작업을 실행하려는 경우 - AWS ParallelCluster
srun 대화형 작업이 srun: error: fwd_tree_thread: can't find address for <host>, check slurm.conf 오류가 발생하여 실패합니다.작업이 squeue 명령을 실행한 CF 상태에서 멈췄습니다.대규모 작업을 실행한 후 nfsd: too many open connections, consider increasing the number of threads in /var/log/messages가 표시된 경우MPI 작업 실행

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

작업을 실행하려는 경우

srun 대화형 작업이 srun: error: fwd_tree_thread: can't find address for <host>, check slurm.conf 오류가 발생하여 실패합니다.

  • 왜 실패했나요?

    srun 명령을 실행하여 작업을 제출한 다음 업데이트가 완료된 후 Slurm 대몬(daemon)을 다시 시작하지 않고 pcluster update-cluster 명령을 사용하여 대기열 크기를 늘렸습니다.

    Slurm은 통신을 최적화하기 위해 Slurm 대몬(daemon)을 트리 계층으로 구성합니다. 이 계층 구조는 대몬(daemon)이 시작될 때만 업데이트됩니다.

    srun를 사용하여 작업을 시작한 다음 pcluster update-cluster 명령을 실행하여 대기열 크기를 늘린다고 가정해 보겠습니다. 업데이트의 일부로 새 컴퓨팅 노드가 시작됩니다. 그런 다음 새 컴퓨팅 노드 중 하나에 작업을 Slurm 대기열에 추가합니다. 이 경우 Slurm 대몬(daemon)과 srun는 모두 새 컴퓨팅 노드를 감지하지 못합니다. srun은 새 노드를 감지하지 못하므로 오류가 반환됩니다.

  • 해결 방법은?

    모든 컴퓨팅 노드에서 Slurm 대몬(daemon)을 재시작한 다음 srun를 사용하여 작업을 제출하세요. 컴퓨팅 노드를 재시작하는 scontrol reboot 명령을 실행하여 Slurm 대몬(daemon) 재시작을 예약할 수 있습니다. 자세한 내용은 Slurm 설명서의 scontrol reboot를 참조하세요. 대응하는 systemd 서비스의 재시작을 요청하여 컴퓨팅 노드에서 Slurm 대몬(daemon)을 수동으로 재시작할 수도 있습니다.

작업이 squeue 명령을 실행한 CF 상태에서 멈췄습니다.

동적 노드의 전원을 켤 때 발생하는 문제일 수 있습니다. 자세한 내용은 컴퓨팅 노드 초기화 오류가 표시되는 경우 항목을 참조하세요.

대규모 작업을 실행한 후 nfsd: too many open connections, consider increasing the number of threads in /var/log/messages가 표시된 경우

네트워크로 연결된 파일 시스템에서 네트워크 제한에 도달하면 I/O 대기 시간도 늘어납니다. 네트워크가 네트워킹 및 I/O 지표 모두에 대한 데이터를 쓰는 데 사용되므로 소프트 록업이 발생할 수 있습니다.

5세대 인스턴스에서는 패킷 카운터를 노출하기 위해 ENA 드라이버가 사용됩니다. 이러한 카운터는 네트워크가 인스턴스 대역폭 한도에 도달한 시점을 기준으로 AWS 패킷 수를 계산합니다. 이러한 카운터가 0보다 큰지 확인할 수 있습니다. 0보다 크다면 대역폭 한도를 초과한 것입니다. ethtool -S eth0 | grep exceeded를 실행하여 이러한 카운터를 볼 수 있습니다.

네트워크 한도를 초과하는 것은 NFS 연결을 너무 많이 지원한 결과인 경우가 많습니다. 이는 네트워크 한도에 도달하거나 초과할 때 가장 먼저 확인해야 할 사항 중 하나입니다.

예를 들어 다음 출력은 누락된 패키지를 표시합니다.

$ ethtool -S eth0 | grep exceeded
  bw_in_allowance_exceeded: 38750610
  bw_out_allowance_exceeded: 1165693
  pps_allowance_exceeded: 103
  conntrack_allowance_exceeded: 0
  linklocal_allowance_exceeded: 0

이 메시지가 표시되지 않도록 헤드 노드 인스턴스 유형을 성능이 더 좋은 인스턴스 유형으로 변경하는 것이 좋습니다. 데이터 스토리지를 NFS 공유로 내보내지 않는 공유 스토리지 파일 시스템(예: Amazon EFS 또는 Amazon FSx)으로 옮기는 것을 고려해 보세요. 자세한 내용은 AWS ParallelCluster Wiki 공유 스토리지 on의 모범 사례를 참조하십시오. GitHub

MPI 작업 실행

디버그 모드 활성화

OpenMPI 디버그 모드를 활성화하려면 디버깅에 도움이 되는 Open MPI의 제어 기능을 참조하세요.

IntelMPI 디버그 모드를 활성화하려면 기타 환경 변수를 참조하세요.

작업 출력에서 MPI_ERRORS_ARE_FATAL 및 OPAL ERROR이 표시되는 경우

이러한 오류 코드는 애플리케이션의 MPI 계층에서 가져온 것입니다. 애플리케이션에서 MPI 디버그 로그를 가져오는 방법은 디버그 모드 활성화 항목을 참조하세요.

이 오류가 발생하는 원인은 응용 프로그램이 OpenMPI와 같은 특정 MPI 구현용으로 컴파일되었고 IntelMPI와 같은 다른 MPI 구현을 사용하여 응용 프로그램을 실행하려고 하기 때문일 수 있습니다. 동일한 MPI 구현으로 애플리케이션을 컴파일하고 실행하고 있는지 확인하세요.

관리형 DNS를 비활성화한 상태에서 mpirun 사용

/Dns SlurmSettings/DisableManagedDns및 UseEc2Hostnames를 로 설정하여 true 만든 클러스터의 경우 DNS에서 Slurm 노드 이름을 확인하지 않습니다. SlurmMPI 프로세스가 nodenames 활성화되지 않은 경우 및 컨텍스트에서 MPI 작업이 실행되는 경우 MPI 프로세스를 부트스트랩할 수 있습니다. Slurm Slurm MPI 사용 설명서의 지침에 따라 Slurm으로 MPI 작업을 실행하는 것이 좋습니다.