> con un contenido similar a:

<pre>
# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/home/modules/spack/opt/spack/linux-rocky9-zen4/aocc-4.2.0/miniconda3-24.3.0-h5ocuzzvejq6feasdmjmtv4iw5gyt5a2/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
eval "$__conda_setup"
else
if [ -f "/home/modules/spack/opt/spack/linux-rocky9-zen4/aocc-4.2.0/miniconda3-24.3.0-h5ocuzzvejq6feasdmjmtv4iw5gyt5a2/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
. "/home/modules/spack/opt/spack/linux-rocky9-zen4/aocc-4.2.0/miniconda3-24.3.0-h5ocuzzvejq6feasdmjmtv4iw5gyt5a2/etc/profile.d/conda.sh"
else
export PATH="/home/modules/spack/opt/spack/linux-rocky9-zen4/aocc-4.2.0/miniconda3-24.3.0-h5ocuzzvejq6feasdmjmtv4iw5gyt5a2/bin:$PATH"
fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<
</pre>

''Si elimina estas líneas, deberá cargar el módulo y activar conda nuevamente.''

En este punto, es necesario puede salir de su sesión y volver a acceder, o ejecutar el siguiente comando para activar volver a cargar su archivo <code>~/.bashrc</code>:

source ~/.bashrc

Y ya tendrá disponible el comando <code>conda</code> disponible en su sesión.

= Creación de entorno virtual =

Los siguientes pasos permitirán crear un entorno virtual bajo su cuenta personal.

== Creando nuestro entorno virtual ==

Crearemos nuestro entorno virtual con el comando:

conda create -n mi_primer_entorno

Una vez que este entorno se haya creado, lo podremos activar con:

conda activate mi_primer_entorno

''Fíjese que el prompt de su cuenta indicará el nombre del entorno virtual que esté activo. En una primera instancia verá un cambio de '''base''' por '''mi_primer_entorno''' ''

== Creando un entorno virtual con Python 3.9.5 ==

En el caso de querer crear un entorno virtual y en el mismo paso instalar Python en una versión específica, puede usar el comando:

conda create -n mi_entorno_con_python python=3.9.5

Este comando creará el entorno <code>mi_entorno_con_python</code> e instalará la versión '''3.9.5''' de '''Python'''.

Eventualmente, y luego que su entorno haya sido creado, podrá activar este nuevo entorno y verificar la ubicación del comando <code>python</code>

conda activate mi_entorno_con_python
which python

= Instalación de software adicional =

Cuando requiera instalar nuevo software, bastará que active su entorno virtual y use el comando <code>conda</code> para la instalación de software.

Por ejemplo, si queremos instalar '''Tensorflow''' en nuestro entorno <code>mi_primer_entorno</code>, podemos ejecutar:

conda activate mi_primer_entorno
conda install Tensorflow

=== Un ejemplo práctico e instalación de <code>numpy</code> ===

Veamos un ejemplo real: Muchos de nuestros usuarios que utilizan '''Python''' requieren el uso de '''NumPy'''.

Para la instalación bajo nuestro entorno que ya tiene Python instalado, ejecutaremos

conda activate mi_entorno_con_python
conda install numpy

Veremos un mensaje similar a:

Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: /home/dbowman/.conda/envs/my_env
added / updated specs:
- numpy
The following packages will be installed:
ca-certificates 2023.5.7-hbcca054_0 --> 2023.7.22-hbcca054_0
certifi 2023.5.7-pyhd8ed1ab_0 --> 2023.7.22-pyhd8ed1ab_0
numpy 1.24.3-py311h64a7726_0 --> 1.25.1-py311h64a7726_0
openssl 3.1.0-hd590300_3 --> 3.1.1-hd590300_1
...
Proceed ([y]/n)?

Si aceptamos las dependencias se realizará la instalación y veremos un mensaje de finalización exitoso similar a:

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done

= Uso de entornos conda con scripts Sbatch =

Ya hemos creado nuestros entornos virtuales, como también hemos instalado el software que vamos a necesitar.

Ahora necesitamos ejecutar nuestras simulaciones en los nodos de cómputo, y para esto debemos indicar en nuestro script SBatch las siguientes instrucciones luego de haber realizado una reserva de recursos:

eval "$(conda shell.bash hook)"
conda activate mi_primer_entorno

De esa manera será posible crear un script que se verá similar a:

#!/bin/bash
#SBATCH -J conda_test
#SBATCH -p main
#SBATCH -n 1
#SBATCH -c 1
#SBATCH --mem-per-cpu=2300
#SBATCH --mail-user=foo@example.com
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH -o conda_test_%j.out

#Cargamos módulos de ser necesario
ml ...

#Activamos entorno CONDA
eval "$(conda shell.bash hook)"
conda activate mi_primer_entorno

... mis comandos...

Es importante destacar que la activación del entorno conda '''debe''' realizarse después del uso de cualquier comando <code>ml</code>, ya que la carga de módulos puede afectar a la activación del entorno virtual.

= Eliminación de Conda y entornos virtuales =

== Eliminación de Entornos ==

Puede listar sus entornos virtuales con el comando:

conda env list

Y en el caso de querer eliminar un entorno virtual puede ejecutar indicando el nombre de entorno:

conda-env remove -n mi_primer_entorno

También puede eliminar '''todos los entornos''' borrando la carpeta contenedora:

rm -rf ~/.conda

== Eliminación de Conda y del entorno ==

Para eliminar el uso de Conda de nuestro archivo debemos editar nuestro archivo <code>~/.bashrc</code> y '''eliminar''' el contenido similar a:

<pre>
# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/home/modules/spack/opt/spack/linux-rocky9-zen4/aocc-4.2.0/miniconda3-24.3.0-h5ocuzzvejq6feasdmjmtv4iw5gyt5a2/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
eval "$__conda_setup"
else
if [ -f "/home/modules/spack/opt/spack/linux-rocky9-zen4/aocc-4.2.0/miniconda3-24.3.0-h5ocuzzvejq6feasdmjmtv4iw5gyt5a2/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
. "/home/modules/spack/opt/spack/linux-rocky9-zen4/aocc-4.2.0/miniconda3-24.3.0-h5ocuzzvejq6feasdmjmtv4iw5gyt5a2/etc/profile.d/conda.sh"
else
export PATH="/home/modules/spack/opt/spack/linux-rocky9-zen4/aocc-4.2.0/miniconda3-24.3.0-h5ocuzzvejq6feasdmjmtv4iw5gyt5a2/bin:$PATH"
fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<

</pre>

Se debe guardar los cambios y salir de la sesión.

La próxima vez que se acceda a nuestra cuenta, ya no estará disponible para su uso.

Si se requiere volver a utilizar Conda, será necesario inicializar nuevamente nuestro entorno.

= Buenas prácticas =

En los ejemplos vistos, tenemos dos entornos virtuales: <code>mi_primer_entorno</code> y <code>mi_entorno_con_python</code>.

Pero estos nombres no nos dicen mucho.

Debe recordar que cada entorno virtual puede contener distintas colecciones de software, por lo que es una buena práctica que el nombre del entorno virtual sea descriptivo para su uso.

De esta manera, se mostrará las dependencias necesarias y deberá aceptar la instalación.

Si desea instalar y aceptar todas las dependencias de manera automática puede ejecutar:

conda install -y Tensorflow

También es necesario mencionar que debe cuidar al cargar otros módulos, ya que pueden generar conflictos con versiones de software disponibles en el cluster en comparación a los que un entorno virtual les pueda ofrecer.

Por ejemplo, si cargamos un módulo de Python y verificamos la ubicación del interprete de Python veremos lo siguiente:

[dbowman@leftraru1 ~]$ ml Python
[dbowman@leftraru1 ~]$ which python
/home/lmod/software/Python/3.9.5-intel-2019b/bin/python
[dbowman@leftraru1 ~]$ conda activate mi_entorno_con_python
[dbowman@leftraru1 ~]$ which python
~/.conda/envs/mi_entorno_con_python/bin/python
[dbowman@leftraru1 ~]$ ml Python
[dbowman@leftraru1 ~]$ which python
/home/lmod/software/Python/3.9.5-intel-2019b/bin/python

En el ejemplo anterior vemos que se carga el módulo de Python <code>Python/3.9.5</code> y el interprete corresponde a <code> /home/lmod/software/Python/3.9.5-intel-2019b/bin/python</code>.

Posterior a eso se activa el entorno virtual <code>mi_entorno_con_python</code> y el interprete corresponde a <code>~/.conda/envs/mi_entorno_con_python/bin/python</code>.

Nuevamente cargamos el módulo de Python <code>Python/3.9.5</code> y el interprete corresponde a <code> /home/lmod/software/Python/3.9.5-intel-2019b/bin/python</code>. Y aunque nuestro entorno sigue activo, al momento de utilizar el comando <code>python</code> puede que estemos utilizando otro.

= Más información =

Le invitamos a visitar https://anaconda.org/ donde encontrará más información como software disponible para instalar.

También lo invitamos a escribirnos a soporte@nlhpc.cl si necesita soporte.

= Enlaces de interés =

* Uso de [https://wiki.nlhpc.cl/Jupyter_bajo_Conda Jupyter] bajo conda
* Como solicitar soporte creando un [https://wiki.nlhpc.cl/Como_abrir_un_ticket ticket]
* Uso del gestor de tareas [https://wiki.nlhpc.cl/SISTEMA_GESTOR_DE_RECURSOS SLURM]

Stacks

2025-11-05T20:52:00Z

Eosorio:

'''Prueba de Concepto'''

El siguiente ejemplo de uso de Stacks es una propuesta a probar.

Se asume que el usuario tiene los siguientes archivos 5 archivos:

MA01.fq.gz
MA02.fq.gz
MG01.fq.gz
AB01.fq.gz
AB03.fq.gz

Los nombres están almacenados en un archivo llamado '''mis_archivos.txt'''

Se ejecutará una tarea que:
* Debe ser un Job Array
* Cada instancia debe procesar un archivo
* Cada instancia debe ejecutarse en 10 CPU

#!/bin/bash

#SBATCH -J ustacks_sobre_5_archivos
#SBATCH -p main
#SBATCH -n 1
#SBATCH -c 10
#SBATCH --mem-per-cpu=4000
#SBATCH --array=1-5
#SBATCH -o ustacks_%A_%a.out
#SBATCH -e ustacks_%A_%a.err

ml purge
ml intel/2022.00
ml Stacks/2.68

export OMP_PLACES=cores

file=$(sed -n ${SLURM_ARRAY_TASK_ID}p mis_archivos.txt)
sample=$(echo "$file" | cut -d'.' -f1)

# Se ha separado el comando en líneas para una fácil lectura.
ustacks -f $file \
-o ${sample}.out \
--force-diff-len \
-i ${SLURM_ARRAY_TASK_ID} \
--name $sample -M 2 -p 10

Stacks

2025-11-05T20:50:49Z

Eosorio: Página creada con «'''Prueba de Concepto''' El siguiente ejemplo de uso de Stacks es una propuesta a probar. Se asume que el usuario tiene los siguientes archivos 5 archivos: MA01.fq.gz MA02.fq.gz MG01.fq.gz AB01.fq.gz AB03.fq.gz Los nombres están almacenados en un archivo llamado '''mis_archivos.txt''' Se ejecutará una tarea que: * Debe ser un Job Array * Cada instancia debe procesar un archivo * Cada instancia debe ejecutarse en 10 CPU <code> #!/bin/bash #SBATCH -J ustac…»

'''Prueba de Concepto'''

El siguiente ejemplo de uso de Stacks es una propuesta a probar.

Se asume que el usuario tiene los siguientes archivos 5 archivos:

MA01.fq.gz
MA02.fq.gz
MG01.fq.gz
AB01.fq.gz
AB03.fq.gz

Los nombres están almacenados en un archivo llamado '''mis_archivos.txt'''

Se ejecutará una tarea que:
* Debe ser un Job Array
* Cada instancia debe procesar un archivo
* Cada instancia debe ejecutarse en 10 CPU

<code>
#!/bin/bash

#SBATCH -J ustacks_sobre_5_archivos
#SBATCH -p main
#SBATCH -n 1
#SBATCH -c 10
#SBATCH --mem-per-cpu=4000
#SBATCH --array=1-5
#SBATCH -o ustacks_%A_%a.out
#SBATCH -e ustacks_%A_%a.err

ml purge
ml intel/2022.00
ml Stacks/2.68

export OMP_PLACES=cores

file=$(sed -n ${SLURM_ARRAY_TASK_ID}p mis_archivos.txt)
sample=$(echo "$file" | cut -d'.' -f1)

# Se ha separado el comando en líneas para una fácil lectura.
ustacks -f $file \
-o ${sample}.out \
--force-diff-len \
-i ${SLURM_ARRAY_TASK_ID} \
--name $sample -M 2 -p 10
</code>

Monitoreo

2025-10-09T19:30:25Z

Eosorio: /* htop */

== ¿Como listo las tareas? ==
Ejecuto el comando [https://slurm.schedmd.com/squeue.html squeue] para conocer por ejemplo el estado, tiempo de ejecución e identificador de los trabajos [https://wiki.nlhpc.cl/SISTEMA_GESTOR_DE_RECURSOS SLURM]
<pre style="overflow-x: auto; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word;">
[dbowman@leftraru1 ~]$ squeue
JOBID PARTITION NAME USER ST TIME NODES NODELIST
12863561 general test04 dbowman R 20:39 1 sn002
12863541 largemem test02 dbowman R 3-19:03:58 1 fn008
12863789 main test03 dbowman PD 00:00 2 mn[015-016]
12863561 general test05 dbowman R 2-12:18:23 1 sn009
</pre>

== ¿Como monitoreo los recursos utilizados por mi tarea? ==
=== Conectándose al nodo ===
Siempre y cuando tengamos tareas corriendo en un nodo, podemos entrar en este vía SSH.
Por ejemplo, si deseamos revisar el uso de recursos de la tarea que reside en el nodo sn009, debemos ingresar a este mediante el comando ssh descrito a continuación

<pre>
[dbowman@leftraru1 ~]# ssh sn009
[dbowman@leftraru1 ~]#
</pre>


==== User Stats ====
Este script desarrollado por el equipo NLHPC permite revisar:

===== La memoria por core (en kb) =====
<pre>
[dbowman@sn009 ~]$ /home/apps/nlhpc/bin/user_stats.sh mem
00 371695616
01 373268480
02 367038464
03 363290624
04 367382528
</pre>

===== Cantidad de procesos por core =====
<pre>
[dbowman@sn009 ~]$ /home/apps/nlhpc/bin/user_stats.sh load
00 1
01 2
02 1
03 1
04 1
</pre>

==== htop ====
Es un visor de procesos en linux, basado en ncurses.
<pre>
[dbowman@sn009 ~]# htop
</pre>

[[Archivo:Htop.png|no|htop]]

===== Configurar vista con archivo htoprc =====

Si el número de CPU no le permite ver información, puede respaldar su archivo :

<pre>
mv ~/.config/htop/htoprc ~/.config/htop/htoprc.backup
vi ~/.config/htop/htoprc
</pre>

Y utilice la siguiente configuración:

<pre>
htop_version=3.3.0
config_reader_min_version=3
fields=0 48 114 111 109 110 46 47 115 117 116 1
hide_kernel_threads=1
hide_userland_threads=0
hide_running_in_container=0
shadow_other_users=0
show_thread_names=0
show_program_path=0
highlight_base_name=0
highlight_deleted_exe=1
shadow_distribution_path_prefix=0
highlight_megabytes=1
highlight_threads=1
highlight_changes=0
highlight_changes_delay_secs=5
find_comm_in_cmdline=1
strip_exe_from_cmdline=1
show_merged_command=0
header_margin=1
screen_tabs=0
detailed_cpu_time=0
cpu_count_from_one=1
show_cpu_usage=1
show_cpu_frequency=0
show_cpu_temperature=0
degree_fahrenheit=0
update_process_names=0
account_guest_in_cpu_meter=0
color_scheme=0
enable_mouse=1
delay=15
hide_function_bar=0
topology_affinity=0
header_layout=two_50_50
column_meters_0=CPU Memory Swap
column_meter_modes_0=1 1 1
column_meters_1=Tasks LoadAverage Uptime Battery CPU
column_meter_modes_1=2 2 2 2 1
tree_view=1
sort_key=111
tree_sort_key=0
sort_direction=-1
tree_sort_direction=1
tree_view_always_by_pid=0
all_branches_collapsed=0
screen:I/O=PID USER IO_PRIORITY IO_RATE IO_READ_RATE IO_WRITE_RATE PERCENT_CPU PERCENT_MEM PERCENT_CPU_DELAY PERCENT_SWAP_DELAY PERCENT_IO_DELAY Command
.sort_key=IO_RATE
.tree_sort_key=PID
.tree_view_always_by_pid=0
.tree_view=1
.sort_direction=-1
.tree_sort_direction=1
.all_branches_collapsed=0
</pre>

==== seff ====
El comando '''seff''' muestra la eficiencia de un trabajo en SLURM.
Funciona tanto con trabajos en ejecución como finalizados, pero mientras corre, los datos son parciales. No entrega información útil si el job está pendiente.

''seff <job_id>''

<pre>
[dbowman@sn009]# seff 12863561
Job ID: 12863561
Cluster: leftraru
User/Group: dbowman/users
State: RUNNING
Nodes: 1
Cores per node: 20
CPU Utilized: 00:00:00
CPU Efficiency: 0.00% of 28-18:12:00 core-walltime
Job Wall-clock time: 2-12:18:23
Memory Utilized: 0.00 MB
Memory Efficiency: 0.00% of 3.91 GB (200.00 MB/core)
WARNING: Efficiency statistics can only be obtained after the job has ended as seff tool is based on the accounting database data.
</pre>



=== A través de [http://dashboard.nlhpc.cl/ Dashboard] ===
Panel de visualización del estado de los nodos. Muestra una vista rápida del estado de los nodos (de login y de cómputo) y uso general del cluster, ademas de encontrar el listado de tareas en ejecución, pendientes.

[[Archivo:Dashboard.jpg|no|dashboard]]

=== En el correo de notificación ===
Al terminar una tarea se adjuntan las siguientes gráficas:

==== Porcentaje de uso por core ====
[[Archivo:Uso_por_core.png|no]]

==== Memoria utilizada por core ====
[[Archivo:Mem_por_core.png|no]]

Tutorial de acceso a Leftraru via SSH

2025-10-09T15:52:07Z

Eosorio: /* Cambiar contraseña */

== Accediendo desde un equipo Linux o Mac OSX ==
Para realizar una conexión desde un sistema GNU/Linux o MacOSX, use el comando SSH (ejemplo con usuario "prueba") e indicar el uso del puerto '''4603'''.

