本文介绍在Linux服务器中，通过PBS（Portable Batch System）作业管理系统脚本的方式，提交任务到服务器队列，并执行任务的方法~

本文介绍在Linux服务器中，通过PBS（Portable Batch System）作业管理系统脚本的方式，提交任务到服务器队列，并执行任务的方法。

最近，需要在学校公用的超算中执行代码任务；而和多数超算设备一样，其也是需要通过作业队列的方式，来提交、管理、排序不同用户的任务，从而使得不同用户都可以较为公平地使用超算设备的资源。由于学校的这个超算是基于PBS来提交任务的，所以这里就介绍一下撰写PBS脚本，从而将自己的代码执行需求提交给服务器（也就是提交任务）的方法。

其中，PBS（Portable Batch System）是一个用于管理、调度计算任务的开源软件；其是一个常用的作业调度系统，用于在大规模计算集群或超级计算机上管理并分配计算资源。在使用时，我们需要首先提交作业到计算集群，PBS将会根据资源可用性、作业优先级等因素进行作业调度和分配。其基本工作流程如下：

• 用户编写PBS脚本，描述任务的资源需求、执行命令和其他相关信息。
• 用户使用PBS命令，将上述编写好的脚本提交到PBS系统。
• PBS系统根据脚本中作业的资源需求和集群的可用资源情况，将作业放入作业队列中等待执行。
• 当有可用的计算资源时，PBS系统会选择一个作业并将其分配给相应的计算节点。
• 作业在计算节点上执行，直到完成，或达到预设的运行时间限制，或任务执行时出错等。

那么接下来，就介绍一下撰写PBS脚本，并基于其提交自己的任务到服务器中的方法。

首先明确一下本文的需求。已知当前在服务器的某个路径下，我们有一个可执行文件（或者是有<code>1个Python代码文件）；我们希望后续在超算中，对这个可执行文件（或者Python代码文件）加以运行。

明确了需求，接下来就可以开始操作。首先，如果有需要，我们可以cd进入自己的工作目录。我这里就直接进入存放有可执行文件的目录中；具体代码如下。

cd Data_Reflectance_Rec

随后，基于如下代码查看一下当前路径中的文件。ls用于列出目录中的文件和子目录。

ls

接下来，基于如下代码创建PBS脚本，我在这里将其命名为py_task.pbs；其中，.pbs就是PBS脚本文件的固定拓展名。后续我们向PBS系统提交任务时所用的脚本，就是这个文件。

touch py_task.pbs

其中，touch是一个常用的命令，用于创建空白文件或更新已存在文件的访问和修改时间戳。创建完毕后，可以基于如下代码再次看一下当前路径下的文件。

ls

执行上述代码，如下图所示。可以看到，py_task.pbs这个PBS脚本文件已经创建完毕了。

创建脚本文件完毕后，我们即可开始编辑这个文件。在这里，我选择基于Vim来编辑，所以执行如下的代码即可。

<code>vim py_task.pbs

其中，Vim是一个强大的文本编辑器，广泛用于命令行环境下代码的编写和文本的编辑。执行上述代码，如下图所示。可以看到，py_task.pbs这个PBS脚本文件已经被Vim打开了。

接下来，按下<code>i键，进入文本编辑状态；如下图所示。

随后，即可在Vim中编辑PBS脚本文件。在这里，我们给出<code>2个PBS脚本文件的模板；其中，第1个模板如下所示。

#!/bin/bash

#PBS -N py_task

#PBS -q rtlab1_4

#PBS -l nodes=1:ppn=4

#PBS -l walltime=00:30:00

#PBS -o /data1/home/LiliAircas/Data_Reflectance_Rec/task/py_task.out

#PBS -e /data1/home/LiliAircas/Data_Reflectance_Rec/task/py_task.err

hostname

date "+%Y/%m/%d %H:%M:%S"

python /data1/home/LiliAircas/Data_Reflectance_Rec/code/Alignment.py

date "+%Y/%m/%d %H:%M:%S"

最后注意记得留一个空行

其中，第1行是一个shebang（也称为hashbang）行，指定了用于解释该脚本的解释器。在这里，/bin/bash表示该脚本将由Bash解释器执行。

接下来，从第2行开始的这些#开头的语句，不是注释，而是PBS作业调度系统的作业指令。这些指令以#PBS开头，指定了不同的选项：-N py_task表示作业的名称为py_task，-q rtlab1_4表示将作业提交到rtlab1_4队列中；-l nodes=1:ppn=4表示指定使用1个节点（node）和4个处理器（processor）来运行作业；-l walltime=00:30:00表示作业的最长运行时间为30分钟。随后的2行代码，分别指定了作业的标准输出、错误输出所在的文件。

