引导式测验 · 中等 等级

AI 训练集群测验 Slurm

检查 Slurm 的批处理、GPU 和分布式启动命令、调度组件、回填行为和检查点感知恢复。

相关引导路径用于 AI 训练集群的 Slurm
问题 1 的 8

用户通常使用什么命令向 Slurm 提交批处理作业？

预览每个问题8 问题

当您参加测验时，就会出现答案和解释。

  1. 用户通常使用什么命令向 Slurm 提交批处理作业？
    • 小批量
    • kubectl 应用
    • 码头运行
    • git 推送
  2. Slurm 作业如何请求 GPU？
    • 通过编辑 DNS 记录
    • 通过 --gres=gpu 指令
    • 仅通过网络表单
    • 无法在 Slurm 中请求 GPU
  3. 哪个 Slurm 组件做出中央调度决策？
    • 含糊不清
    • 斯伦
    • slurmctld
    • 小批量
  4. Why can srun help launch distributed training tasks inside a Slurm allocation?
    • It automatically restores every model checkpoint
    • It replaces slurmctld as the scheduler
    • It converts a single GPU into multiple physical GPUs
    • It launches coordinated tasks across allocated nodes; the training setup may still need explicit DDP configuration
  5. Slurm中回填调度的目的是什么？
    • 在空闲间隙运行短作业，而不延迟更高优先级的工作
    • 删除旧作业
    • 对 GPU 进行超频
    • 加密作业日志
  6. What must an AI training script do so a requeued Slurm job can continue after a node failure?
    • Assume Slurm stores model weights automatically
    • Save checkpoints and reload them when the job restarts
    • Disable resource accounting
    • Submit a new job without restoring state
  7. Which Slurm daemon normally runs on each compute node to launch tasks and report node status?
    • slurmctld
    • sbatchd
    • 含糊不清
    • gresctl
  8. What can Slurm resource accounting help cluster administrators track?
    • The model’s validation accuracy automatically
    • The semantic content of training data
    • Whether every checkpoint is scientifically valid
    • Job resource use such as allocated CPUs, GPUs and time