Por ejemplo, el usuario Dave Bowman (nombre de usuario ''dbowman'') accede al clúster ejecutando:
<pre>
$ ssh -p 4603 dbowman@leftraru.nlhpc.cl
dbowman@leftraru.nlhpc.cl password:

[...]

dbowman@leftraru2:~$
</pre>

=== Guardar información de la sesión ===

Es posible almacenar los datos de conexión bajo el archivo '''~/.ssh/config''', lo que nos otorgará un poco más de flexibilidad a la hora de conectarnos.

Por ejemplo, el usuario Dave Bowman edita el archivo mencionado con:

<pre>
vi ~/.ssh/config
</pre>

y agrega la siguiente información:

<pre>
Host leftraru
Hostname leftraru.nlhpc.cl
User dbwoman
Port 4603
UpdateHostKeys no
</pre>

El parámetro '''Host''' indica el valor '''leftraru''' como nombre de conexión. Este valor podrá ser utilizado directamente con el comando '''ssh'''.

El valor '''Hostname''' indica la dirección a la cual nos queremos conectar (puedes indicar una IP si así lo deseas).

Los parámetros '''User''' y '''Port''' ya los hemos visto.

Y por último el parámetro '''UpdateHostKeys''' indica si deberá aceptar o no los cambios de llaves en el servidor. Por seguridad se recomienda el valor '''no'''.

Una vez que se edito esta información, nuestro usuario podrá acceder al clúster con tan solo escribir el comando:

<pre>ssh leftraru</pre>

==== Es posible tener una gran cantidad de entradas en nuestro archivo .ssh/config ====

Un ejemplo del archivo de configuración con más cantidad de entradas sería similar a:

<pre>
Host leftraru
Hostname leftraru.nlhpc.cl
User dbwoman
Port 4603
UpdateHostKeys no

Host l1
Hostname leftraru1.nlhpc.cl
User dbwoman
Port 4603
UpdateHostKeys no

Host l2
Hostname leftraru2.nlhpc.cl
User dbwoman
Port 4603
UpdateHostKeys no

Host HAL
Hostname 127.0.0.1
User dbwoman
Port 9000
UpdateHostKeys no
...
</pre>

Con dicha configuración, el usuario podría acceder usando uno de los siguientes comandos:

<pre>
ssh l1
ssh l2
</pre>

== Accediendo desde un equipo Windows ==
Para conectar desde sistemas Windows, se recomienda usar Putty como cliente SSH.

Como vemos en el ejemplo se indican los campos:

* Hostname: dbowman@leftraru.nlhpc.cl
* Puerto: 4603

[[Archivo:Putty-dbowman-hostname.png|no]]

Y se realiza la conexión haciendo ''click'' en el botón inferior ''Open''.

Si la conexión es exitosa podremos ingresar el usuario y contraseña.

En este ejemplo, es el usuario Dave Bowman (dbowman) quien intenta conectarse al clúster.

[[Archivo:Putty-dbowman-user-ssh.png|no]]

Recuerda que al momento de ingresar tu contraseña, esta no será desplegada en pantalla.

=== Guardar nuestra sesión ===

Una vez que se ingresa los valores de '''Hostname''' y '''Puerto''', es posible almacenar dicha información indicando un nombre en el campo '''Saved Sessions''' y presionando el botón '''Save''.

La próxima vez que necesitemos acceder al cluster, bastará hacer doble ''click'' sobre la sesión que necesitemos abrir.

Por ejemplo en este caso es posible ver que las siguientes sesiones están almacenadas:

<gallery>
Archivo:Putty-saved-sessions.png
</gallery>

* Default
* L1
* L2
* Leftraru

== Acceso utilizando llaves ==
La autenticación con clave pública es un método de seguridad alternativo a las contraseñas, mucho más difícil de hackear y, por lo tanto, más seguro. Este método de autenticación es recomendable usarlo para acceder a servidores.

La clave SSH consiste en la generación de un par de claves que proporcionan dos largas cadenas de caracteres, una pública y una privada. La clave pública se instala en cualquier servidor y luego se desbloquea mediante la conexión con un cliente SSH que hace uso de la clave privada. Si las dos claves coinciden, el servidor SSH permite el acceso sin necesidad de utilizar una contraseña. No obstante, para añadir una capa de seguridad adicional, siempre podemos aumentar la protección de la clave privada usando una contraseña.

Entonces nuestro usuario Dave Bowman creará una llave en su computadora personal para copiarla en el clúster siguiendo los pasos que se indican a continuación:

<pre>
[dave@HAL ~]$ ssh-keygen -t ed25519
</pre>

Tras ejecutar el comando obtendremos la siguiente respuesta:

<pre>
Generating public/private ed25519 key pair.
</pre>

Una vez ejecutada la instrucción para generar las claves, se nos pedirá que indiquemos la ruta en la que queremos almacenar la clave:

<pre>
Enter file in which to save the key (/home/dave/.ssh/id_ed25519):
</pre>

Tras indicar la ruta en la que se almacenará la clave, lo siguiente que tendremos que hacer es indicar una contraseña (puede dejar vacío para acceso directo):

<pre>
Enter passphrase (empty for no passphrase):
</pre>

Finalmente debemos copiar nuestra llave pública al cluster:

<pre>
[dave@HAL ~] ssh-copy-id -p 4603 dbowman@leftraru.nlhpc.cl
Number of key(s) added: 1

Now try logging into the machine, with: "ssh -p '4603' 'dbowman@leftraru.nlhpc.cl'"
and check to make sure that only the key(s) you wanted were added.
</pre>

Ahora ya podremos conectarnos directamente con nuestras llaves:

<pre>
[dave@HAL ~] ssh -p 4603 dbowman@leftraru.nlhpc.cl
</pre>

=== Copiar la llave desde Windows al clúster ===

En el caso de que se utilice Windows como sistema operativo, una posibilidad de copiar la llave es ejecutando:

<pre>
type $env:USERPROFILE\.ssh\id_ed25519.pub | ssh -p 4603 dbowman@leftraru.nlhpc.cl "cat >> .ssh/authorized_keys"
</pre>

Si lo anterior no funciona, recomendamos que abra en una aplicación como NotePad el archivo '''.ssh\id_rsa.pub''' y copie el contenido al archivo en:

<pre>
nano ~/.ssh/authorized_keys
</pre>

Considere también que dependiendo de las aplicaciones utilizadas bajo Windows, este paso puede requerir de otros pasos.

Recomedamos que lea la documentación oficial de su software.

== Cambiar contraseña ==
Para cambiar la contraseña de usuario, es necesario que esta cumpla con ciertos requisitos como por ejemplo:

* El mínimo de caracteres son 10.
* Debe ser alfanumérica.
* Tener 3 caracteres especiales (al menos 1 mayúscula – 1 minúscula y 1 número).

Para ejecutar esta acción, utilice el siguiente comando:
<pre>
[dbowman@leftraru1 ~]$ passwd

Changing password for user dbowman.
(current) LDAP Password: <- Ingrese su contraseña actual.

New password: ********* <- Ingrese su nueva contraseña.

Retype new password: Reingrese su nueva contraseña.

passwd: all authentication tokens updated successfully.
</pre>

Confirmación de cambio de clave exitoso, le recomendamos cerrar su sesión e ingresar nuevamente a nuestro sistema ingresando su nueva contraseña.

=== Cambio de Contraseña vía Dashboard ===

También puede cambiar su contraseña desde nuestros [[Dashboard]] siguiendo el siguiente [[Procedimiento cambio o recuperación de contraseña]].

== Conexión a nodos actualmente utilizados ==
Algunas veces, por distintas circunstancias, sería deseable tener la posibilidad de ingresar al nodo donde se estén ejecutando nuestras tareas con tal de verificar su estado, comprobar ciertos valores, etc.

Pensado en la comodidad de los usuarios, se ha implementado un módulo del gestor que colas SLURM que permite esta funcionalidad. Por tanto, el login será permitido en todas aquellas máquinas donde actualmente exista un trabajo nuestro.

Por ejemplo; nuestra tarea de prueba 'tarea_test.sh' ha sido enviada a la cola y ha ingresado con el ID '3469576'. Slurm reservó el nodo 'cn053' para llevar a cabo la ejecución, por tanto el usuario tiene permitido el ingreso mediante ssh al nodo:

<pre>
leftraru$ sbatch tarea_test.sh
leftraru$ squeue

JOBID PARTITION NAME USER ST TIME NODES NODELIST(REASON)
3469576 general Prueba test R 1:57 1 sn007

leftraru$ ssh sn007
Last login: today 2016 from leftraru.nlhpc.cl
sn007$
</pre>

Tenga en cuenta que aún se mantiene la restricción de ingreso para el resto de los nodos:
<pre>
leftraru$ ssh sn001
Access denied: user test (uid=000) has no active jobs on this node.
leftraru$
</pre>

== Nodos Login ==
Aunque disponemos de 4 nodos para el acceso al clúster por parte de los usuarios, en general, hay que usar el nombre:

* leftraru.nlhpc.cl

A la hora de conectarse por SSH al clúster. Al acceder a esa dirección se consigue que los usuarios queden conectados aleatoriamente a los nodos login.

Pero si resultara necesario, se puede acceder a un nodo login específicamente usando su nombre a la hora de realizar la conexión SSH:

* leftraru1.nlhpc.cl
* leftraru2.nlhpc.cl

== Sobre nodos de acceso y uso de multiplexadores ==
Debido a que Leftraru balancea la carga de los nodos Login se debe evitar el uso de screen, ya que no se garantiza el acceso al mismo nodo que tenía la sesión screen abierta una vez que el usuario cierra su sesión.

Un usuario sólo podrá acceder por ssh a los nodos logins. En el caso de querer acceder a un nodo de cómputo, el usuario deberá tener al menos una tarea SLURM en ejecución en el nodo al cual necesite acceder, y deberá considerar que si dicha tarea finaliza, su sesión será cerrada del nodo.

'''Si falla muchas veces el intento de login por SSH o genera muchas conexiones, su IP podría ser bloqueada. Contacte por correo electrónico con Soporte indicando información relevante (más información [[Como_abrir_un_ticket#Problemas_de_acceso_al_clúster|aquí]]) si presenta problemas de conexión: ''' '''[mailto:soporte@nlhpc.cl soporte@nlhpc.cl]'''

== Ejecución de aplicaciones gráficas ==
Para poder ejecutar aplicaciones gráficas, es necesario conectarse al clúster habilitando el ''reenvío de X11'' (en inglés ''X11 Forwarding''.

Esto se consigue conectándose mediante SSH indicando los parámetros '''-X''' o '''-Y'''

ssh -p 4603 -X dbowman@leftraru.nlhpc.cl

Si ha logrado conectarse podrá ejecutar la aplicación con su interfaz gráfica:

ml ncview/2.1.7
ncview mi_archivo.nc

Si la aplicación no cuenta con interfaz gráfica podrá utilizar la línea de comandos de manera normal.

=== Para usuarios de OS X ===
Si utiliza una computadora con OS X, deberá instalar en su computadora XQuartz, disponible desde: https://www.xquartz.org/

Luego de eso podrá utilizar el comando indicado en la sección anterior.

=== Para usuarios de Windows ===
Si utiliza una computadora con Windows, deberá instalar un programa como XMing, disponible desde:http://www.straightrunning.com/XmingNotes/

Una vez instalado en su computadora, deberá activar el reenvío de X11 en su aplicación.
Por ejemplo, al momento de crear una conexión debe ir a la sección '''Conexión'''→'''SSH'''→'''X11''' y seleccionar la opción '''Enable X11 forwarding'''.

[[Archivo:X11-forwarding.png|Putty y reenvío de X11]]

== Problemas conocidos ==
=== IP bloqueada ===
Si ha ingresado su contraseña de manera equivocada en varias oportunidades, su acceso puede ser bloqueado por razones de seguridad. Favor enviar un correo a [mailto:soporte@nlhpc.cl soporte@nlhpc.cl] indicando su IP pública.

Si desconoce su IP pública puede vistar https://miip.cl o un servicio similar a su elección.

=== No logra acceder desde su lugar de trabajo ===
Pruebe conectándose a otra red.

Una prueba sencilla y rápida es compartir la conexión a Internet de su celular móvil (''hotspot'') y probar acceder al clúster.

Esta prueba permite cambiar de IP y no tener restricciones en base a las políticas de su lugar de trabajo.

Si logra conectarse de esta manera, contacte a su Administrador de Sistemas local e indíquele esta situación, haciendo especial énfasis en mencionar el puerto '''4603''' y el protocolo '''ssh'''.

=== SSH desconoce el identificador de los nodos de acceso ===
En ocasiones puede presentar problemas de acceso debido a las llaves de identificación de los servidores de acceso.

Puede probar a verificar si en su directorio personal existe el directoro '''.ssh'''.
Para los usuarios de Linux, OS X y Powershell pueden acceder simplemente con:

<pre>
cd ~/.ssh
</pre>

Dentro de dicho directorio podrá ver que existe un archivo llamado '''known_hosts'''.

Puede eliminar o renombrar dicho archivo para que en el siguiente intento de conexión se genere nuevamente.

Por ejemplo:

<pre>
cd ~/.ssh
mv known_hosts known_hosts_backup
</pre>

Luego al conectar nuevamente a '''leftraru.nlhpc.cl'''

<pre>
ssh -p 4603 dbowman@leftraru.nlhpc.cl
</pre>

se nos pedirá confirmar:

<pre>
The authenticity of host '[leftraru.nlhpc.cl]:4603 ([146.83.2.234]:4603)' can't be established.
ED25519 key fingerprint is SHA256:Murakami74f74....
This key is not known by any other names.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no/[fingerprint])? yes
Warning: Permanently added '[leftraru.nlhpc.cl]:4603' (ED25519) to the list of known hosts.
</pre>

Lo anterior también lo puede ejecutar para los nodos de acceso específicos '''leftraru1.nlhpc.cl''' y '''leftraru2.nlhpc.cl'''.

==== Usuarios de Putty ====
En el caso de utilizar Putty, es necesario que abra el Registro de Windows, busque el valor ''' HKEY_CURRENT_USER\Software\SimonTatham\PuTTY\SshHostKeys''' y elimine los valores asociados a los servidores de acceso.

Puede buscar más información en el siguiente [https://www.google.com/search?q=putty+como+borrar+archivo+known+hosts link].

==== Otras aplicaciones ====
Dependiendo de las aplicaciones que utilice y los sistemas operativos, recomendamos que busque información sobre como eliminar las preferencias específicas de su aplicación, como también utilizar las palabras claves '''known hosts''' al buscar información específica de la herramienta que esté utilizado.

=== Contraseña incorrecta ===
Puede solicitar una nueva contraseña a nuestro correo electrónico [mailto:soporte@nlhpc.cl soporte@nlhpc.cl].

Favor indicar su nombre de usuario para esto.

Recuerde que el remitente será contrastado con nuestros registros de su cuenta.

== Si necesita soporte ==

Si necesita soporte o tiene problemas de acceso escriba a '''[mailto:soporte@nlhpc.cl soporte@nlhpc.cl]''' indicando su nombre de usuario, su IP pública, aplicaciones utilizadas y los mensajes de error que haya observado.

Algunos puntos a considerar en el siguiente [https://wiki.nlhpc.cl/Como_abrir_un_ticket#Problemas_de_acceso_al_cl%C3%BAster enlace].

== Enlaces externos ==

Guía de generación de llaves SSH y su uso bajo sistema operativo Windows en el siguiente [https://chrisjhart.com/Windows-10-ssh-copy-id/ enlace].

Playlist con vídeo tutoriales en canal de [https://www.youtube.com/watch?v=mWa-1Ad1SmY&list=PL6GflPS8SOqrEeAbBKOKqhWy3y3LF_gQ6 YouTube].

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MATLAB Compilación

2025-08-13T21:49:21Z

Eosorio: /* ¿Como compilar? */

== Beneficios ==
Al usar el Toolbox Compiler, es posible crear una aplicación standalone que '''no hace uso de licencias de [https://wiki.nlhpc.cl/MATLAB MATLAB], ni de sus toolbox.''' Además esta puede ejecutarse en otro ambiente que no tenga instalado MATLAB, solo se necesita instalar el [https://mathworks.com/products/compiler/matlab-runtime.html MATLAB Runtime], que se puede obtener de forma gratuita.

== ¿Como compilar? ==
Usaremos el siguiente código de ejemplo que utiliza la función [https://mathworks.com/help/distcomp/parfor.html parfor] del Toolbox Distrib Computing de [https://wiki.nlhpc.cl/MATLAB MATLAB]
<pre>
pc = parcluster();
pc.JobStorageLocation = strcat('/tmp/', getenv('SLURM_JOB_ID'), '/lcj/');
parpool(pc, str2num(getenv('SLURM_CPUS_ON_NODE')))

clear A
parfor i = 1:30
A(i) = i;
end

A
</pre>

Script SBATCH indicando que toolbox vamos a ocupar, ya que al compilar se hace uso de una licencia por cada toolbox, si ejecutamos directamente en la consola el comando mcc, este podría fallar si otro usuario esta ocupando la licencia.
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -J ejemplo
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --mem-per-cpu=4363
#SBATCH --mail-user=usuario@correo.cl #RECUERDA INDICAR TU CORREO!
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH -o %j_%x.out
#SBATCH -e %j_%x.err
#SBATCH --license=matlab,matlab-compiler,matlab-distrib_computing # indico licencias a usar

ml MATLAB/2017a

mcc -m ejemplo.m
</pre>

Ahora para enviar el trabajo al cluster, usamos el siguiente script, solo necesitamos cargar el [https://la.mathworks.com/products/compiler/matlab-runtime.html RUNTIME] de [https://wiki.nlhpc.cl/MATLAB MATLAB]
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -J ejemplo
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 4
#SBATCH --ntasks-per-node=4
#SBATCH --mem-per-cpu=4363
#SBATCH --mail-user=usuario@correo.cl #RECUERDA INDICAR TU CORREO!
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH -o %j_%x.out
#SBATCH -e %j_%x.err

ml MCR/2017a

mkdir -p /tmp/${SLURM_JOB_ID}/{lcj,mcr} # creo directorio temporal para archivos cache
export MCR_CACHE_ROOT=/tmp/${SLURM_JOB_ID}/mcr # cambio a un directorio local el cache

./ejemplo
</pre>

== Referencias ==

* [https://mathworks.com/products/compiler.html MATLAB Compiler™]
* [https://mathworks.com/help/compiler/mcc.html Compile MATLAB functions for deployment]

SISTEMA GESTOR DE RECURSOS

2025-07-17T13:47:22Z

Eosorio: /* Ver estado de trabajos */

== SLURM Workload Manager ==
Es un sistema de programación de trabajos y gestión de clústeres de código abierto, tolerante a fallas y altamente escalable para clústeres Linux grandes y pequeños.

