在slurm系统下，有时候需要按步骤运行A、B、C三个任务，但是直接写在脚本里会同时提交，所以需要建立依赖关系。

错误做法：

搜索网上做法及slurm串行教程，做法多为如下，使用bash或python来按顺序/循环内来串行多个任务。这种做法对于本地运行是没有问题的，上一个程序跑完再进行下一个程序，但是对于slurm而言，srun提交到远程即视为结束，并不检测job实际运行状态，就导致连续提交了3个任务，但是3个任务均在远程运行

# 这种情况下，任务提交视为完成，但是实际任务并没有运行完毕，导致按顺序同时提交了3个任务。
srun -p partition python a.py
srun -p partition python b.py
srun -p partition python c.py

正确做法

参考slurm教程，有个参数为dependency，可以设置上一个JOBID运行完再运行下一个。

#!/bin/sh
date=$(date "+%Y%m%d%H%M")
# -p为分区名，async可以后台运行，-o 将结果输出到定向文件
srun -p xx --gres=gpu:8 --job-name=yy --async -o log/${date}_yy.log python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=8 --master_port=25431 a.py

jobid1=$(squeue -p xx --name yy| tail -1| awk '{print $1}')
srun -p xx --dependency=afterok:${jobid1} --gres=gpu:8 --job-name=yy2 --async -o log/${date}_yy2.log python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=8 --master_port=25432 b.py

jobid2=$(squeue -p xx --name yy2| tail -1| awk '{print $1}')
srun -p xx --dependency=afterok:${jobid2} --gres=gpu:8 --job-name=yy3 --async -o log/${date}_yy3.log python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=8 --master_port=25433 c.py

bash脚本获取JOBID：https://stackoverflow.com/questions/73186840/how-do-i-get-the-slurm-job-id
perl脚本运行可以参考：http://cn.voidcc.com/question/p-gktjwzvv-bkn.html