SLURM Workload Manager

Orchestrierung für Exascale: Intelligentes Ressourcenmanagement und Lastverteilung für tausende Knoten.

Der Standard für Hochleistungs-Workloads

SLURM (Simple Linux Utility for Resource Management) ist das weltweit führende Open-Source-System für das Management von Rechenressourcen in HPC-Umgebungen. Als zentraler Scheduler sorgt Slurm dafür, dass komplexe wissenschaftliche Berechnungen effizient auf verfügbare CPUs, GPUs und Speicher verteilt werden. Im Jahr 2026 bildet Slurm das Rückgrat für die Skalierung von Clustern auf Millionen von Kernen, wobei es maximale Auslastung und gerechte Ressourcenverteilung (Fairshare) garantiert.

Slurm Architektur & Komponenten

[Bild: Slurm-Architekturdiagramm mit slurmctld (Controller), slurmd (Compute Nodes) und slurmdbd (Database)]
Zentrale Steuerung
slurmctld

Der Controller-Daemon überwacht den Zustand der Ressourcen und weist Jobs basierend auf Prioritäten und Verfügbarkeiten zu.

Node Agent
slurmd

Läuft auf jedem Rechenknoten, führt die zugewiesenen Aufgaben aus und meldet den Status an den Controller zurück.

Data Logging
slurmdbd

Sorgt für die Persistenz von Abrechnungsdaten (Accounting) und Job-Historien in einer zentralen Datenbank.

Features zur Ressourcen-Optimierung

Slurm maximiert die Effizienz des Clusters durch hochentwickelte Scheduling-Algorithmen:

  • Backfilling: Startet kleinere, kurzläufige Jobs in ungenutzten Ressourcenlücken, ohne große Jobs zu verzögern.
  • GRES (Generic Resources): Präzise Zuweisung von Spezialhardware wie GPUs, FPGAs oder NVMe-Speicher.
  • Topology Awareness: Platziert kommunikationsintensive Jobs auf Knoten, die physikalisch nah beieinander liegen (Minimierung von Hops).
  • Fairshare: Garantiert eine gerechte Verteilung der Rechenzeit basierend auf historischen Nutzungsdaten.
[Bild: Visualisierung einer Job-Queue mit Backfilling-Effekt in einem HPC-Cluster]

Skalierbarkeit & Benchmarks

Metrik Leistungsmerkmal Vorteil für den Betrieb
Node Scale Tausende bis Millionen Knoten Unterstützung für die größten Supercomputer der Welt.
Job Throughput Hunderte Job-Einplanungen pro Sekunde Minimale Latenz zwischen Job-Submission und Start.
Dynamic Resizing Anpassung von Ressourcen während der Laufzeit Flexibilität bei variierenden Rechenanforderungen.
Energy Awareness Leistungssteuerung via CPU-Governor Senkung der Betriebskosten durch effizientes Power-Capping.

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