Como administrador de carga de trabajo de clúster, Slurm tiene tres funciones clave. Primero, asigna acceso exclusivo y / o no exclusivo a los recursos (nodos de cómputo) a los usuarios durante un período de tiempo para que puedan realizar el trabajo. En segundo lugar, proporciona un marco para iniciar, ejecutar y monitorear el trabajo (normalmente un trabajo paralelo) en el conjunto de nodos asignados. Finalmente, arbitra la contención de recursos mediante la gestión de una cola de trabajo pendiente.

SLURM es el gestor de colas instalado en muchos de los súper computadores del [https://www.top500.org/ TOP500], y también en el clúster del NLHPC. Si Ud. quiere lanzar tareas dentro de Leftaru, debe hacerlo a través de Slurm.

== Conceptos clave ==
SLURM gestiona trabajos de usuario que tienen las siguientes características clave:

* Conjunto de recursos solicitados:
** Número de recursos informáticos: nodos (incluidas todas sus CPUs y núcleos) o CPUs (incluidos todos sus núcleos) o solo núcleos
** Cantidad de memoria: por nodo o por CPU (lógica)
** Tiempo necesario para que las tareas del usuario completen su trabajo
* Una partición de nodo solicitada (cola de trabajos)
* Un nivel de calidad de servicio (QoS) solicitado que otorga a los usuarios accesos específicos
* Una cuenta solicitada con recursos limitados

De manera predeterminada, los usuarios envían trabajos a una partición particular (marcada como tal para todos los usuarios) y bajo una cuenta particular (preestablecida por usuario).

== Particiones SLURM ==

<table class="wikitable" style="width: 60%;">
<tr>
<td><b>Nombre Particion</b></td>
<td><b>Nodos</b></td>
<td><b>CPUs</b></td>
<td><b>RAM</b></td>
<td><b>Descripción</b>
</td></tr>
<tr>
<td>main</td>
<td>27</td>
<td>256</td>
<td>768GB</td>
<td>
</td></tr>
<tr>
<td>general</td>
<td>48</td>
<td>44</td>
<td>187GB</td>
<td>
</td></tr>
<tr>
<td>largemem</td>
<td>9</td>
<td>44</td>
<td>765GB</td>
<td>
</td></tr>
<tr>
<td>v100</td>
<td>2</td>
<td>44</td>
<td>187GB</td>
<td>4 GPUs Nvidia Tesla V100.
</td></tr>
<tr>
<td>mi100</td>
<td>1</td>
<td>128</td>
<td>502GB</td>
<td>2 GPUs AMD Instinct MI100.
</td></tr>
<tr>
<td>mi210</td>
<td>2</td>
<td>24</td>
<td>1457GB</td>
<td>6 GPUs AMD Instinct MI210.
</td></tr>
<tr>
<td>debug</td>
<td>2</td>
<td>48</td>
<td>768GB</td>
<td>Destinados a pruebas de máximo 30 minutos.
</td></tr></table>

== Introducción a los comandos slurm ==
<table class="wikitable" style="width: 60%;">
<td><b>Comando SLURM</b></td>
<td><b>Descripción</b>
</td></tr>
<tr>
<td>srun</td>
<td>ejecutar un comando en nodos de cómputo asignados.
</td></tr>
<tr>
<td>sbatch</td>
<td>presentar un script de trabajo
</td></tr>
<tr>
<td>squeue</td>
<td>Mostrar estado de los trabajos en la cola.
</td></tr>
<tr>
<td>scancel</td>
<td>eliminar un trabajo.
</td></tr>
<tr>
<td>sinfo</td>
<td>Muestra el estado de los nodos de cómputo.
</td></tr></table>
Estos son los comandos básicos utilizados para realizar la mayoría de las operaciones básicas con SLURM.

=== Estado de nodos ===
Para consultar el uso de nuestra infraestructura y qué particiones están más libres, le recomendamos el comando sinfo:

<pre># sinfo<small>
PARTITION AVAIL TIMELIMIT NODES STATE NODELIST
main* up infinite 1 idle mn[016,018]
main* up infinite 21 mix mn[001-003,005,007-011,013,015,017,019-027]
main* up infinite 4 alloc mn[004,006,012,014]
general up infinite 1 drain sn041
general up infinite 16 mix sn[005-007,012-015,019-021,030-031,043-048]
general up infinite 31 alloc sn[001-004,008-011,016-018,022-029,032-040]
largemem up infinite 1 mix fn006
largemem up infinite 8 alloc fn[001-005,007-009]
debug up infinite 2 idle leftraru[1-2]
v100 up infinite 2 mix gn[001-002]
mi100 up infinite 1 idle gn003
mi210 up infinite 1 mix gn004
mi210 up infinite 1 idle gn005</small>
</pre>

Fijándose en el texto resaltado de la salida del comando sinfo, se puede comprobar que en la partición main hay 20 nodos que están completamente ocupados (estado alloc), 7 nodos que están libres (idle); por otro lado, en la partición general hay 22 nodos completamente ocupados, 4 parcialmente ocupados y 22 libres. Dado este escenario, está claro que debería de lanzar sus ejecuciones en los nodos de la partición general, por las razones anteriormente expuestas.

Para lanzar en la partición general, debe tener en cuenta que tiene que indicar en su script que se use dicha partición en vez de, probablemente, main. Por supuesto, en esta partición cambian las características técnicas, se pasan a tener 44 cores por nodo (en vez de 256 en main) y una capacidad RAM de 187GB (en vez de 768GB en main). Puede ver más información de las particiones en este link(agregar link), donde podrá revisar que con la inclusión de Guacolda hemos añadido nodos con hasta 765GB de memoria RAM y nodos con GPUs Nvidia Tesla V100 y AMD Instinct MI100 .

Para ver los nodos disponibles y poder determinar en que partición lanzar los trabajos se recomienda utilizar el siguiente comando.

<pre>[prueba@leftraru1 ~]$ sinfo -o "%10P %6D %10t %10m %c" -t idle| egrep "PARTITION|main|general|largemem|v100|mi100|mi210"
PARTITION NODES STATE MEMORY CPUS
PARTITION NODES STATE MEMORY CPUS
main* 2 idle 727000 256
general 0 n/a 0 0
largemem 0 n/a 0 0
v100 0 n/a 0 0
mi100 1 idle 485000 128
mi210 1 idle 1457000 48
</pre>

El comando anterior muestra que main tiene 27 nodos libres, en este caso es recomendado lanzar en en main para evitar que el trabajo quede en cola por falta de recursos en otros nodos.

Otro Ejemplo, se muestra sólo una partición específica

<pre>[prueba@leftraru1 ~]$ sinfo -p main
PARTITION AVAIL TIMELIMIT NODES STATE NODELIST
main* up infinite 15 mix mn[001-008,014-020]
main* up infinite 12 idle mn[009-013,021-027]
</pre>

=== Comprobación del estado de tareas ===
squeue - Muestra el estatus de los trabajos

<pre>squeue # tus trabajos
squeue -u <username> # trabajos por usuario <username>
</pre>

squeue: Comprobar estados de los trabajos

<div style="" class="mw-highlight mw-content-ltr" dir="ltr">
<pre>
JOBID PARTITION NAME USER ST TIME NODES NODELIST(REASON)
13951858_1 general test1 test1 R 1-18:35:14 2 cn[009-010]
13951857_2 general test2 test1 R 1-18:36:11 2 cn[099-100]
13956453 gpu test3 test3 R 1-03:42:08 1 cn039
13956449 largemem test4 test4 R 1-05:42:08 1 cn044
</pre>

Puede utilizar squeue para saber el estado de una o varias de sus tareas

<pre>
$ squeue -o "%.15i %.6P %.8j %.20S %.11M %.11L %.20V %.10Q %.4C %.2D %.6m" -S -t,-Q
JOBID PARTIT NAME START_TIME TIME TIME_LEFT SUBMIT_TIME PRIORITY CPUS NO MIN_ME
10837561 general TEST1 2018-06-18T18:51:01 19:00:31 2-04:59:29 2018-06-18T18:51:01 119972 1 1 1000M
10838562 general TEST2 2018-06-19T11:30:47 2:20:45 2-21:39:15 2018-06-19T11:30:46 119946 1 1 1000M
</pre>

para mas opciones puede revisar con el comando [https://slurm.schedmd.com/squeue.html man squeue] las opciones restantes.

=== Códigos de ESTADO de los trabajos ===

Los trabajos suelen pasar por varios estados durante su ejecución. Los estados típicos son PENDIENTE, EN EJECUCIÓN, SUSPENDIDO, FINALIZANDO y TERMINADO. A continuación se explica cada estado.

'''BF''' BOOT_FAIL
Trabajo finalizado debido a un fallo de arranque, normalmente debido a un fallo de hardware (por ejemplo, no se puede arrancar el nodo o bloque y el trabajo no se puede volver a poner en cola).

'''CA''' CANCELADO
El trabajo ha sido cancelado explícitamente por el usuario o el administrador del sistema. El trabajo puede haberse iniciado o no.

'''CD''' TERMINADO
El trabajo ha terminado todos los procesos en todos los nodos con un código de salida de cero.

'''CF''' CONFIGURANDO
Al trabajo se le han asignado recursos, pero están esperando a que estén listos para su uso (por ejemplo, arrancando).

'''CG''' COMPLETANDO
El trabajo está en proceso de finalización. Algunos procesos en algunos nodos pueden estar aún activos.

'''DL''' FECHA LÍMITE
El trabajo ha finalizado en la fecha límite.

'''F''' FALLÓ
Trabajo finalizado con un código de salida distinto de cero u otra condición de fallo.

'''NF''' NODO_FAIL
Trabajo finalizado debido al fallo de uno o más nodos asignados.

'''OOM''' OUT_OF_MEMORY
El trabajo ha experimentado un error de memoria insuficiente.

'''PD''' PENDIENTE
El trabajo está pendiente de asignación de recursos.

'''PR''' PREEMPTED
El trabajo ha finalizado debido a una espera.

'''R''' EN MARCHA
El trabajo tiene actualmente una asignación.

'''RD''' RESV_DEL_HOLD
El trabajo se está reteniendo después de que se eliminara la reserva solicitada.

'''RF''' REQUEUE_FED
El trabajo está siendo solicitado por una federación.

'''RH''' REQUEUE_HOLD
Se está volviendo a poner en cola un trabajo retenido.

'''RQ''' REQUEUED
Se está poniendo en cola un trabajo que se está completando.

'''RS''' CAMBIO DE TAMAÑO
El trabajo está a punto de cambiar de tamaño.

'''RV''' REVOCADO
El trabajo se ha retirado del clúster debido a que otro clúster ha iniciado el trabajo.

'''SI''' SEÑALANDO
El trabajo está siendo señalizado.

'''SE''' SPECIAL_EXIT
El trabajo se ha puesto en cola en un estado especial. Este estado puede ser establecido por los usuarios, normalmente en EpilogSlurmctld, si el trabajo ha terminado con un valor de salida particular.

'''SO''' STAGE_OUT
El trabajo está preparando los archivos.

'''ST''' PARADO
El trabajo tiene una asignación, pero la ejecución se ha detenido con la señal SIGSTOP. Los CPUS han sido retenidos por este trabajo.

'''S''' SUSPENDIDO
El trabajo tiene una asignación, pero se ha suspendido la ejecución y se han liberado CPUs para otros trabajos.

'''TO''' TIMEOUT
El trabajo ha finalizado al alcanzar su límite de tiempo.

=== Cancelar un trabajo ===
Con scancel se puede cancelar un trabajo en ejecución
<pre>scancel <jobID> # Matar proceso <jobID>. (puede obtener el ID del job con "squeue")
scancel -u <username> # Matar proceso por usuario <username>.
</pre>
<pre>[prueba@leftraru1 ~]$ squeue -u prueba
JOBID PARTITION NAME USER ST TIME NODES NODELIST(REASON)
45594 main TEST prueba R 0:59 3 mn[001-003]
</pre>
<pre>[prueba@leftraru1 ~]$ scancel 45594
[prueba@leftraru1 ~]$ squeue -u prueba
JOBID PARTITION NAME USER ST TIME NODES NODELIST(REASON)
[prueba@leftraru1 ~]$
</pre>

=== Ver estado de trabajos ===
Para revisar el detalle de las opciones de un trabajo: scontrol show job

<pre>
$ scontrol show job 10837561
JobId=10837561 JobName=TEST1
UserId=usuario(1000) GroupId=group(1000) MCS_label=N/A
Priority=1100 Nice=0 Account=account QOS=120
JobState=RUNNING Reason=None Dependency=(null)
Requeue=0 Restarts=0 BatchFlag=1 Reboot=0 ExitCode=0:0
DerivedExitCode=0:0
RunTime=19:03:08 TimeLimit=3-00:00:00 TimeMin=N/A
SubmitTime=2018-06-18T18:51:01 EligibleTime=2018-06-18T18:51:01
StartTime=2018-06-18T18:51:01 EndTime=2018-06-21T18:51:01 Deadline=N/A
PreemptTime=None SuspendTime=None SecsPreSuspend=0
Partition=main AllocNode:Sid=leftraru2:5471
ReqNodeList=(null) ExcNodeList=(null)
NodeList=cn021
BatchHost=cn021
NumNodes=1 NumCPUs=1 NumTasks=1 CPUs/Task=1 ReqB:S:C:T=0:0:*:*
TRES=cpu=1,mem=1000M,node=1
Socks/Node=* NtasksPerN:B:S:C=1:0:*:* CoreSpec=*
Nodes=cn021 CPU_IDs=1 Mem=1000 GRES_IDX=
MinCPUsNode=1 MinMemoryCPU=1000M MinTmpDiskNode=0
Features=(null) DelayBoot=00:00:00
Gres=(null) Reservation=(null)
OverSubscribe=OK Contiguous=0 Licenses=matlab Network=(null)
Command=/home/usuario/script.sh
WorkDir=/home/usuario/
StdErr=/home/usuario/10837561_%x.err
StdIn=/dev/null
StdOut=/home/usuario/10837561_%x.out
Power=
BatchScript=
</pre>

Para ver el script asociado a un trabajo: scontrol write batch_script <job_id> -

<pre>
$ scontrol write batch_script 10837561 -
#!/bin/bash
#SBATCH -J nombre_del_trabajo
#SBATCH -p main
#SBATCH -n 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --mail-user=usaurio@correo.cl #RECUERDA INDICAR TU CORREO!
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH -o nombre_del_trabajo%j_%x.out
#SBATCH -e nombre_del_trabajo%j_%x.err
#SBATCH --license=matlab

ml MATLAB/2017a

matlab -nodisplay -nosplash -nodesktop < programa.m
</pre>

== Ejecutando trabajos ==
Actualmente contamos con 2 metodos de enviar trabajos bajo SLURM: '''sbatch''' and '''srun'''. A veces puede ser ventajoso ejecutar un solo comando en el clúster como prueba o realizar rápidamente una operación con recursos adicionales. 'srun' permite a los usuarios hacer esto, y comparte las mismas variables que 'sbatch' . STDOUT y STDERR para un trabajo 'srun' serán redirigidos a la pantalla del usuario. Ctrl-C cancelará un trabajo srun. '''sbatch''' enviará un script de trabajo para que lo ejecute el clúster. Los scripts de trabajo bajo SLURM son simplemente scripts de shell (* .sh) con un conjunto de solicitudes de recursos en la parte superior del script.

Uso básico de srun:

<pre>
srun <algúnComando>
</pre>

Ejemplo de salida (ejecutando el comando "hostname" para saber en que nodo se está ejecutando):
<pre> $ srun hostname
cn003
</pre>

Para enviar un script de trabajo a SLURM:
<pre>sbatch nombreScript.sh</pre>

Example output:
<pre>$ sbatch test-job.sh
Submitted batch job 1169</pre>

=== Variables Slurm ===
Las variables en esta sección son obligatorias, y SLURM las determina para determinar dónde y cuándo se ejecutarán sus trabajos. Si no asigna un valor para estos, el planificador asignará a sus trabajos el valor predeterminado. Si no solicita específicamente recursos para un trabajo, se le asignará un conjunto de recursos predeterminados. Para obtener una lista de todas las variables disponibles, consulte la documentación de SLURM en http://slurm.schedmd.com/sbatch.html. Las variables de este artículo estaban cubiertas porque eran las más relevantes para los casos de uso típicos.

<table class="wikitable" style="width: 100%;">
<tr>
<td><b>Comando SLURM</b></td>
<td><b>Descripción</b>
</td></tr>
<tr>
<td>--mem-per-cpu=<megabytes></td>
<td>Memoria requerida para el trabajo por CPU (en MegaBytes). El valor predeterminado es 1024 MB.
</td></tr>
<tr>
<td>-p <partition>, --partition=<partition></td>
<td>Enviar un trabajo a una partición específica.
</td></tr>
<tr>
<td>-n, --ntasks=<cantidad de tareas></td>
<td>Número de tareas que serán asignadas para el trabajo.
</td></tr>
<tr>
<td>-c <cpus></td>
<td>Esta es la cantidad de CPU que necesita su trabajo. Tenga en cuenta que SLURM es relativamente generoso con las CPU, y el valor especificado aquí es el número "mínimo" de CPU que se asignará a su trabajo. Si hay CPU adicionales disponibles en un nodo más allá de lo solicitado, su trabajo recibirá esas CPU hasta que otros trabajos las necesiten. El valor predeterminado es 1 CPU. Intentar usar más CPU de las que se le asignaron dará como resultado que sus procesos adicionales se turnen en la misma CPU (ralentizando su trabajo).
</td></tr>
<tr>
<td>-J <name>, --jobname=<name></td>
<td>Especifica un nombre a tu trabajo.
</td></tr>
<tr>
<td>--mail-type=BEGIN,END,FAIL,ALL<b> and </b>--mail-user=<emailAddress></td>
<td>Enviar por correo electrónico cuando su trabajo comienza / termina / falla. Puede especificar varios valores para esto (separados por comas) si es necesario.
</td></tr>
<tr>
<td>-o <STDOUT_log>, --output=<STDOUT_log></td>
<td>Redirija la salida a los archivos de registro que especifique. Por defecto, ambos, STDOUT and STDERR son enviados a este archivo. Puedes especificar %j como parte del nombre de archivo de registro para indicar la ID del trabajo (como ejemplo, "#SBATCH -o ouptut_%j.o" redirigiría la salida a "output_123456.o").
</td></tr>
<tr>
<td>-e <STDERR_log>, --error=<STDERR_log></td>
<td>Redireccionar STDERR a un archivo separado. Funciona exactamente igual que "-o".
</td></tr>
<tr>
<td>-t <days-hours:minutes:seconds></td>
<td>Walltime para tu trabajo. La duración del Walltime es el tiempo que espera que su trabajo se ejecute.
</td></tr>
<tr>
<td>-a, --array=<índices></td>
<td>Envía una lista (arreglo) de trabajos identicos. Solo aplica para sbatch.
</td></tr></table>

Los scripts de trabajo especifican los recursos solicitados y otras consideraciones especiales con comentarios especiales "#SBATCH" en la parte superior de un script de trabajo. Aunque muchas de estas opciones son opcionales, las varibles que se ocupan de solicitudes de recursos (CPU, memoria y tiempo) son obligatorias. Todas las variables deben agregarse a sus scripts de la siguiente manera:

<pre>#SBATCH <variable></pre>
Para especificar un nombre al job, por ejemplo, debe agregar lo siguiente a su secuencia de comandos:

<pre>#SBATCH --job-name=nombreDeTrabajo</pre>

===Enviar un script===
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -J example
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 1
#SBATCH --output=example_%j.out
#SBATCH --error=example_%j.err
#SBATCH --mail-user=user@example.com
#SBATCH --mail-type=ALL
</pre>

Como debe comenzar un script en Linux:
<pre>
#!/bin/bash
</pre>

Nombre del trabajo:
<pre>
#SBATCH -J example
</pre>

Nombre la partición donde desea ejecutar el Job:
<pre>
#SBATCH -p general
</pre>

Número de tareas:
<pre>
#SBATCH -n 1
</pre>

Log de salida:
<pre>
#SBATCH -o example_%j.out
</pre>

Log de error:
<pre>
#SBATCH -e example_%j.err
</pre>

Correo para notificaciones:
<pre>
#SBATCH --mail-user=user@example.com
</pre>

Enviar correo en todos casos (verificar opciones arriba):
<pre>
#SBATCH --mail-type=ALL
</pre>

=== Programar tarea (uso de scrontab) ===
'''scrontab''' es una implementación del clásico planificador de tareas de linux '''crontab''' donde se guarda un listado de comandos a ejecutar en un tiempo determinado por el usuario.

