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Slurm (計算資源のジョブ管理)の定義
Slurmとは、GPUクラスタやスーパーコンピュータの計算資源を複数のジョブに割り当てて実行順序を管理する、オープンソースのジョブスケジューラのこと。
Slurm (計算資源のジョブ管理)とは（詳しく解説）
Slurm(Simple Linux Utility for Resource Management)は、スーパーコンピュータやGPUクラスタ向けのオープンソースジョブスケジューラで、HPC分野の事実上の標準として広く採用されているとされる。ユーザーが投入したジョブをキューで管理し、空いているノードやGPUを割り当てて実行し、優先度に応じて資源を配分する仕組みを持つ。大規模言語モデルの分散学習でも、複数GPUノードにまたがる学習ジョブの制御に使われることが多い。2026年時点の実運用では、GPUクラスタのクラウド利用コストが高止まりしているため、ジョブの優先度設定やプリエンプション(横取り実行)の設計が資源効率とコストを左右する。現場では、設定ミスによるジョブの長時間占有やノード故障時のリトライ漏れがボトルネックになりやすく、監視体制とセットで運用する必要があるとされる。導入時はSlurm自体は無料だが、クラスタ構築・運用にかかる人的コストや、マネージドHPC/GPUサービスとの相場感を比較して選ぶのが実務的な進め方とされる。
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出典: AI PICKS AI用語辞典「Slurm (計算資源のジョブ管理)とは」 https://aipicks.jp/glossary/slurm
Slurm (計算資源のジョブ管理)の使用例
- sbatch train.job でジョブをキューに投入し、squeue で実行待ち状況を確認する使い方が基本とされる。
- srun --gres=gpu:4 python train.py のように必要なGPU数を指定して学習ジョブを実行するケースが多いとされる。
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