单节点 GPU 服务器 Slurm 队列化改造

本案例面向一台多人共享的单节点 GPU 服务器。服务器原本由多名学生和科研人员直接 SSH 登录使用，任务提交缺少统一入口，GPU 资源经常被无序占用，管理员难以及时判断资源使用情况。

我们为该服务器配置 Slurm 调度环境，将原本“直接登录运行程序”的使用方式，改造为“统一提交、自动排队、资源隔离、状态可查”的共享 GPU 计算环境。

该服务器主要用于深度学习训练、分子模拟计算、材料计算和科研测试任务。使用人员包括课题组教师、研究生和本科生。

在改造前，用户通常直接登录服务器运行程序。由于缺少调度系统，不同用户之间容易出现 GPU 抢占、显存冲突、任务互相影响等问题。管理员只能通过命令临时查看进程和显卡状态，缺少统一的队列管理和资源使用记录。

本项目采用 Slurm 对单节点 GPU 服务器进行队列化管理。通过调度系统统一管理 CPU、内存和 GPU 资源，使用户通过标准作业脚本提交任务，由系统自动完成排队、分配和运行。

整体方案包括：配置 Slurm 和认证服务；建立 GPU 计算分区；接入 NVIDIA GPU 资源；启用作业级资源隔离；提供标准 GPU 作业提交模板；配置常用管理命令和验收流程；形成后续扩展到多节点 GPU 队列的基础环境。

本项目解决的不是“服务器能不能运行 GPU 程序”，而是“多人共享 GPU 服务器如何有秩序地运行”。

对于高校课题组、科研平台、小型实验室和企业研发团队来说，即使只有一台 GPU 服务器，也经常会遇到多人抢卡、任务混乱、责任不清和资源浪费的问题。通过 Slurm 队列化改造，可以用较低成本建立规范的共享计算环境。

该方案也为后续扩展多节点 GPU 集群打下基础。当客户新增 GPU 服务器后，可以在现有调度体系上继续扩展，而不需要重新设计使用流程。