Para acceder a scrontab utilice el siguiente comando:
<pre>
[prueba@leftraru1 ~]$ scrontab -e
</pre>

Esto le permitirá editar su archivo scrontab, asignando recursos como también el momento en que desea ejecutar su tarea. La estructura base a utilizar es la siguiente:
<pre>
#SCRON -J mi_tarea
#SCRON -p main
#SCRON -n 1
#SCRON -c 1
#SCRON --mem-per-cpu=2300
#SCRON --mail-user=foo@bar.com
#SCRON --mail-type=ALL
#SCRON -o mi_tarea_%j.out
#SCRON -e mi_tarea_%j.err
# Example of job definition:
# .---------------- minute (0 - 59)
# | .------------- hour (0 - 23)
# | | .---------- day of month (1 - 31)
# | | | .------- month (1 - 12) OR jan,feb,mar,apr ...
# | | | | .---- day of week (0 - 6) (Sunday=0 or 7) OR sun,mon,tue,wed,thu,fri,sat
# | | | | |
# * * * * * command to be executed
</pre>

* '''minute''' - Corresponde al minuto en que se va a ejecutar el script, valor de 0 a 59.
* '''hour''' - Hora de ejecución, formato 24 horas, valor de 0 a 23, donde 0 son las 12:00 AM.
* '''day of month''' - Día del mes, la tarea se puede ejecutar cada x día, valor de 1 a 31.
* '''month''' - La tarea se puede ejecutar cada x mes, valor de 1 a 12.
* '''day of week''' - Día de la semana, valor de 0 a 6, donde 0 es Domingo.
* '''command to be executed''' - Script a ejecutar por el usuario.

Ejemplo envío de trabajo slurm:

Para la asignación de recursos, utilizaremos la directriz '''#SCRON''', que utiliza los mismos parámetros usados por '''#SBATCH'''.

Luego de asignar los recursos debemos especificar el tiempo, en este caso la tarea será ejecutada todos los días cada 20 minutos, luego debemos indicar el script enviado por el usuario y guardamos los cambios en el archivo.

<pre>
*/20 * * * * /home/prueba/ejemplo/script.sh
</pre>

Es importante destacar que el script a lanzar '''/home/prueba/ejemplo/script.sh''' debe tener permisos de ejecución.

Para revisar el listado de tareas existentes en nuestro scrontab, ejecutamos el comando:
<pre>
[prueba@leftraru1 ~]$ scrontab -l
*/20 * * * * /home/prueba/ejemplo/script.sh
</pre>

Para borrar el contenido de nuestro scrontab:
<pre>
[prueba@leftraru1 ~]$ scrontab -r
</pre>

'''Información a considerar:'''

* Generar archivos de salida correctamente
** Para que el archivo error y out de tu script se generen en el directorio solicitado, ejemplo, /home/prueba/ejemplo/ en tu script debe estar presente el comando cd “/home/prueba/ejemplo”, esto hará que scrontab se posicione dentro del directorio de salida.
* Es distinto el tiempo de programar el envío de una tarea (scrontab) a que una tarea inicie en el clúster (running), ya que esto dependerá de los recursos libres que existan en ese momento en el clúster.
* Para revisar las tareas programadas debe ejecutar en cualquier nodo login el comando '''scrontab -l''' o revisar con el comando '''squeue''':

<pre>
[prueba@leftraru1 ~]$ squeue
24293471 main /home/eg prueba PD 0:00 1 (BeginTime)
</pre>

== Checkpointing ==
Es la acción de guardar el estado de un proceso en ejecución en un archivo de imagen de punto de control. Este proceso se puede reiniciar más tarde desde el archivo del punto de control, continuando la ejecución desde donde se detuvo, en la misma computadora o en una diferente.

=== ¿Por qué utilizarlo? ===
* Permite ejecuciones de tarea largas que superen el tiempo de ejecución permitido en el cluster (30 días)
* Estar preparados ante fallas del sistema que nos puedan hacer perder resultados de nuestras simulaciones

=== Utilización ===
Lo primero que debemos hacer en nuestro script es cargar el módulo de Mana:
<pre>
ml mana/3.0.0
</pre>
Este módulo provee 3 ejecutables que necesitaremos:

* '''mana_coordinator:''' Coordina los checkpoints entre los distintos procesos
* '''mana_launch:''' Inicia un proceso con checkpoint
* '''mana_restart:''' Reinicia la ejecución desde una imagen del checkpoint

Necesitaremos 2 scripts para trabajar con checkpoints: Inicio y reinicio

=== Script de inicio (inicio.sh) ===
<pre>
#!/bin/bash
##---------------SLURM Parameters - NLHPC ----------------
#SBATCH -J Testcheckpoint
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 44
#SBATCH --ntasks-per-node=44
#SBATCH --mem-per-cpu=4363
#SBATCH --mail-user=test@nlhpc.cl
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH -o Testcheckpoint_%j.out
#SBATCH -e Testcheckpoint_%j.err

# ----------------Modules----------------------------
ml mana/3.0.0
# ----------------Command--------------------------
#Checkpointing cada 1 hora
mana_cooridinator -i3600
#Ejecutamos nuestra tarea con checkpointing
srun mana_launch ./ejecutable
</pre>

=== Script de reinicio (reinicio.sh) ===
<pre>
#!/bin/bash
##---------------SLURM Parameters - NLHPC ----------------
#SBATCH -J Testcheckpoint
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 44
#SBATCH --ntasks-per-node=44
#SBATCH --mem-per-cpu=4363
#SBATCH --mail-user=test@nlhpc.cl
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH -o Testcheckpoint_%j.out
#SBATCH -e Testcheckpoint_%j.err

# ----------------Modules----------------------------
ml mana/3.0.0
# ----------------Command--------------------------
#Checkpointing cada 1 hora
mana_cooridinator -i3600
#Reiniciar nuestra tarea desde los archivos de checkpoint
srun mana_restart
</pre>

Para correr estos scripts se puede hacer utilizando la funcionalidad de dependencias de SLURM:
<pre>
[test@leftraru2 test]$ sbatch inicio.sh
Submitted batch job 23574685
[test@leftraru2 test]$ sbatch --dependency=afterok:23574685 reinicio.sh
</pre>

== Trabajos ==
=== Trabajos paralelos ===
Muchos de los trabajos que se ejecutan en un clúster de producción implicarán más de un procesador (CPU, núcleo). Dichos trabajos paralelos deben solicitar la cantidad de recursos necesarios a través de opciones adicionales. Los más comunes son:

Para diferentes tipos de trabajos paralelos, se especificarán diferentes opciones. Los trabajos paralelos más comunes son trabajos de MPI (memoria distribuida), trabajos de subprocesos múltiples (memoria compartida) y los llamados híbridos que son una combinación de los dos. Analicemos por separado con un n ejemplo para cada uno.

=== Ejecución de programas con MPI ===
MPI (interfaz de paso de mensajes) es la API de comunicación estándar para trabajos paralelos de memoria distribuida capaz de implementarse en un clúster. Para programar dicho trabajo, es necesario especificar la cantidad de nodos del clúster que se utilizarán y la cantidad de procesos (tareas) que se ejecutarán en cada nodo.

El siguiente es un ejemplo de ejecución de un programa compilado con Open MPI:

#!/bin/bash
#SBATCH -J example_mpi
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 264
#SBATCH --ntasks-per-node=44
#SBATCH --output=example_%j.out
#SBATCH --error=example_%j.err
#SBATCH --mail-user=user@example.com
#SBATCH --mail-type=ALL

srun ./mpi_test
A continuacion se explica línea por líneael script.

Como empieza un shell script en Linux:
<pre>
#!/bin/bash
</pre>

Nombre del Job:
<pre>
#SBATCH -J example_mpi
</pre>

Nombre la particion donde se desea ejecutar el trabajo:
<pre>
#SBATCH -p general
</pre>

Número de tareas. Debe de ser un número múltiplo del número de CPUs máximo que tenga un node de la partición donde se lanza:
<pre>
#SBATCH -n 264
</pre>

Con esto se fuerza a que se lancen 44 tareas MPI en cada uno de los nodos, ocupando de este modo nodos completos. En este caso 6 nodos completos:
<pre>
#SBATCH --ntasks-per-node=44
</pre>

Log de salida:
<pre>
#SBATCH -o example_%j.out
</pre>

Log de error:
<pre>
#SBATCH -e example_%j.err
</pre>

Correo para notificaciones:
<pre>
#SBATCH --mail-user=user@example.com
</pre>

Envía correo en todos los casos:
<pre>
#SBATCH --mail-type=ALL
</pre>

Programa para ejecutar:
<pre>
srun ./mpi_test
</pre>

'''Nota''': no se carga específicamente el módulo "mpi" ya que se carga siempre por defecto.

Para enviarlo al clúster debe ejecutar el comando: ''sbatch script.sh''. El ejemplo anterior ejecutará una tarea OpenMPI con 264 procesos reservando 264 cores para ello.

=== Trabajos multiproceso OpenMP ===
Los trabajos paralelos diseñados para ejecutarse en un sistema multi-core (shared-memory) suelen ser "multi-threaded". La programación de un job de este tipo requiere especificar el número de núcleos que se utilizan para acomodar los subprocesos.

OpenMP es el conjunto común de variables de compilación para facilitar el desarrollo de programas multi-threaded. Un script típico de SLURM para un programa de este tipo se ve así:
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -J OMPtest
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 1
#SBATCH -c 44
#SBATCH --ntasks-per-node=44
#SBATCH --mem-per-cpu=1024
#SBATCH -o example_%j.out
#SBATCH -e example_%j.err
#SBATCH --mail-user=user@example.com
#SBATCH --mail-type=ALL

OMP_NUM_THREADS=$SLURM_CPUS_PER_TASK time ./omp-program
</pre>

Como debe comenzar un script en Linux:
<pre>
#!/bin/bash
</pre>

Nombre del Job:
<pre>
#SBATCH -J OMPtest
</pre>

Nombre la particion donde desea ejecutar el Job:
<pre>
#SBATCH -p general
</pre>

Número de trabajos:
<pre>
#SBATCH -n 1
</pre>

Número de tareas:
<pre>
#SBATCH -c 44
</pre>

Con esto se fuerza a que se agrupen las 44 tareas en un nodo (en OpenMP no hay comunicación entre nodos, por lo que todas las tareas deben estar en el mismo nodo o no funcionaría):
<pre>
#SBATCH --ntasks-per-node=44
</pre>

Memoria por core (MBytes):
<pre>
#SBATCH --mem-per-cpu=1024
</pre>

Log de salida:
<pre>
#SBATCH -o example_%j.out
</pre>

Log de error:
<pre>
#SBATCH -e example_%j.err
</pre>

Correo para notificaciones:
<pre>
#SBATCH --mail-user=user@example.com
</pre>

Enviar correo en todos los casos:
<pre>
#SBATCH --mail-type=ALL
</pre>

Programa para ejecutar:
<pre>
OMP_NUM_THREADS=$SLURM_CPUS_PER_TASK time ./omp-program
</pre>

Cuando se utiliza un programa OpenMP, el número de subprocesos (y, por lo tanto, el número requerido de núcleos) se especifica a través de la variable de entorno OMP_NUM_THREADS que, por lo tanto, aparece en el script frente a la llamada al programa. Lo estamos configurando en la variable interna SLURM_CPUS_PER_TASK que se establece a través de la opción "-c" (a 44 en nuestro ejemplo, que sería el número total de cores de un nodo de la partición "general").

La opción "-n" se mantiene en 1 para indicar un único trabajo principal que tiene 44 tareas. Para asegurarnos que todas las tareas se ejecutan en el mismo nodo, se añade la opción "--ntasks-per-node" con el máximo número de cores que tiene un nodo de la partición donde se está lanzando el trabajo.

=== Ejecución de tareas en GPUs ===
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -J ejemplo_gpus
#SBATCH -p v100
#SBATCH -n 1
#SBATCH -o ejemplo_%j.out
#SBATCH -e ejemplo_%j.err
#SBATCH --mail-user=correo@gmail.com
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH --mem-per-cpu=4300
#SBATCH --gres=gpu:1

./programa
</pre>

Inicio de un bash script en Linux:
<pre>
#!/bin/bash
</pre>

Nombre del trabajo:
<pre>
#SBATCH -J ejemplo_gpus
</pre>

Nombre la partición donde se ejecuta el trabajo:
<pre>
#SBATCH --partition=v100
</pre>

Número de tareas:
<pre>
#SBATCH -n 1
</pre>

Log de salida:
<pre>
#SBATCH -o ejemplo_%j.out
</pre>

Log de error:
<pre>
#SBATCH -e ejemplo_%j.err
</pre>

Correo para notificaciones:
<pre>
#SBATCH --mail-user=user@example.com
</pre>

Enviar correo en todos los casos:
<pre>
#SBATCH --mail-type=ALL
</pre>

Memoria por CPU (MB):
<pre>
#SBATCH --mem-per-cpu=4365
</pre>

Cantidad utilizada de GPUs. El parámetro gpu:1 indica la cantidad de tarjetas a utilizar (cada nodo tiene 2 GPUs):
<pre>
#SBATCH --gres=gpu:1
</pre>

Programa para ejecutar:
<pre>
./programa
</pre>

=== Job Arrays ===
Cuando se ejecutan cientos o miles de simulaciones que utilizan la misma cantidad de recursos, puede ser una ventaja ejecutar estas simulaciones como un "job array". Los job array le permiten enviar miles de dichos trabajos (llamados "job steps") con un solo script. A cada simulación se le asignará un valor único para la variable de entorno SLURM_ARRAY_TASK_ID. Puede usar esta variable para leer parámetros para pasos individuales de una línea dada de un archivo.

=== Caso de uso de un Script Job Array (Gaussian) ===
Tenemos usuarios que actualmente envían varias simulaciones al clúster que son similares en cuanto al uso de recursos, pero, la diferencia es que solo cambia la entrada que le entregan al programa. Para esta situación, recomendamos hacer uso de un script Job Array.

En este ejemplo crearemos un script job array para el software Gaussian, el cual, realizará 63 simulaciones, cada una de estas utilizará 8 cores y podrá alcanzar un uso máximo de 8 Gb de memoria ram. Para este caso utilizaremos la partición general donde cada nodo tiene 46 Gb de memoria ram y 20 cores.

Script:
<pre>
#!/bin/bash
# ----------------SLURM Parameters----------------
#SBATCH -J prueba
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 1
#SBATCH -c 8
#SBATCH --mem-per-cpu=1000
#SBATCH --mail-user=prueba@nlhpc.cl
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH --array=1-63
#SBATCH -o prueba_%A_%a.out
#SBATCH -e prueba_%A_%a.err
#-----------------Toolchain---------------------------
ml purge
ml intel/2019b
# ----------------Módulos-----------------------------
ml g16/B.01
# ----------------Comandos--------------------------
file=$(ls Child_10_*.com | sed -n ${SLURM_ARRAY_TASK_ID}p)
srun g16 $file
</pre>

'''
Descripción de comandos utilizados en script:'''

Inicio de un bash script en Linux:
<pre>
#!/bin/bash
</pre>

Nombre de la simulación:
<pre>
#SBATCH -J prueba
</pre>

Nombre la partición donde se ejecuta la simulación:
<pre>
#SBATCH -p general
</pre>

Número de tareas (1 tarea va a ejecutar 63 simulaciones):
<pre>
#SBATCH -n 1
</pre>

Core’s por tareas (cada tarea utilizará un máximo 8 cores):
<pre>
#SBATCH -c 8
</pre>

Memoria ram por cpu (cada tarea utilizará un máximo 8 Gb de ram):
<pre>
#SBATCH –mem-per-cpu=1000
</pre>

Correo para activar el envío de notificaciones:
<pre>
#SBATCH --mail-user=prueba@nlhpc.cl
</pre>

Permitir envío de notificaciones:
<pre>
#SBATCH --mail-type=ALL
</pre>

Se generan 63 simulaciones diferentes:
<pre>
#SBATCH --array=1-63
</pre>

Log de salida: (ejemplo: prueba_18455017_1.out)

* %A corresponde al Job ID de nuestra tarea que le asignará Slurm → 18455017.
* %a corresponde a la simulación X de nuestra tarea que le asignará Slurm → 1.
<pre>
#SBATCH -o prueba_%A_%a.out
</pre>

Log de errores: (ejemplo: prueba_18455017_1.err)

* %A corresponde al Job ID de nuestra tarea que le asignará Slurm → 18455017.
* %a corresponde a la simulación X de nuestra tarea que le asignará Slurm → 1.

<pre>
#SBATCH -e prueba_%A_%a.err
Toolchain: en este apartado, limpiaremos nuestro entorno de software no deseados y luego escogemos la herramienta informática con la cual está compilado el software Gaussian (nosotros utilizamos el compilador Intel/2019b).

#-----------------Toolchain---------------------------
ml purge
ml intel/2019b
Módulos: cargamos el software Gaussian versión 16/B.0.

