我有一台带有 4 个 TitanX GPU 的机器（Ubuntu 16.04 Server）。这将是一台实验室机器，学生将在其中学习 CUDA 等知识。我安装 SLURM 是因为我想要一个根据 GPU 可用性自动调度和排队作业的工具。
为此，学生只能通过 SLURM 访问 GPU。有没有办法在单机设置中实现此目的，其中 SLURM 和卡位于同一主机上？
学生只能通过以下方式获取卡：
# srun --gres ...
我知道，CUDA_VISIBLE_DEVICES但是当 root 甚至每个用户设置时，这个变量会被忽略。它仅在按进程设置时才有效，例如
deviceQuery来自 CUDA 示例：
# CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 /usr/local/cuda-9.0/extras/demo_suite/deviceQuery
而且它可能被 SLURM 本身用来限制卡牌，所以它（而不是）不是一个解决方案。
最好的问候
K.
答案1
创建一个 PrologSlurmctld (https://slurm.schedmd.com/slurm.conf.html#OPT_PrologSlurmctld）脚本，使用 setfacl 将 GPU（/dev/nvidia* 设备）的访问权限设置为当前用户