紧接着，随后的2行分别输出当前执行脚本的主机名和当前的日期时间；随后，就开始调用Python解释器执行Alignment.py这个Python代码文件了。最后，再次输出当前的日期时间，从而使得我们可以基于其大概了解到任务的执行时长。

最后的空行，有的教程说是为了符合脚本文件的规范，提供可读性和结构上的清晰性；也有教程说，有些版本的服务器上如果不加这个空行，会导致无法识别脚本命令。所以为了确保万一，我就加上了1行空行。

上述脚本文件编辑完毕后，如下图所示。这里需要注意：以下截图中有些错误，例如hostname写成了Hostname，且最后一行没有空行。所以对于图片，大家仅仅参考就好；主要还是按照前述文字版代码中的格式，来修改自己的PBS脚本文件。

此外，我们再给出<code>1个PBS脚本执行可执行文件的模板，具体如下。

#!/bin/bash

#PBS -N py_task

#PBS -q rtlab1_4

#PBS -l nodes=1:ppn=1

#PBS -l walltime=12:00:00

#PBS -o /data1/home/LiliAircas/Data_Reflectance_Rec/code/py_task.out

#PBS -e /data1/home/LiliAircas/Data_Reflectance_Rec/code/py_task.err

hostname

date "+%Y/%m/%d %H:%M:%S"

cd /data1/home/LiliAircas/Data_Reflectance_Rec/code

./Alignment_Server

date "+%Y/%m/%d %H:%M:%S"

其中，脚本文件的含义前面已经介绍过，这里我们就不再逐一介绍了。

在Vim中编辑完毕自己的脚本文件后，即可保存并退出Vim。首先，我们需要按下Esc键，退出编辑模式；随后，依次输入:wq这3个按键，即可保存并退出VIm。

随后，我们即可提交自己的PBS脚本文件到系统中；通过如下的代码即可实现这一功能。

qsub py_task.pbs

上述代码会将我们前述编辑好的PBS脚本文件py_task.pbs提交到PBS作业调度系统中，并开始等待系统分配资源，从而执行作业。执行上述代码，如下图所示。

如果没有问题的话，会出如上图所示的一个编号；这个就是我们刚刚提交的任务的ID。

当然，有的时候执行上述代码，会出现如下图所示的错误，即<code>qsub: submit error (Unauthorized Request...)字样的报错。

这种多数是因为将作业提交到了没有权限的队列中导致的；这种情况，需要和服务器的管理人员联系，从而获取权限。

接下来，再介绍几个PBS系统的常用命令。

首先，我们可以通过如下代码，获取当前超算的所有节点的情况。

<code>pbsnodes

执行上述代码，如下图所示；可以看到，不同节点的信息都列出来了。

还可以在上述命令的后面，加上具体节点的名称，从而只获取指定节点的信息；如以下代码。

<code>pbsnodes cu02

执行上述代码，如下图所示；其中，和上图一样，每一个当前正在该节点上运行的任务的ID，都会被显示出来，例如下图中紫色框内就是某个任务的ID。

其次，我们可以通过如下代码，获取当前队列中所有任务的情况。

<code>qstat

执行上述代码，如下图所示；可以看到有一个任务，这个任务是我自己提交的。在我这里，执行上述代码后只能看到自己提交的任务，而看不到队列中同时存在的、其他人提交的任务——感觉这个可能是我们学校服务器管理人员自行设置的，使得每一个用户仅仅只能看到自己账户中提交的任务。

再次，还可以通过如下的代码，查看队列中任务的详细信息。

<code>qstat -f

执行上述代码，如下图所示。

此外，可以通过<code>qdel命令加上任务的ID，删除队列中的指定任务；例如以下代码。

qdel 1250752

执行上述代码，并在执行前后通过qstat命令查看队列中的任务，可以看到指定的任务已经被删除了——但是有延迟：执行完qdel后立刻执行qstat的话，可以看到1250752这个任务还是在的；稍后再执行qstat，才可以看到1250752任务消失。

任务执行完毕后，我们就可以依次执行下面的<code>2句代码，打开并查看作业的标准输出、错误输出文件。cat是一个常用的命令，用于连接指定的文件，并打印它们的内容。

cat py_task.out

cat py_task.err

执行上述代码，如下图所示。当然，我这里因为待执行的任务存有一些权限上的错误，所以在py_task.err文件中，给出了任务执行过程中的报错内容。

如果没有错误的话，那么大家就可以结合自己任务的实际情况，查看任务执行的结果文件了。

至此，大功告成。