# ----------------Módulos-----------------------------
ml g16/B.01
Comandos: aquí definimos los comandos a ejecutar.

# ----------------Comandos--------------------------
file=$(ls Child_10_*.com | sed -n ${SLURM_ARRAY_TASK_ID}p)
srun g16 $file
</pre>
file= variable que va a listar los archivos de entrada que comiencen por Child_10_ y terminen en .com

[[Archivo:Child.png|no]]

sed -n ${SLURM_ARRAY_TASK_ID}p) ← Sed imprimirá las líneas de cada archivo de entrada y la variable $SLURM_ARRAY_TASK_ID asumirá estas entradas como matriz de simulación en nuestro job array, en este ejemplo tenemos 63 archivos de entrada.

Para más detalles sobre los archivos stdin, stdout y stderr de una simulación % A será reemplazado por el valor de SLURM_ARRAY_JOB_ID que es el Job ID de nuestra tarea y %a será reemplazado por el valor de SLURM_ARRAY_TASK_ID que corresponde a la simulación X de nuestra tarea.

Srun g16 $file: ejecutará el comando gaussian g16 interpretando la variable $file en los nodos de cómputo asignados.

Enviar el script:
<pre>
[prueba@leftraru1 ~]$ sbatch prueba.sh
</pre>

=== Ejecución de una tarea que ocupa mucha RAM por CPU ===
Debemos tener en cuenta que la RAM que SLURM reserva por defecto son 1000 MB. Un típico error de cancelación de tarea por falta de memoria es el siguiente:
<pre>
/tmp/slurmd/job136839939/slurm_script: line 15: 23547 Killed ./programa.sh
slurmstepd: error: Detected 1 oom-kill event(s) in step 136839939.batch cgroup. Some of your processes
may have been killed by the cgroup out-of-memory handler.
</pre>

Si su tarea ocupa más de la memoria por defecto, puede utilizar el siguiente parámetro:
<pre>
#SBATCH --mem-per-cpu=2300 #Máxima RAM por CPU
</pre>
Esto hará que SLURM reserve más RAM por CPU para sus tareas.

Tenga en cuenta que nuestros nodos tienen 46 GB de memoria RAM (Partición slims), 187 GB (Partición general) y 765 GB (Partición largemem) por nodo. [https://wiki.nlhpc.cl/Hardware_Disponible Más información].

Otra forma de reservar memoria es utilizando el siguiente parámetro:

<pre>
#SBATCH --mem=2300
</pre>
En este caso SLURM realizará una reserva de memoria de 2300 MB pero por la totalidad del trabajo.

Los parámetros anteriores al igual que el número de CPUs que se van a usar, hay que afinarlos lo mejor posible. Para ello lo que se puede hacer es hacer pruebas en los nodos logins, sin lanzar en las colas, y así estudiar el uso de RAM y CPU por parte de sus procesos.

=== Ejecución de una tarea con Dependencias ===
Las dependencias de trabajos se utilizan para aplazar el inicio de un trabajo hasta que se satisfagan las dependencias especificadas. Se especifican con la opción --dependency en el siguiente formato:
<pre>
sbatch --dependency=<type:job_id[:job_id][,type:job_id[:job_id]]> ...
</pre>
Los tipos de dependencias son las siguientes:

* '''after''':jobid[:jobid...] - el trabajo puede empezar después de que los trabajos especificados comiencen
* '''afterany''':jobid[:jobid...] - el trabajo puede empezar después de que los trabajos especificados terminen
* '''afternotok''':jobid[:jobid...] - el trabajo puede empezar después que los trabajos especificados terminan fallidamente
* '''afterok''':jobid[:jobid...] - el trabajo puede empezar después que los trabajos especificados terminan exitósamente

La manera más simple de usar una dependencia del tipo afterok:
<pre>
[prueba@leftraru1 ~]$ sbatch job1.sh
Submitted batch job 21363626
[prueba@leftraru1 ~]$ sbatch --dependency=afterok:21363626 job2.sh
</pre>

Ahora cuando job1.sh termine correctamente, el job2.sh entrará en ejecución. Si job1.sh termina fallidamente, job2.sh no entrará en ejecución nunca pero sí quedará en cola (debe cancelarse manualmente el trabajo).

==== Capturando el Job ID para facilitar la ejecución de varias tareas con dependencias ====
Es posible capturar en una variable el Job ID de cada tarea para poder lanzar varias tareas sin conocer el Job ID previamente.

Por ejemplo, si se desea lanzar 4 tareas que sean dependientes con la anterior, se comenzará lanzando la primera tarea y capturando en la variable '''$JOB1''', el que será utilizado como dependencia en la tarea '''$JOB2''', y así sucesivamente.

<pre>
JOB1=$(sbatch job_1.sbatch 2>&1 | awk '{print $4}')
JOB2=$(sbatch --dependency=afterok:$JOB1 job_2.sbatch 2>&1 | awk '{print $4}')
JOB3=$(sbatch --dependency=afterok:$JOB2 job_3.sbatch 2>&1 | awk '{print $4}')
JOB4=$(sbatch --dependency=afterok:$JOB3 job_4.sbatch 2>&1 | awk '{print $4}')
</pre>

== Prioridad de tarea ==
Cómo ver la prioridad del trabajo. Los factores que determinan la prioridad del trabajo, incluyendo la fórmula y pesos.

=== Factores que determinan prioridad de tarea ===
<table class="wikitable" style="width: 60%;">
<tr>
<td><b>Comando SLURM</b></td>
<td><b>Descripción</b>
</td></tr>
<tr>
<td>Edad</td>
<td>la cantidad de tiempo que el trabajo ha estado esperando en la cola.
</td></tr>
<tr>
<td>Tamaño de la tarea</td>
<td>número de nodos solicitados por el trabajo.
</td></tr>
<tr>
<td>Partición</td>
<td>prioridad para una partición determinada.
</td></tr>
<tr>
<td>Prioridad Baja</td>
<td>Mientras más tareas se ejecuten en el cluster, menor será la prioridad.
</td></tr>
<tr>
<td>Prioridad Alta</td>
<td>Mientras menos tareas se ejecuten en el clúster, más alta es la prioridad.
</td></tr></table>

== Prioridad de tarea ==
Cómo ver la prioridad del trabajo. Los factores que determinan la prioridad del trabajo, incluyendo la fórmula y pesos.

=== Factores que determinan prioridad de tarea ===
* Edad - la cantidad de tiempo que el trabajo ha estado esperando en la cola
* Tamaño Oficio - número de nodos solicitados por el trabajo
* Partición - prioridad para una partición determinada
* Contribución de prioridades basada en los recursos informáticos utilizados por los miembros de un grupo de investigación en los últimos 30 días - Fairshare.
* Mientras más tareas se ejecuten en el cluster, menor será la prioridad.
* Mientras menos tareas se ejecuten en el clúster, más alta es la prioridad.
Fórmula Prioridad de tarea
<pre>
Job_priority =
(PriorityWeightAge) * (age_factor) +
(PriorityWeightFairshare) * (fair-share_factor) +
(PriorityWeightJobSize) * (job_size_factor) +
(PriorityWeightPartition) * (partition_factor) +
(PriorityWeightQOS) * (QOS_factor)
</pre>

== Visualización de sus Tareas ==
Si Ud. necesita visualizar información acerca de sus tareas de forma interactiva, puede utilizar el comando smap:

smap -i 3

[[Archivo:Smap.png|no|700px]]

De esta forma, tendrá una actualización cada 3 segundos de sus tareas en ejecución incluyendo los nodos en los cuales se encuentran ejecutándose.

= Uso del parámetro <code>--time</code> (<code>-t</code>) en SLURM =

El parámetro <code>--time</code> (o <code>-t</code>) en SLURM permite especificar el '''tiempo máximo de ejecución''' para un trabajo. Su uso correcto mejora la eficiencia del scheduler y permite aplicar estrategias como ''backfilling''.

== Formato general ==

<pre>
--time=D-HH:MM:SS
</pre>

* '''D''': días (opcional)
* '''HH''': horas (0–23)
* '''MM''': minutos (0–59)
* '''SS''': segundos (0–59)

También puede usarse en formato corto con <code>-t</code>.

== Ejemplos ==

=== Trabajo de 1 hora ===
<pre>
#SBATCH --time=01:00:00
</pre>

o

<pre>
#SBATCH -t 01:00:00
</pre>

=== Trabajo de 4 horas y 30 minutos ===
<pre>
#SBATCH --time=04:30:00
</pre>

=== Trabajo de 2 días ===
<pre>
#SBATCH --time=2-00:00:00
</pre>

=== Trabajo de 15 minutos ===
<pre>
#SBATCH --time=00:15:00
</pre>

=== Trabajo de 3 días, 5 horas y 45 segundos ===
<pre>
#SBATCH --time=3-05:00:45
</pre>

== Ejemplo en script <code>job.sh</code> ==

<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=mi_trabajo
#SBATCH --partition=general
#SBATCH --ntasks=8
#SBATCH --time=01:30:00 # 1 hora y 30 minutos
#SBATCH --mem=16G

srun ./mi_simulacion
</pre>

== Recomendaciones ==

* Estima lo mejor posible el tiempo necesario.
* No omitas <code>--time</code>: si lo haces, SLURM asumirá un valor por defecto (como 5 días).
* Para pruebas cortas, usa tiempos pequeños (por ejemplo, 10 minutos) para permitir el uso eficiente del scheduler mediante ''backfilling''.

== Más información ==

[https://slurm.schedmd.com/sbatch.html#OPT_time Documentación oficial de SLURM sobre el parámetro --time]

== Bibliografía ==
[http://slurm.schedmd.com/documentation.html Manual Oficial de Slurm]

[https://slurm.schedmd.com/scrontab.html Documentación scrontab]

VASP

2025-07-17T13:46:42Z

Eosorio: /* Referencias */

== ¿Qué es? ==

VASP (Vienna Ab initio Simulation Package) es un paquete de mecánica cuántica para simulaciones de dinámica molecular a nivel ab initio, utilizando pseudopotenciales o el método Projector-Augmented Wave (PAW) y una base de ondas planas.

La metodología usada en este software se basa en la aproximación local de la densidad (LDA) y una evaluación exacta del estado fundamental en cada paso de la dinámica molecul
== Modulos ==

VASP se encuentra disponible en varias versiones, tanto para infraestructura INTEL como para AMD.

Las últimas versiones disponibles son:

* 6.2.1
* 6.3.2
* 6.4.3

Puede buscar las versiones de VASP para intel ejecutando:

<pre>
intelsoftware
ml spider VASP
</pre>

Y para buscar las versiones de AMD puede ejecutar:

<pre>
amdsoftware
ml spider vasp
</pre>

== Definir entorno ==
En el archivo INCAR configuramos las siguientes variables respecto a la reserva que hagamos para tener idealmente de 1 átomo por core.

<pre>
NPAR = 5 #cantidad de nodos
NCORE = 20 #cantidad de cores por nodo

#evitar exceso de carga en I/O
LWAVE = .FALSE.
LCHARG = .FALSE.
LVTOT = .FALSE.
</pre>
== Ejemplo de Lanzador ==

=== Para INTEL ===
Ejemplo de SBATCH para enviar a particiones ''general'' y ''largemem'':

<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -J ejemplo
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 88
#SBATCH --ntasks-per-node=44
#SBATCH --mem-per-cpu=4200
#SBATCH --mail-user=usuario@correo.cl #RECUERDA INDICAR TU CORREO!
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH -o %j_%x.out
#SBATCH -e %j_%x.err

ml purge
ml intel/2022.00
ml VASP/6.3.2

export OMP_NUM_THREADS=1
export MKL_NUM_THREADS=1
export MKL_DYNAMIC=FALSE

#vasp_std for standard NVT calculation and non-gamma k-points
#vasp_gam for standard NVT calculation and only gamma-point
#vasp_ncl for NPT ensemble and non-gamma-point calculations

EXEC=vasp_gam
BINVASP="${EXEC}"
export BINVASP
srun $BINVASP
</pre>

=== Para AMD ===
El siguiente ejemplo muestra la versión de VASP 6.4.3 para ser ejecutada en un nodo de la partición '''main'''.

Es importante destacar que al momemento de cargar estos módulos se generan avisos de tipo ''Warning'', por lo que se recomienda monitorear la tarea y su comportamiento.

<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name="TareaVASP"
#SBATCH --partition="main"
#SBATCH -n 1
#SBATCH -c 256
#SBATCH --mem-per-cpu=2839
##SBATCH --ntasks-per-node=64

#SBATCH --output=TareaVASP-%j.out #
#SBATCH --mail-type=ALL

ml aocc
ml openmpi/5.0.5-zen4-j
ml amdfftw/4.2-mpi-openmp-zen4-tjgyk3c
ml vasp/6.4.3-mpi-openmp-zen4-e

export OMPI_MCA_mtl=ofi
export OMP_NUM_THREADS=256
export OMP_PLACES=cores

srun vasp_std
</pre>

==== Pruebas y recomendaciones de ejecución AMD ====
Los ejemplos descritos a continuación describen la configuración recomendada para ejecutar simulaciones con VASP (Vienna Ab initio Simulation Package) de manera eficiente (procesos) utilizando el paradigma MPI por sobre OpenMP o configuraciones híbridas (MPI + OpenMP)..

A continuación, compartimos configuraciones recomendadas para distintos números de núcleos, que podrían ser útiles para mejorar el rendimiento de tus simulaciones.

=====Script de Ejemplo (24 núcleos)=====
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name="MPI"
#SBATCH -p main
#SBATCH -n 24 # Total de procesos MPI
#SBATCH --ntasks-per-node=24 # Procesos por nodo (ajustar según arquitectura)
#SBATCH -c 1 # 1 thread por proceso (MPI puro)
#SBATCH --mem=30000 # Memoria en MB (ajustar según necesidades)
#SBATCH --output=MiTareaVASP-log/%j.out
#SBATCH --error=MiTareaVASP-log/%j.err

# Cargar módulos necesarios
ml gcc/14.2.0-zen4-y
ml vasp/6.4.3-mpi-openmp-h5-zen4-c

# Limpiar archivos previos
rm -f DOSCAR PROCAR XDATCAR OSZICAR OUTCAR vasprun.xml REPORT

# Configuración MPI (opcional)
export OMPI_MCA_mtl=ofi

# Medir tiempo de ejecución
echo "Inicio: $(date)"
/usr/bin/time -v srun vasp_std
echo "Fin: $(date)"
</pre>

Parámetros Clave en el INCAR
{| class="wikitable"
! style="background-color:#d9edf7;" | Parámetro
! Valor recomendado (24 núcleos)
! Descripción
|-
| style="background-color:#d9edf7;" | NPAR
| 6
| Número de bandas calculadas en paralelo.
|-
| style="background-color:#d9edf7;" | NCORE
| 1
| Evita OpenMP (MPI puro es más eficiente).
|-
| style="background-color:#d9edf7;" | KPAR
| 4
| División de la malla k-point.
|}

=====Script de Ejemplo (64 núcleos)=====
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name="MPI"
#SBATCH -p main
#SBATCH -n 64 # Total de procesos MPI
#SBATCH --ntasks-per-node=64 # Procesos por nodo (ajustar según arquitectura)
#SBATCH -c 1 # 1 thread por proceso (MPI puro)
#SBATCH --mem=60000 # Memoria en MB (ajustar según necesidades)
#SBATCH --output=MiTareaVASP-log/%j.out
#SBATCH --error=MiTareaVASP-log/%j.err

# Cargar módulos necesarios
ml gcc/14.2.0-zen4-y
ml vasp/6.4.3-mpi-openmp-h5-zen4-c

# Limpiar archivos previos
rm -f DOSCAR PROCAR XDATCAR OSZICAR OUTCAR vasprun.xml REPORT

# Configuración MPI (opcional)
export OMPI_MCA_mtl=ofi

# Medir tiempo de ejecución
echo "Inicio: $(date)"
/usr/bin/time -v srun vasp_std
echo "Fin: $(date)"
</pre>

Parámetros Clave en el INCAR
{| class="wikitable"
! style="background-color:#d9edf7;" | Parámetro
! Valor recomendado (24 núcleos)
! Descripción
|-
| style="background-color:#d9edf7;" | NPAR
| 16
| Número de bandas calculadas en paralelo.
|-
| style="background-color:#d9edf7;" | NCORE
| 1
| Evita OpenMP (MPI puro es más eficiente).
|-
| style="background-color:#d9edf7;" | KPAR
| 4
| División de la malla k-point.
|}

=====Script de Ejemplo (128 núcleos)=====
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name="MPI"
#SBATCH -p main
#SBATCH -n 128 # Total de procesos MPI
#SBATCH --ntasks-per-node=128 # Procesos por nodo (ajustar según arquitectura)
#SBATCH -c 1 # 1 thread por proceso (MPI puro)
#SBATCH --mem=90000 # Memoria en MB (ajustar según necesidades)
#SBATCH --output=MiTareaVASP-log/%j.out
#SBATCH --error=MiTareaVASP-log/%j.err

# Cargar módulos necesarios
ml gcc/14.2.0-zen4-y
ml vasp/6.4.3-mpi-openmp-h5-zen4-c

# Limpiar archivos previos
rm -f DOSCAR PROCAR XDATCAR OSZICAR OUTCAR vasprun.xml REPORT

# Configuración MPI (opcional)
export OMPI_MCA_mtl=ofi

# Medir tiempo de ejecución
echo "Inicio: $(date)"
/usr/bin/time -v srun vasp_std
echo "Fin: $(date)"
</pre>

Parámetros Clave en el INCAR
{| class="wikitable"
! style="background-color:#d9edf7;" | Parámetro
! Valor recomendado (24 núcleos)
! Descripción
|-
| style="background-color:#d9edf7;" | NPAR
| 32
| Número de bandas calculadas en paralelo.
|-
| style="background-color:#d9edf7;" | NCORE
| 1
| Evita OpenMP (MPI puro es más eficiente).
|-
| style="background-color:#d9edf7;" | KPAR
| 4
| División de la malla k-point.
|}

====Recomendaciones Adicionales====

=====Optimización de NPAR y KPAR=====

{| class="wikitable" style="width: 80%; margin: 1em auto;"
! style="background-color: #d9edf7; text-align: center;" | Núcleos
! style="background-color: #d9edf7; text-align: center;" | NPAR
! style="background-color: #d9edf7; text-align: center;" | KPAR
! style="background-color: #d9edf7; text-align: center;" | Notas
|-
| style="text-align: center;" | 24
| style="text-align: center;" | 6
| style="text-align: center;" | 4
| rowspan="3" style="padding: 10px;" | '''Regla general''':<br><code>NPAR × KPAR ≈ Núcleos totales</code><br><br>'''Ejemplo para 24 nucleos''':<br>6 × 4 = 24 (configuración óptima)<br><br>'''Alternativa''':<br>8 × 8 = 64 (Configuración alternativa)
|-
| style="text-align: center;" | 64
| style="text-align: center;" | 16
| style="text-align: center;" | 4
|-
| style="text-align: center;" | 128
| style="text-align: center;" | 32
| style="text-align: center;" | 4
|}

===== Evitar OpenMP e Hibrido =====
<div style="background-color: #FFF3F3; border-left: 4px solid #FF8080; padding: 0.5em 1em; margin: 1em 0;">
'''Nota importante''': Las pruebas muestran que '''MPI puro''' es significativamente más rápido que configuraciones híbridas (MPI + OpenMP) o solo OpenMP.
</div>

===== Monitoreo de Rendimiento =====
'''Pasos recomendados''':
# Verificar el archivo <code>OUTCAR</code> (buscar "Maximum memory used")
# Ajustar <code>NPAR</code>/<code>KPAR</code> si se observan:
:* Cuellos de botella en E/S
:* Problemas de comunicación
:* Bajo rendimiento

<div style="background-color: #F0F8FF; border-left: 4px solid #4682B4; padding: 0.5em 1em; margin: 1em 0;">
'''Tip''': Para sistemas grandes (>200 átomos), considerar aumentar NPAR en un 10-20%.
</div>

== Uso de software licenciado ==

El uso de este software está restringido a los usuarios que dispongan de una licencia válida de VASP, la cual deben enviar al correo de soporte.

