HPC（Slurm）上的 NetLogo，无需BehaviorSpace

Question

我想稍微改变一下使用 Slurm 在 HPC 上运行 NetLogo 的工作流程。就上下文而言，我并行运行大约 360 个模拟，每个模拟可能需要 5 到 7 天（我知道，效率不高），并且它们在 X 个周期结束时写入一些输出。我使用 Python 对所有这些输出进行后处理。

我目前使用 JobArrays，但由于我使用的集群的节点只有 48 个核心，我必须手动创建 9 个BehaviorSpaces（我知道，我可以使用 XML 文件）。

我一直在阅读，似乎为了运行多节点实验我必须小心。 我一直在考虑的一些替代方案：

1. pynetlogo + mpi4pi

• 我不确定是否可以使用 MPI + 使用 pynetlogo 独立运行每个模型，以便在整个 SBATCH 失败时获得部分结果。
• 我可以使用

  MPIPoolExecutor

  并运行它，类似于此示例：https://pynetlogo.readthedocs.io/en/latest/_docs/SALib_multiprocessing.html

2. pynetlogo

   + ipyparallel，它与此示例类似https://pynetlogo.readthedocs.io/en/latest/_docs/SALib_ipyparallel.html

我没有 MPI 或 ipyparallel 的经验，但我有 Python、NetLogo 的经验，还有一点 Slurm 的经验。

我考虑过 netlogo-headless，但据我所知，它适用于BehaviorSpaces，而这正是我想要避免的。

Answer 1

你找到这个问题的答案了吗？在我工作的地方，有些人已经建立了一种使用 Scala 在 HPC 上使用 Netlogo 运行复杂实验的方法（我认为他们不使用 BehaviourSpace）。我正在尝试自己解决这个问题，但运气不佳。我希望听到你确实解决了这个问题。如果我自己做的话，我会回来发帖。

在 Scala 代码中导入：

import org.nlogo.headless.HeadlessWorkspace"

并获得一个运行的实例：

val workspace = HeadlessWorkspace.newInstance
workspace.open(modelPath)

workspace.command("startup")    

我不确定 R 或 Python 是否可以实现类似的操作。