== Referencias ==

* [https://www.vasp.at/ The VASP site]
* [https://www.pdc.kth.se/software/software/VASP/cpe21.11/6.2.1-vanilla/index_using.html How to use VASP]
* [https://hpc-uit.readthedocs.io/en/latest/applications/chemistry/VASP/firsttime_vasp.html First time you run a VASP job?]
* [https://wiki.bwhpc.de/e/JUSTUS2/Software/VASP VASP bwHPC]
* [https://www.vasp.at/wiki/index.php/NCORE VASP Wiki-Ncore]

VASP

2025-07-17T13:45:27Z

Eosorio: /* Para INTEL */

== ¿Qué es? ==

VASP (Vienna Ab initio Simulation Package) es un paquete de mecánica cuántica para simulaciones de dinámica molecular a nivel ab initio, utilizando pseudopotenciales o el método Projector-Augmented Wave (PAW) y una base de ondas planas.

La metodología usada en este software se basa en la aproximación local de la densidad (LDA) y una evaluación exacta del estado fundamental en cada paso de la dinámica molecul
== Modulos ==

VASP se encuentra disponible en varias versiones, tanto para infraestructura INTEL como para AMD.

Las últimas versiones disponibles son:

* 6.2.1
* 6.3.2
* 6.4.3

Puede buscar las versiones de VASP para intel ejecutando:

<pre>
intelsoftware
ml spider VASP
</pre>

Y para buscar las versiones de AMD puede ejecutar:

<pre>
amdsoftware
ml spider vasp
</pre>

== Definir entorno ==
En el archivo INCAR configuramos las siguientes variables respecto a la reserva que hagamos para tener idealmente de 1 átomo por core.

<pre>
NPAR = 5 #cantidad de nodos
NCORE = 20 #cantidad de cores por nodo

#evitar exceso de carga en I/O
LWAVE = .FALSE.
LCHARG = .FALSE.
LVTOT = .FALSE.
</pre>
== Ejemplo de Lanzador ==

=== Para INTEL ===
Ejemplo de SBATCH para enviar a particiones ''general'' y ''largemem'':

<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -J ejemplo
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 88
#SBATCH --ntasks-per-node=44
#SBATCH --mem-per-cpu=4200
#SBATCH --mail-user=usuario@correo.cl #RECUERDA INDICAR TU CORREO!
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH -o %j_%x.out
#SBATCH -e %j_%x.err

ml purge
ml intel/2022.00
ml VASP/6.3.2

export OMP_NUM_THREADS=1
export MKL_NUM_THREADS=1
export MKL_DYNAMIC=FALSE

#vasp_std for standard NVT calculation and non-gamma k-points
#vasp_gam for standard NVT calculation and only gamma-point
#vasp_ncl for NPT ensemble and non-gamma-point calculations

EXEC=vasp_gam
BINVASP="${EXEC}"
export BINVASP
srun $BINVASP
</pre>

=== Para AMD ===
El siguiente ejemplo muestra la versión de VASP 6.4.3 para ser ejecutada en un nodo de la partición '''main'''.

Es importante destacar que al momemento de cargar estos módulos se generan avisos de tipo ''Warning'', por lo que se recomienda monitorear la tarea y su comportamiento.

<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name="TareaVASP"
#SBATCH --partition="main"
#SBATCH -n 1
#SBATCH -c 256
#SBATCH --mem-per-cpu=2839
##SBATCH --ntasks-per-node=64

#SBATCH --output=TareaVASP-%j.out #
#SBATCH --mail-type=ALL

ml aocc
ml openmpi/5.0.5-zen4-j
ml amdfftw/4.2-mpi-openmp-zen4-tjgyk3c
ml vasp/6.4.3-mpi-openmp-zen4-e

export OMPI_MCA_mtl=ofi
export OMP_NUM_THREADS=256
export OMP_PLACES=cores

srun vasp_std
</pre>

==== Pruebas y recomendaciones de ejecución AMD ====
Los ejemplos descritos a continuación describen la configuración recomendada para ejecutar simulaciones con VASP (Vienna Ab initio Simulation Package) de manera eficiente (procesos) utilizando el paradigma MPI por sobre OpenMP o configuraciones híbridas (MPI + OpenMP)..

A continuación, compartimos configuraciones recomendadas para distintos números de núcleos, que podrían ser útiles para mejorar el rendimiento de tus simulaciones.

=====Script de Ejemplo (24 núcleos)=====
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name="MPI"
#SBATCH -p main
#SBATCH -n 24 # Total de procesos MPI
#SBATCH --ntasks-per-node=24 # Procesos por nodo (ajustar según arquitectura)
#SBATCH -c 1 # 1 thread por proceso (MPI puro)
#SBATCH --mem=30000 # Memoria en MB (ajustar según necesidades)
#SBATCH --output=MiTareaVASP-log/%j.out
#SBATCH --error=MiTareaVASP-log/%j.err

# Cargar módulos necesarios
ml gcc/14.2.0-zen4-y
ml vasp/6.4.3-mpi-openmp-h5-zen4-c

# Limpiar archivos previos
rm -f DOSCAR PROCAR XDATCAR OSZICAR OUTCAR vasprun.xml REPORT

# Configuración MPI (opcional)
export OMPI_MCA_mtl=ofi

# Medir tiempo de ejecución
echo "Inicio: $(date)"
/usr/bin/time -v srun vasp_std
echo "Fin: $(date)"
</pre>

Parámetros Clave en el INCAR
{| class="wikitable"
! style="background-color:#d9edf7;" | Parámetro
! Valor recomendado (24 núcleos)
! Descripción
|-
| style="background-color:#d9edf7;" | NPAR
| 6
| Número de bandas calculadas en paralelo.
|-
| style="background-color:#d9edf7;" | NCORE
| 1
| Evita OpenMP (MPI puro es más eficiente).
|-
| style="background-color:#d9edf7;" | KPAR
| 4
| División de la malla k-point.
|}

=====Script de Ejemplo (64 núcleos)=====
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name="MPI"
#SBATCH -p main
#SBATCH -n 64 # Total de procesos MPI
#SBATCH --ntasks-per-node=64 # Procesos por nodo (ajustar según arquitectura)
#SBATCH -c 1 # 1 thread por proceso (MPI puro)
#SBATCH --mem=60000 # Memoria en MB (ajustar según necesidades)
#SBATCH --output=MiTareaVASP-log/%j.out
#SBATCH --error=MiTareaVASP-log/%j.err

# Cargar módulos necesarios
ml gcc/14.2.0-zen4-y
ml vasp/6.4.3-mpi-openmp-h5-zen4-c

# Limpiar archivos previos
rm -f DOSCAR PROCAR XDATCAR OSZICAR OUTCAR vasprun.xml REPORT

# Configuración MPI (opcional)
export OMPI_MCA_mtl=ofi

# Medir tiempo de ejecución
echo "Inicio: $(date)"
/usr/bin/time -v srun vasp_std
echo "Fin: $(date)"
</pre>

Parámetros Clave en el INCAR
{| class="wikitable"
! style="background-color:#d9edf7;" | Parámetro
! Valor recomendado (24 núcleos)
! Descripción
|-
| style="background-color:#d9edf7;" | NPAR
| 16
| Número de bandas calculadas en paralelo.
|-
| style="background-color:#d9edf7;" | NCORE
| 1
| Evita OpenMP (MPI puro es más eficiente).
|-
| style="background-color:#d9edf7;" | KPAR
| 4
| División de la malla k-point.
|}

=====Script de Ejemplo (128 núcleos)=====
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name="MPI"
#SBATCH -p main
#SBATCH -n 128 # Total de procesos MPI
#SBATCH --ntasks-per-node=128 # Procesos por nodo (ajustar según arquitectura)
#SBATCH -c 1 # 1 thread por proceso (MPI puro)
#SBATCH --mem=90000 # Memoria en MB (ajustar según necesidades)
#SBATCH --output=MiTareaVASP-log/%j.out
#SBATCH --error=MiTareaVASP-log/%j.err

# Cargar módulos necesarios
ml gcc/14.2.0-zen4-y
ml vasp/6.4.3-mpi-openmp-h5-zen4-c

# Limpiar archivos previos
rm -f DOSCAR PROCAR XDATCAR OSZICAR OUTCAR vasprun.xml REPORT

# Configuración MPI (opcional)
export OMPI_MCA_mtl=ofi

# Medir tiempo de ejecución
echo "Inicio: $(date)"
/usr/bin/time -v srun vasp_std
echo "Fin: $(date)"
</pre>

Parámetros Clave en el INCAR
{| class="wikitable"
! style="background-color:#d9edf7;" | Parámetro
! Valor recomendado (24 núcleos)
! Descripción
|-
| style="background-color:#d9edf7;" | NPAR
| 32
| Número de bandas calculadas en paralelo.
|-
| style="background-color:#d9edf7;" | NCORE
| 1
| Evita OpenMP (MPI puro es más eficiente).
|-
| style="background-color:#d9edf7;" | KPAR
| 4
| División de la malla k-point.
|}

====Recomendaciones Adicionales====

=====Optimización de NPAR y KPAR=====

{| class="wikitable" style="width: 80%; margin: 1em auto;"
! style="background-color: #d9edf7; text-align: center;" | Núcleos
! style="background-color: #d9edf7; text-align: center;" | NPAR
! style="background-color: #d9edf7; text-align: center;" | KPAR
! style="background-color: #d9edf7; text-align: center;" | Notas
|-
| style="text-align: center;" | 24
| style="text-align: center;" | 6
| style="text-align: center;" | 4
| rowspan="3" style="padding: 10px;" | '''Regla general''':<br><code>NPAR × KPAR ≈ Núcleos totales</code><br><br>'''Ejemplo para 24 nucleos''':<br>6 × 4 = 24 (configuración óptima)<br><br>'''Alternativa''':<br>8 × 8 = 64 (Configuración alternativa)
|-
| style="text-align: center;" | 64
| style="text-align: center;" | 16
| style="text-align: center;" | 4
|-
| style="text-align: center;" | 128
| style="text-align: center;" | 32
| style="text-align: center;" | 4
|}

===== Evitar OpenMP e Hibrido =====
<div style="background-color: #FFF3F3; border-left: 4px solid #FF8080; padding: 0.5em 1em; margin: 1em 0;">
'''Nota importante''': Las pruebas muestran que '''MPI puro''' es significativamente más rápido que configuraciones híbridas (MPI + OpenMP) o solo OpenMP.
</div>

===== Monitoreo de Rendimiento =====
'''Pasos recomendados''':
# Verificar el archivo <code>OUTCAR</code> (buscar "Maximum memory used")
# Ajustar <code>NPAR</code>/<code>KPAR</code> si se observan:
:* Cuellos de botella en E/S
:* Problemas de comunicación
:* Bajo rendimiento

<div style="background-color: #F0F8FF; border-left: 4px solid #4682B4; padding: 0.5em 1em; margin: 1em 0;">
'''Tip''': Para sistemas grandes (>200 átomos), considerar aumentar NPAR en un 10-20%.
</div>

== Uso de software licenciado ==

El uso de este software está restringido a los usuarios que dispongan de una licencia válida de VASP, la cual deben enviar al correo de soporte.

== Referencias ==
* [https://www.vasp.at/ The VASP site]
* [https://www.pdc.kth.se/software/software/VASP/cpe21.11/6.2.1-vanilla/index_using.html How to use VASP]
* [https://hpc-uit.readthedocs.io/en/latest/applications/chemistry/VASP/firsttime_vasp.html First time you run a VASP job?]
* [https://wiki.bwhpc.de/e/JUSTUS2/Software/VASP VASP bwHPC]
* [https://www.vasp.at/wiki/index.php/NCORE VASP Wiki-Ncore]

MATLAB Compilación

2025-07-17T13:45:00Z

Eosorio: /* ¿Como compilar? */

== Beneficios ==
Al usar el Toolbox Compiler, es posible crear una aplicación standalone que '''no hace uso de licencias de [https://wiki.nlhpc.cl/MATLAB MATLAB], ni de sus toolbox.''' Además esta puede ejecutarse en otro ambiente que no tenga instalado MATLAB, solo se necesita instalar el [https://mathworks.com/products/compiler/matlab-runtime.html MATLAB Runtime], que se puede obtener de forma gratuita.

== ¿Como compilar? ==
Usaremos el siguiente código de ejemplo que utiliza la función [https://mathworks.com/help/distcomp/parfor.html parfor] del Toolbox Distrib Computing de [https://wiki.nlhpc.cl/MATLAB MATLAB]
<pre>
pc = parcluster();
pc.JobStorageLocation = strcat('/tmp/', getenv('SLURM_JOB_ID'), '/lcj/');
parpool(pc, str2num(getenv('SLURM_CPUS_ON_NODE')))

clear A
parfor i = 1:30
A(i) = i;
end

A
</pre>

Script SBATCH indicando que toolbox vamos a ocupar, ya que al compilar se hace uso de una licencia por cada toolbox, si ejecutamos directamente en la consola el comando mcc, este podría fallar si otro usuario esta ocupando la licencia.
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -J ejemplo
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --mem-per-cpu=4363
#SBATCH --mail-user=usuario@correo.cl #RECUERDA INDICAR TU CORREO!
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH -o %j_%x.out
#SBATCH -e %j_%x.err
#SBATCH --license=matlab,matlab-compiler,matlab-distrib_computing # indico licencias a usar

module load MATLAB/2017a

mcc -m ejemplo.m
</pre>

Ahora para enviar el trabajo al cluster, usamos el siguiente script, solo necesitamos cargar el [https://la.mathworks.com/products/compiler/matlab-runtime.html RUNTIME] de [https://wiki.nlhpc.cl/MATLAB MATLAB]
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -J ejemplo
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 4
#SBATCH --ntasks-per-node=4
#SBATCH --mem-per-cpu=4363
#SBATCH --mail-user=usuario@correo.cl #RECUERDA INDICAR TU CORREO!
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH -o %j_%x.out
#SBATCH -e %j_%x.err

module load MCR/2017a

mkdir -p /tmp/${SLURM_JOB_ID}/{lcj,mcr} # creo directorio temporal para archivos cache
export MCR_CACHE_ROOT=/tmp/${SLURM_JOB_ID}/mcr # cambio a un directorio local el cache

./ejemplo
</pre>

== Referencias ==

* [https://mathworks.com/products/compiler.html MATLAB Compiler™]
* [https://mathworks.com/help/compiler/mcc.html Compile MATLAB functions for deployment]

OpenFOAM

2025-07-17T13:44:12Z

Eosorio: /* Trabajo Serial: cavity */

== ¿Qué es? ==
OpenFOAM (Open Field Operation and Manipulation) es una biblioteca C++ para personalizar y extender solucionadores numéricos de problemas de Mecánica de medios continuos, incluyendo Mecánica de fluidos computacional (CFD). Sin embargo, incluye también una gran cantidad de solucionadores aplicables a otros muchos tipos de problemas.

== Modulos ==
Se encuentra disponible en ambos sistemas de módulos:

=== [https://wiki.nlhpc.cl/Environment_Modules Environment Modules] ===

* openfoam/2.3.1
* openfoam/2.4.0
* openfoam/4.0

=== [https://wiki.nlhpc.cl/Lmod Lmod] ===

* OpenFOAM/v1712
* OpenFOAM/4.1
* OpenFOAM/5.0
* OpenFOAM/5.0-20180108

== Preparando entorno ==
Copiaremos en nuestro directorio los tutoriales, cargaremos la versión OpenFOAM/5.0-20180108 disponible en Lmod:
<pre>
$ module load Lmod/6.5
$ source $LMOD_PROFILE
$ module load intel/2017b OpenFOAM/5.0-20180108
$ . $FOAM_BASH
$ mkdir -p $FOAM_RUN
$ cp -r $FOAM_TUTORIALS $FOAM_RUN
$ cd $FOAM_RUN
</pre>

== Trabajo Serial: cavity ==
Ejemplo de SBATCH para lanzar tutorial cavity
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=cavity
#SBATCH --mail-user=usuario@correo.cl #RECUERDA INDICAR TU CORREO!
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH --output=%j_%x.out
#SBATCH --error=%j_%x.err
#SBATCH --partition=general
#SBATCH -n 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --mem-per-cpu=4363

module purge
module load Lmod/6.5
source $LMOD_PROFILE
module load intel/2017b OpenFOAM/5.0-20180108
. $FOAM_BASH

cd $FOAM_RUN/tutorials/incompressible/icoFoam/cavity/cavity

blockMesh
icoFoam
</pre>

== Referencias ==
* [https://cfd.direct/openfoam/linux-guide/ OpenFOAM Linux Guide]
* [https://www.hpc2n.umu.se/resources/software/openfoam HPC2N: Software OpenFOAM]
* [https://portal.tacc.utexas.edu/software/openfoam TACC User Portal: OpenFOAM 5.0 on Stampede2]

AMPL Licencias

2025-07-17T13:44:00Z

Eosorio: /* Script SBATCH */

== Ejecución Interactiva ==

Para poder ejecutar en la consola para enviar comandos a ampl,

<pre>letraru1$ srun --licenses=ampl@licencias -p debug -n 1 --pty bash -i
cn001$ module load gurobi/7.5.1
cn001$ module load ampl/20170711
cn001$ ampl
ampl:
</pre>

== Script SBATCH ==

Ejemplo de script para lanzar AMPL indicando el servidor de licencias, esto permite que su tarea sea encolada y no cancelada al lanzar la aplicación si es que la cantidad de licencias alcanzo su limite, en que este caso es de una única licencia.
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -J ejemplo
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --mem-per-cpu=4363
#SBATCH -o logs/%j.out
#SBATCH -e logs/%j.error
#SBATCH --mail-user=usuario@correo.cl #RECUERDA INDICAR TU CORREO!
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH --licenses=ampl@licencias

module load gurobi/7.5.1
module load ampl/20170711

ampl modelo.ampl
</pre>
Existe un servicio que cada 5 minutos que revisa si la licencia esta realmente siendo ocupada, sino, reinicia el servicio y se libera el uso de esta.

MATLAB Distrib Computing

2025-07-17T13:43:43Z

Eosorio: /* Comparación de parfor v/s for */

== Beneficios ==
Al usar este Toolbox permite ejecutar una tarea en múltiples CPU en un mismo nodo, con un '''máximo de 20 o 44 (dependiendo del nodo)''', la ventaja es que se mejora el rendimiento de una aplicación cuando se lanza en modo paralelo.

== Comparación de parfor v/s for ==
Usaremos el siguiente código de ejemplo que utiliza la función [https://mathworks.com/help/matlab/ref/for.html for] v/s [https://mathworks.com/help/distcomp/parfor.html parfor], lanzaremos distintas tareas con diferentes parámetros para luego hacer una tabla comparativa de los resultados de los tiempos.

'''for'''

Código MATLAB para for:
<pre>
N = str2num(getenv('MATLAB_N'));
M = 1000;

a = zeros(N,1);
tic;
for i = 1:N
a(i) = max(abs(eig(rand(M))));
end

fprintf('\n\n for (N=%d): %f secs\n\n', N, toc);
</pre>

Script para lanzar la tarea:
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=for_test
#SBATCH --mail-user=usuario@correo.cl #RECUERDA INDICAR TU CORREO!
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH --output=%j_%x.out
#SBATCH --error=%j_%x.err
#SBATCH --partition=slims
#SBATCH -n 20
#SBATCH -L matlab # indico licencias a usar
#SBATCH --mem-per-cpu=2300

module load MATLAB/2017a

export MATLAB_N=$1

matlab -nodisplay -nosplash -nodesktop < for.m
</pre>

'''parfor'''

Código MATLAB para parfor:
<pre>
pc = parcluster();
pc.JobStorageLocation = strcat('/tmp/', getenv('SLURM_JOB_ID'), '/lcj/');
parpool(pc, str2num(getenv('SLURM_CPUS_ON_NODE')));

N = str2num(getenv('MATLAB_N'));
M = 1000;

a = zeros(N,1);
tic;
parfor i = 1:N
a(i) = max(abs(eig(rand(M))));
end

fprintf('\n\n parfor (N=%d): %f secs\n\n', N, toc);
</pre>

Script para lanzar la tarea:
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=parfor_test
#SBATCH --mail-user=usuario@correo.cl #RECUERDA INDICAR TU CORREO!
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH --output=%j_%x.out
#SBATCH --error=%j_%x.err
#SBATCH --partition=slims
#SBATCH -n 20
#SBATCH -L matlab,matlab-distrib_computing # indico licencias a usar
#SBATCH --mem-per-cpu=2300

module load MATLAB/2017a

mkdir -p /tmp/${SLURM_JOB_ID}/{lcj,mcr}
export MCR_CACHE_ROOT=/tmp/${SLURM_JOB_ID}/mcr

export MATLAB_N=$1

matlab -nodisplay -nosplash -nodesktop < parfor.m
</pre>

para encolar las diferentes tareas
<pre>
for i in 400 600 800 1000 1200
do sbatch script.sh $i
done
</pre>

== Tabla Comparativa ==

<p> </p>

<table align="center" border="1" cellpadding="1" cellspacing="1" style="height:200px; width:400px">
<tr>
<th scope="col">N</th>
<th scope="col">parfor</th>
<th scope="col">for</th>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center">400</td>
<td style="text-align:center">37</td>
<td style="text-align:center">374</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center">600</td>
<td style="text-align:center">42</td>
<td style="text-align:center">557</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center">800</td>
<td style="text-align:center">54</td>
<td style="text-align:center">711</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center">1000</td>
<td style="text-align:center"> 66</td>
<td style="text-align:center">900</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center">1200</td>
<td style="text-align:center">88</td>
<td style="text-align:center"> 1479</td>
</tr>
</table>

Los valores del tiempo de ejecución están expresados en segundos, para medir se ocupo la función [https://mathworks.com/help/matlab/ref/tic.html tic]/[https://mathworks.com/help/matlab/ref/toc.html toc]. En el caso de un vector de 400 elementos, con el uso de parfor presenta una mejora del 90% en tiempo respecto al uso de for.

== Referencias ==
* [https://mathworks.com/products/parallel-computing.html Parallel Computing Toolbox]
* [https://mathworks.com/help/distcomp/decide-when-to-use-parfor.html Decide When to Use parfor]

QuantumESPRESSO

2025-07-17T13:43:24Z

Eosorio: /* Ejemplo de Lanzador */

== ¿Qué es? ==
Quantum ESPRESSO es un software opensource para simulaciones químicas.

== Modulos ==
Se encuentra disponible en general:
=== [https://wiki.nlhpc.cl/Lmod Lmod] ===
* QuantumESPRESSO/5.1.2-stress_hub_fix
* QuantumESPRESSO/5.1.2
* QuantumESPRESSO/5.4.0-hybrid
* QuantumESPRESSO/6.0
* QuantumESPRESSO/6.1
* QuantumESPRESSO/6.2.1

== Ejemplo de Lanzador ==
Ejemplo de SBATCH para enviar al cluster en la partición '''general''':
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -J ejemplo
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 88
#SBATCH --ntasks-per-node=44
#SBATCH --mem-per-cpu=4363
#SBATCH --mail-user=usuario@correo.cl #RECUERDA INDICAR TU CORREO!
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH --o ejemplo_%j.out
#SBATCH --e ejemplo_%j.err

module purge
module load Lmod/6.5
source $LMOD_PROFILE
ml intel/2017a QuantumESPRESSO/6.2.1

srun pw.x < inp > out
</pre>

== Referencias ==
[https://www.quantum-espresso.org/ Quantum ESPRESSO]

MATLAB

2025-07-17T13:42:42Z

Eosorio: /* Ejemplo SBATCH para SLURM */

== ¿Qué es? ==

MATLAB (abreviatura de MATrix LABoratory, "laboratorio de matrices") es una herramienta de software matemático que ofrece un entorno de desarrollo integrado (IDE) con un lenguaje de programación propio (lenguaje M).

== Modulos ==
Se encuentra disponible con el nombre '''Matlab/2017''' y el runtime esta agregado como '''MCR/R2017a''' en todas las particiones de Guacolda-Leftraru Epu.

== Ejemplo SBATCH para [https://wiki.nlhpc.cl/SISTEMA_GESTOR_DE_RECURSOS#SLURM_Workload_Manager SLURM] ==
<pre>
#!/bin/bash
#SBATCH -J nombretarea
#SBATCH -p general
#SBATCH -n 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --mem-per-cpu=4363
#SBATCH --mail-user=usuario@correo.cl #RECUERDA INDICAR TU CORREO!
#SBATCH --mail-type=ALL
#SBATCH -o %j_%x.out
#SBATCH -e %j_%x.err
#SBATCH --license=matlab #agregar si se va a ocupar MATLAB

ml intel/2019b
ml Matlab/2017

matlab -nodisplay -nosplash -nodesktop < ejemplo.m
</pre>
(Sin paralelización)

== Licencias ==
Existen 50 licencias disponibles para el uso de MATLAB proporcionadas por el [http://www.cmm.uchile.cl/ CMM], pero es posible evitar esta restricción de licencias creando una [https://wiki.nlhpc.cl/MATLAB_Compilaci%C3%B3n compilación standalone] con el Toolbox Compiler. El gestor de recursos cancelara las tareas que no indiquen las licencias en el script SBATCH, todo esto para favorecer el uso entre los distintos usuarios.

== Toolbox ==
Tenemos disponibles los siguientes toolbox con su respectiva cantidad de licencias.

<p> </p>

<table align="center" border="1" cellpadding="1" cellspacing="1" style="height:519px; width:500px">
<tr>
<th scope="col">Nombre</th>
<th scope="col">Cantidad</th>
<th scope="col">Licencia Slurm</th>
</tr>
<tr>
<td>SIMULINK</td>
<td style="text-align:center">2</td>
<td>matlab-simulink</td>
</tr>
<tr>
<td>Bioinformatics</td>
<td style="text-align:center">1</td>
<td>matlab-bioinformatics</td>
</tr>
<tr>
<td>Control</td>
<td style="text-align:center">20</td>
<td>matlab-control</td>
</tr>
<tr>
<td>Curve_Fitting</td>
<td style="text-align:center">2</td>
<td>matlab-curve_fitting</td>
</tr>
<tr>
<td>Database</td>
<td style="text-align:center">1</td>
<td>matlab-database</td>
</tr>
<tr>
<td>Econometrics</td>
<td style="text-align:center">2</td>
<td>matlab-econometrics</td>
</tr>
<tr>
<td>Financial</td>
<td style="text-align:center">2</td>
<td>matlab-financial</td>
</tr>
<tr>
<td>GADS</td>
<td style="text-align:center">1</td>
<td>matlab-gads</td>
</tr>
<tr>
<td>Image</td>
<td style="text-align:center">2</td>
<td>matlab-image</td>
</tr>
<tr>
<td>MATLAB_Coder</td>
<td style="text-align:center">1</td>
<td>matlab-matlab_code</td>
</tr>
<tr>
<td>Compiler</td>
<td style="text-align:center">1</td>
<td>matlab-compiler</td>
</tr>
<tr>
<td>Optimization</td>
<td style="text-align:center">5</td>
<td>matlab-optimization</td>
</tr>
<tr>
<td>[https://wiki.nlhpc.cl/MATLAB_Distrib_Computing Distrib_Computing]</td>
<td style="text-align:center">2</td>
<td>matlab-distrib_computing</td>
</tr>
<tr>
<td>PDE</td>
<td style="text-align:center">20</td>
<td>matlab-pde</td>
</tr>
<tr>
<td>Signal</td>
<td style="text-align:center">2</td>
<td>matlab-signal</td>
</tr>
<tr>
<td>SimBiology</td>
<td style="text-align:center">2</td>
<td>matlab-simbiology</td>
</tr>
<tr>
<td>Statistics</td>
<td style="text-align:center">5</td>
<td>matlab-statistics</td>
</tr>
<tr>
<td>Identification</td>
<td style="text-align:center"> 2   </td>
<td> matlab-identification</td>
</tr>
<tr>
<td>Wavelet</td>
<td style="text-align:center">1</td>
<td>matlab-wavelet</td>
</tr>
</table>

<p><br />
<br />
 </p>

<p> </p>

== Referencias ==

* [https://la.mathworks.com/help/matlab/language-fundamentals.html Language Fundamentals]
* [http://www.cas.mcmaster.ca/~cs4te3/tutorials/matlab_toolbox_quickref.pdf MATLAB Toolbox Quickref]
* [http://walkingrandomly.com/?p=5343 Checkpointing MATLAB Programs]

Dashboard vista de usuario

2025-07-03T19:33:39Z

Eosorio: /* Acceso al Generador de Scripts */

== Accediendo a la vista de usuario ==

Para acceder a la vista de usuario en el [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]], se debe acceder en el ícono superior izquierdo.

[[Archivo:Pass1.png]]

Se solicitará su nombre de usuario y contraseña.

[[Archivo:Vista-usuario-login.png]]

Una vez autenticado notará que la vista del [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]] y sus íconos habrá cambiado.

[[Archivo:Dashboard-vista-usuario1.png]]

Los íconos que aparecen de izquierda a derecha son:

* Cambio de tema claro/oscuro.
* Acceso a ThinLinc
* Acceso a la página principal de esta [https://wiki.nlhpc.cl wiki].
* Acceso al [[Generador Scripts|Generador de Scripts]].
* Visita guiada al dashboard.
* Solicitudes.
* Consola SSH.
* Notificaciones.
* Detalles de Usuario.

=== Cambio de tema claro/oscuro ===

Permite cambiar los colores con los que verás el [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]].

Pruébalo y utiliza el que más te acomode.

=== Accecso a ThinLinc ===

ThinLinc permite acceder a entornos gráficos de diversas aplicaciones directamente desde el clúster, facilitando el uso de herramientas como '''QuantumATK''', '''Matlab''', '''PyMOL''', '''VMD''', '''RStudio''', '''Octave''', '''Paraview''', entre otras, sin necesidad de configurar complejos túneles o entornos locales.

Esto les permite aprovechar la capacidad de cómputo del clúster de manera más visual y sencilla.

=== Acceso a la página principal de la wiki ===

Acceder a la página principal de la [[https://wiki.nlhpc.cl wiki]] en la que encontrarás documentación que gran utilidad.

=== Acceso al Generador de Scripts ===

El [https://wiki.nlhpc.cl/Generador_scripts generador de scripts]es una herramienta que permite realizar scripts SBATCH de manera sencilla y rápida. Permitiendo obtener una estructura que podrás copiar y eventualmente editar para una asignación de recursos específica a las necesidades de tus tareas.

=== Visita guiada al Dashboard ===

Activa el Tour interactivo para conocer en detalle las funciones del nuevo [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]].

=== Solicitudes ===

Esta sección permite realizar solicitudes de manera sencilla, permitiendo que nuestro equipo pueda buscar una solución a tus requerimientos.

Algunos de las solicitudes que puedes realizar corresponden a:

* Solicitud de aumento temporal de recursos,
* Solicitar cuenta adicional de usuario,
* Instalación de software,
* Solución de problemas de acceso al clúster,
* entre otros.

=== Consola SSH ===

Desde aquí podrás acceder a tu cuenta en el clúster.

Si no has logrado acceder utilizando una [[terminal o un cliente SSH|https://wiki.nlhpc.cl/Tutorial_de_acceso_a_Leftraru_via_SSH]], puedes intentar acceder mediante este enlace.

=== Notificaciones ===

Accederás a información importante y útil, como alertas por consumo de almacenamiento, cambios de contraseñas y otras.

=== Detalles de usuario ===

Desde aquí podrás ver algunos detalles de tu cuenta de usuario.

También podrás indicarnos tu teléfono de contacto e indicar tu correo al que desees recibir información sobre tus tareas y actividades del NLHPC.

== Uso de recursos asignados y tareas del usuario ==

Adicional a los nuevos enlaces disponibles a quienes acceden con su usuario al [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]], es posible ver dos nuevas secciones:

* Recursos Utilizados
* Tareas del usuario

=== Recursos utilizados ===

Los recursos utilizados incluyen:

[[Archivo:Dashboard-recursos-utilizados.png]]

* CPU
** Corresponden a las utilizadas por sus tareas en ejecución vs a las asignadas.
* Almacenamiento
** Uso de su almacenamiento vs al almacenamiento asignado.
* Horas de cómputo
** Utilizadas por el usuario vs la totalidad de horas por solicitud.
* Porcentaje uso de horas de cómputo
** Porcentaje del usuario vs porcentaje de grupo.

=== Listado de tareas ===

El listado de tareas muestra las tareas pendientes, en ejecución y las que ha ejecutado, como también la posibilidad de descargar el listado en formato CSV para su uso.

[[Archivo:Vista-usuario-lista-tareas.png]]

También otorga acceso al detalle de las tareas, lo que permite ver el comportamiento individual de cada una de estas.

Esto otorga una gran herramienta para que nuestros usuarios puedan realizar gestión sobre sus tareas de manera más independiente.

== Otros enlaces asociados al Dashboard ==

Puede complementar esta lectura con:

[[Dashboard]]

[[Procedimiento cambio o recuperación de contraseña]]

Dashboard vista de usuario

2025-07-03T19:31:06Z

Eosorio: /* Listado de tareas */

== Accediendo a la vista de usuario ==

Para acceder a la vista de usuario en el [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]], se debe acceder en el ícono superior izquierdo.

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* Visita guiada al dashboard.
* Solicitudes.
* Consola SSH.
* Notificaciones.
* Detalles de Usuario.

=== Cambio de tema claro/oscuro ===

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ThinLinc permite acceder a entornos gráficos de diversas aplicaciones directamente desde el clúster, facilitando el uso de herramientas como '''QuantumATK''', '''Matlab''', '''PyMOL''', '''VMD''', '''RStudio''', '''Octave''', '''Paraview''', entre otras, sin necesidad de configurar complejos túneles o entornos locales.

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=== Acceso al Generador de Scripts ===

El [[Generador de Scripts|https://wiki.nlhpc.cl/Generador_Scripts]] es una herramienta que permite realizar scripts SBATCH de manera sencilla y rápida. Permitiendo obtener una estructura que podrás copiar y eventualmente editar para una asignación de recursos específica a las necesidades de tus tareas.

=== Visita guiada al Dashboard ===

Activa el Tour interactivo para conocer en detalle las funciones del nuevo [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]].

=== Solicitudes ===

Esta sección permite realizar solicitudes de manera sencilla, permitiendo que nuestro equipo pueda buscar una solución a tus requerimientos.

Algunos de las solicitudes que puedes realizar corresponden a:

* Solicitud de aumento temporal de recursos,
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* entre otros.

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También podrás indicarnos tu teléfono de contacto e indicar tu correo al que desees recibir información sobre tus tareas y actividades del NLHPC.

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Adicional a los nuevos enlaces disponibles a quienes acceden con su usuario al [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]], es posible ver dos nuevas secciones:

* Recursos Utilizados
* Tareas del usuario

=== Recursos utilizados ===

Los recursos utilizados incluyen:

[[Archivo:Dashboard-recursos-utilizados.png]]

* CPU
** Corresponden a las utilizadas por sus tareas en ejecución vs a las asignadas.
* Almacenamiento
** Uso de su almacenamiento vs al almacenamiento asignado.
* Horas de cómputo
** Utilizadas por el usuario vs la totalidad de horas por solicitud.
* Porcentaje uso de horas de cómputo
** Porcentaje del usuario vs porcentaje de grupo.

=== Listado de tareas ===

El listado de tareas muestra las tareas pendientes, en ejecución y las que ha ejecutado, como también la posibilidad de descargar el listado en formato CSV para su uso.

[[Archivo:Vista-usuario-lista-tareas.png]]

También otorga acceso al detalle de las tareas, lo que permite ver el comportamiento individual de cada una de estas.

Esto otorga una gran herramienta para que nuestros usuarios puedan realizar gestión sobre sus tareas de manera más independiente.

== Otros enlaces asociados al Dashboard ==

Puede complementar esta lectura con:

[[Dashboard]]

[[Procedimiento cambio o recuperación de contraseña]]

Dashboard vista de usuario

2025-07-03T19:29:28Z

Eosorio: /* Listado de tareas */

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[[Archivo:Dashboard-vista-usuario1.png]]

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* Acceso al [[Generador Scripts|Generador de Scripts]].
* Visita guiada al dashboard.
* Solicitudes.
* Consola SSH.
* Notificaciones.
* Detalles de Usuario.

=== Cambio de tema claro/oscuro ===

Permite cambiar los colores con los que verás el [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]].

Pruébalo y utiliza el que más te acomode.

=== Accecso a ThinLinc ===

ThinLinc permite acceder a entornos gráficos de diversas aplicaciones directamente desde el clúster, facilitando el uso de herramientas como '''QuantumATK''', '''Matlab''', '''PyMOL''', '''VMD''', '''RStudio''', '''Octave''', '''Paraview''', entre otras, sin necesidad de configurar complejos túneles o entornos locales.

Esto les permite aprovechar la capacidad de cómputo del clúster de manera más visual y sencilla.

=== Acceso a la página principal de la wiki ===

Acceder a la página principal de la [[https://wiki.nlhpc.cl wiki]] en la que encontrarás documentación que gran utilidad.

=== Acceso al Generador de Scripts ===

El [[Generador de Scripts|https://wiki.nlhpc.cl/Generador_Scripts]] es una herramienta que permite realizar scripts SBATCH de manera sencilla y rápida. Permitiendo obtener una estructura que podrás copiar y eventualmente editar para una asignación de recursos específica a las necesidades de tus tareas.

=== Visita guiada al Dashboard ===

Activa el Tour interactivo para conocer en detalle las funciones del nuevo [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]].

=== Solicitudes ===

Esta sección permite realizar solicitudes de manera sencilla, permitiendo que nuestro equipo pueda buscar una solución a tus requerimientos.

Algunos de las solicitudes que puedes realizar corresponden a:

* Solicitud de aumento temporal de recursos,
* Solicitar cuenta adicional de usuario,
* Instalación de software,
* Solución de problemas de acceso al clúster,
* entre otros.

=== Consola SSH ===

Desde aquí podrás acceder a tu cuenta en el clúster.

Si no has logrado acceder utilizando una [[terminal o un cliente SSH|https://wiki.nlhpc.cl/Tutorial_de_acceso_a_Leftraru_via_SSH]], puedes intentar acceder mediante este enlace.

=== Notificaciones ===

Accederás a información importante y útil, como alertas por consumo de almacenamiento, cambios de contraseñas y otras.

=== Detalles de usuario ===

Desde aquí podrás ver algunos detalles de tu cuenta de usuario.

También podrás indicarnos tu teléfono de contacto e indicar tu correo al que desees recibir información sobre tus tareas y actividades del NLHPC.

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Adicional a los nuevos enlaces disponibles a quienes acceden con su usuario al [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]], es posible ver dos nuevas secciones:

* Recursos Utilizados
* Tareas del usuario

=== Recursos utilizados ===

Los recursos utilizados incluyen:

[[Archivo:Dashboard-recursos-utilizados.png]]

* CPU
** Corresponden a las utilizadas por sus tareas en ejecución vs a las asignadas.
* Almacenamiento
** Uso de su almacenamiento vs al almacenamiento asignado.
* Horas de cómputo
** Utilizadas por el usuario vs la totalidad de horas por solicitud.
* Porcentaje uso de horas de cómputo
** Porcentaje del usuario vs porcentaje de grupo.

=== Listado de tareas ===

El listado de tareas muestra las tareas pendientes, en ejecución y las que ha ejecutado, como también la posibilidad de descargar el listado en formato CSV para su uso.

[[Archivo:Vista-usuario-lista-tareas.png]]

También otorga acceso al detalle de las tareas, lo que permite ver el comportamiento individual de cada una de estas.

== Otros enlaces asociados al Dashboard ==

Puede complementar esta lectura con:

[[Dashboard]]

[[Procedimiento cambio o recuperación de contraseña]]

Dashboard vista de usuario

2025-07-03T19:28:42Z

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ThinLinc permite acceder a entornos gráficos de diversas aplicaciones directamente desde el clúster, facilitando el uso de herramientas como '''QuantumATK''', '''Matlab''', '''PyMOL''', '''VMD''', '''RStudio''', '''Octave''', '''Paraview''', entre otras, sin necesidad de configurar complejos túneles o entornos locales.

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Acceder a la página principal de la [[https://wiki.nlhpc.cl wiki]] en la que encontrarás documentación que gran utilidad.

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El [[Generador de Scripts|https://wiki.nlhpc.cl/Generador_Scripts]] es una herramienta que permite realizar scripts SBATCH de manera sencilla y rápida. Permitiendo obtener una estructura que podrás copiar y eventualmente editar para una asignación de recursos específica a las necesidades de tus tareas.

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=== Notificaciones ===

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=== Detalles de usuario ===

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== Uso de recursos asignados y tareas del usuario ==

Adicional a los nuevos enlaces disponibles a quienes acceden con su usuario al [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]], es posible ver dos nuevas secciones:

* Recursos Utilizados
* Tareas del usuario

=== Recursos utilizados ===

Los recursos utilizados incluyen:

[[Archivo:Dashboard-recursos-utilizados.png]]

* CPU
** Corresponden a las utilizadas por sus tareas en ejecución vs a las asignadas.
* Almacenamiento
** Uso de su almacenamiento vs al almacenamiento asignado.
* Horas de cómputo
** Utilizadas por el usuario vs la totalidad de horas por solicitud.
* Porcentaje uso de horas de cómputo
** Porcentaje del usuario vs porcentaje de grupo.

=== Listado de tareas ===

El listado de tareas muestra las tareas que ha ejecutado, como también la posibilidad de descargar el listado en formato CSV para su uso.

[[Archivo:Vista-usuario-lista-tareas.png]]

También otorga acceso al detalle de las tareas, lo que permite ver el comportamiento individual de cada una de estas.

== Otros enlaces asociados al Dashboard ==

Puede complementar esta lectura con:

[[Dashboard]]

[[Procedimiento cambio o recuperación de contraseña]]

Archivo:Vista-usuario-lista-tareas.png

2025-07-03T19:27:54Z

Eosorio:

Dashboard vista de usuario

2025-07-03T19:09:02Z

Eosorio: /* Accediendo a la vista de usuario */

== Accediendo a la vista de usuario ==

Para acceder a la vista de usuario en el [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]], se debe acceder en el ícono superior izquierdo.

[[Archivo:Pass1.png]]

Se solicitará su nombre de usuario y contraseña.

[[Archivo:Vista-usuario-login.png]]

Una vez autenticado notará que la vista del [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]] y sus íconos habrá cambiado.

[[Archivo:Dashboard-vista-usuario1.png]]

Los íconos que aparecen de izquierda a derecha son:

* Cambio de tema claro/oscuro.
* Acceso a ThinLinc
* Acceso a la página principal de esta [https://wiki.nlhpc.cl wiki].
* Acceso al [[Generador Scripts|Generador de Scripts]].
* Visita guiada al dashboard.
* Solicitudes.
* Consola SSH.
* Notificaciones.
* Detalles de Usuario.

=== Cambio de tema claro/oscuro ===

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Pruébalo y utiliza el que más te acomode.

=== Accecso a ThinLinc ===

ThinLinc permite acceder a entornos gráficos de diversas aplicaciones directamente desde el clúster, facilitando el uso de herramientas como '''QuantumATK''', '''Matlab''', '''PyMOL''', '''VMD''', '''RStudio''', '''Octave''', '''Paraview''', entre otras, sin necesidad de configurar complejos túneles o entornos locales.

Esto les permite aprovechar la capacidad de cómputo del clúster de manera más visual y sencilla.

=== Acceso a la página principal de la wiki ===

Acceder a la página principal de la [[https://wiki.nlhpc.cl wiki]] en la que encontrarás documentación que gran utilidad.

=== Acceso al Generador de Scripts ===

El [[Generador de Scripts|https://wiki.nlhpc.cl/Generador_Scripts]] es una herramienta que permite realizar scripts SBATCH de manera sencilla y rápida. Permitiendo obtener una estructura que podrás copiar y eventualmente editar para una asignación de recursos específica a las necesidades de tus tareas.

=== Visita guiada al Dashboard ===

Activa el Tour interactivo para conocer en detalle las funciones del nuevo [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]].

=== Solicitudes ===

Esta sección permite realizar solicitudes de manera sencilla, permitiendo que nuestro equipo pueda buscar una solución a tus requerimientos.

Algunos de las solicitudes que puedes realizar corresponden a:

* Solicitud de aumento temporal de recursos,
* Solicitar cuenta adicional de usuario,
* Instalación de software,
* Solución de problemas de acceso al clúster,
* entre otros.

=== Consola SSH ===

Desde aquí podrás acceder a tu cuenta en el clúster.

Si no has logrado acceder utilizando una [[terminal o un cliente SSH|https://wiki.nlhpc.cl/Tutorial_de_acceso_a_Leftraru_via_SSH]], puedes intentar acceder mediante este enlace.

=== Notificaciones ===

Accederás a información importante y útil, como alertas por consumo de almacenamiento, cambios de contraseñas y otras.

=== Detalles de usuario ===

Desde aquí podrás ver algunos detalles de tu cuenta de usuario.

También podrás indicarnos tu teléfono de contacto e indicar tu correo al que desees recibir información sobre tus tareas y actividades del NLHPC.

== Uso de recursos asignados y tareas del usuario ==

Adicional a los nuevos enlaces disponibles a quienes acceden con su usuario al [[Dashboard|https://dashboard.nlhpc.cl]], es posible ver dos nuevas secciones:

* Recursos Utilizados
* Tareas del usuario

=== Recursos utilizados ===

Los recursos utilizados incluyen:

[[Archivo:Dashboard-recursos-utilizados.png]]

* CPU
** Corresponden a las utilizadas por sus tareas en ejecución vs a las asignadas.
* Almacenamiento
** Uso de su almacenamiento vs al almacenamiento asignado.
* Horas de cómputo
** Utilizadas por el usuario vs la totalidad de horas por solicitud.
* Porcentaje uso de horas de cómputo
** Porcentaje del usuario vs porcentaje de grupo.

== Otros enlaces asociados al Dashboard ==

Puede complementar esta lectura con:

[[Dashboard]]

[[Procedimiento cambio o recuperación de contraseña]]

Archivo:Dashboard-recursos-utilizados.png

2025-07-03T19:02:34Z

Eosorio: Recursos utilizados - Dashboard

== Resumen ==
Recursos utilizados - Dashboard

Dashboard vista de usuario

2025-07-03T18:24:58Z

Eosorio: /* Accediendo a la vista de usuario */

Dashboard vista de usuario

2025-07-03T18:16:57Z

Eosorio: /* Solicitudes */

Dashboard vista de usuario

2025-07-03T16:55:03Z

Eosorio: /* Accediendo a la vista de usuario */

Archivo:Dashboard-vista-usuario1.png

2025-07-03T16:18:01Z

Eosorio: Eosorio subió una nueva versión de Archivo:Dashboard-vista-usuario1.png

== Resumen ==
Vista de usuario.

Íconos de acceso rápido.

Dashboard vista de usuario

2025-07-03T16:17:24Z

Eosorio: /* Accediendo a la vista de usuario */

Archivo:Vista-usuario-login.png

2025-07-03T16:16:43Z

Eosorio: Eosorio subió una nueva versión de Archivo:Vista-usuario-login.png

== Resumen ==
Vista de usuario.

Loggin.

Dashboard vista de usuario

2025-07-03T14:54:33Z

Eosorio: /* Accediendo a la vista de usuario */

Archivo:Pass5.png

2025-07-03T14:44:57Z

Eosorio: Eosorio subió una nueva versión de Archivo:Pass5.png

== Resumen ==
Recuperación contraseña 5

Archivo:Pass4.png

2025-07-03T14:08:19Z

Eosorio: Eosorio subió una nueva versión de Archivo:Pass4.png

== Resumen ==
Recuperación contraseña 4

Archivo:Pass3.png

2025-07-03T14:02:31Z

Eosorio: Eosorio subió una nueva versión de Archivo:Pass3.png

== Resumen ==
Recuperación de contraseña 3

Archivo:Pass2-5.png

2025-07-03T13:59:32Z

Eosorio: Eosorio subió una nueva versión de Archivo:Pass2-5.png

== Resumen ==
Recuperación contraseña Paso 2.5 (antes del 3)

Archivo:Pass2.png

2025-07-03T13:55:20Z

Eosorio: Eosorio subió una nueva versión de Archivo:Pass2.png

== Resumen ==
Recuperación contraseña 2

Archivo:Pass1.png

2025-07-03T13:50:32Z

Eosorio: Eosorio subió una nueva versión de Archivo:Pass1.png

== Resumen ==
Recuperación Contraseña 1

Dashboard

2025-07-03T13:35:03Z

Eosorio: /* Vista general del Dashboard */

== Introducción ==

El [https://dashboard.nlhpc.cl dashboard] del NLHPC ha tenido como meta mostrar el estado general del clúster.

Durante el mes de junio del 2025 se realizó uno de los mayores cambios a esta herramienta pública para permitir que nuestros usuarios logren obtener información de utilidad asociada a sus cuentas.

A continuación se presenta una descripción de esta herramienta.

== Vista general del Dashboard ==

Accediendo al [https://dashboard.nlhpc.cl dashboard] es posible notar cuatro secciones como se indica a continuación.

[[Archivo:Dashboard-public-view.png]]

=== Íconos de Acceso ===

En esta sección es posible acceder de manera rápida a distintas herramientas como público general como:

* Tema claro/oscuro
* Wiki del NLHPC
* Generador de Scripts
* Visita guiada
* Acceso a usuarios

=== Estado de los nodos ===

El panal presenta el estado de carga de trabajo de los distintos nódos de cómputo, con un mapa en base a colores.

* Un color celeste indica un nodo '''disponible''' para ser utilizado.
* Un nodo en color verde indica que tiene tareas en ejecución.
** Si el color verde es más intenso tiene mayor carga
** Si el color verde es más suave hay recursos disponibles
* Un nodo en color naranjo se encuentra en '''mantenimiento''' y no puede ser utilizado.
* Un nodo en color oscuro no está disponible.

=== Uso general del clúster ===

El tacómetro indica el uso general total del clúster.
Este valor está asociado al total de las tareas que se encuentran en ejecución.

Las barras inferiores indican la cantidad de procesadores y memoria en uso.

=== Estado de particiones y número de tareas ===

Se muestran las particiones con el número de tareas en ejecución y las que se encuentran en espera.
Incluye el detalle de las cantidad de procesadores y memoria en uso por cada partición.

Esta información es complementaria al '''Uso general del clúster'''.

== Otros enlaces asociados al nuevo Dashboard ==

Puede complementar esta lectura con:

[[Dashboard vista de usuario]]

[[Procedimiento cambio o recuperación de contraseña]]

Dashboard

2025-07-03T13:34:32Z

Eosorio: /* Vista general del Dashboard */

== Introducción ==

El [https://dashboard.nlhpc.cl dashboard] del NLHPC ha tenido como meta mostrar el estado general del clúster.

Durante el mes de junio del 2025 se realizó uno de los mayores cambios a esta herramienta pública para permitir que nuestros usuarios logren obtener información de utilidad asociada a sus cuentas.

A continuación se presenta una descripción de esta herramienta.

== Vista general del Dashboard ==

Accediendo al [https://dashboard.nlhpc.cl dashboard] es posible notar cuatro secciones como se indica a continuación.

[[Archivo:Dashboard-public-view.png|centro]]

=== Íconos de Acceso ===

En esta sección es posible acceder de manera rápida a distintas herramientas como público general como:

* Tema claro/oscuro
* Wiki del NLHPC
* Generador de Scripts
* Visita guiada
* Acceso a usuarios

=== Estado de los nodos ===

El panal presenta el estado de carga de trabajo de los distintos nódos de cómputo, con un mapa en base a colores.

* Un color celeste indica un nodo '''disponible''' para ser utilizado.
* Un nodo en color verde indica que tiene tareas en ejecución.
** Si el color verde es más intenso tiene mayor carga
** Si el color verde es más suave hay recursos disponibles
* Un nodo en color naranjo se encuentra en '''mantenimiento''' y no puede ser utilizado.
* Un nodo en color oscuro no está disponible.

=== Uso general del clúster ===

El tacómetro indica el uso general total del clúster.
Este valor está asociado al total de las tareas que se encuentran en ejecución.

Las barras inferiores indican la cantidad de procesadores y memoria en uso.

=== Estado de particiones y número de tareas ===

Se muestran las particiones con el número de tareas en ejecución y las que se encuentran en espera.
Incluye el detalle de las cantidad de procesadores y memoria en uso por cada partición.

Esta información es complementaria al '''Uso general del clúster'''.

== Otros enlaces asociados al nuevo Dashboard ==

Puede complementar esta lectura con:

[[Dashboard vista de usuario]]

[[Procedimiento cambio o recuperación de contraseña]]

Dashboard

2025-07-03T13:25:49Z

Eosorio: /* Vista general del Dashboard */

Dashboard

2025-07-03T13:22:32Z

Eosorio: /* Estado de particiones y tareas pendientes */

== Introducción ==

El [https://dashboard.nlhpc.cl dashboard] del NLHPC ha tenido como meta mostrar el estado general del clúster.

Durante el mes de junio del 2025 se realizó uno de los mayores cambios a esta herramienta pública para permitir que nuestros usuarios logren obtener información de utilidad asociada a sus cuentas.

A continuación se presenta una descripción de esta herramienta.

== Vista general del Dashboard ==

Accediendo al [https://dashboard.nlhpc.cl dashboard] es posible notar cuatro secciones como se indica a continuación.

[[Archivo:Dashboard-public-view.png]]

[[Archivo:Dashboard-general1.png]]

=== Íconos de Acceso ===

En esta sección es posible acceder de manera rápida a distintas herramientas como público general como:

* Tema claro/oscuro
* Wiki del NLHPC
* Generador de Scripts
* Visita guiada
* Acceso a usuarios

=== Estado de los nodos ===

El panal presenta el estado de carga de trabajo de los distintos nódos de cómputo, con un mapa en base a colores.

* Un color celeste indica un nodo '''disponible''' para ser utilizado.
* Un nodo en color verde indica que tiene tareas en ejecución.
** Si el color verde es más intenso tiene mayor carga
** Si el color verde es más suave hay recursos disponibles
* Un nodo en color naranjo se encuentra en '''mantenimiento''' y no puede ser utilizado.
* Un nodo en color oscuro no está disponible.

=== Uso general del clúster ===

El tacómetro indica el uso general total del clúster.
Este valor está asociado al total de las tareas que se encuentran en ejecución.

Las barras inferiores indican la cantidad de procesadores y memoria en uso.

=== Estado de particiones y número de tareas ===

Se muestran las particiones con el número de tareas en ejecución y las que se encuentran en espera.
Incluye el detalle de las cantidad de procesadores y memoria en uso por cada partición.

Esta información es complementaria al '''Uso general del clúster'''.

== Otros enlaces asociados al nuevo Dashboard ==

Puede complementar esta lectura con:

[[Dashboard vista de usuario]]

[[Procedimiento cambio o recuperación de contraseña]]