I testi forniscono una panoramica del Slurm Workload Manager, un sistema open-source ampiamente utilizzato per la gestione dei carichi di lavoro e la pianificazione delle risorse nei cluster di High-Performance Computing (HPC). Spiegano come Slurm alloca risorse come CPU, GPU e memoria, supporta la sottomissione di job, la gestione delle dipendenze tra i job e le allocazioni eterogenee su nodi multipli. Vengono illustrate le capacità di monitoraggio e configurazione di Slurm, inclusi i file di configurazione come slurm.conf e cgroup.conf, e come ottimizzare l'uso delle risorse per carichi di lavoro intensivi sui dati, in particolare per il deep learning con GPU NVIDIA. Alcuni testi offrono guide pratiche all'uso di Slurm su specifici cluster HPC, mentre altri discutono i vantaggi rispetto a sistemi di scheduling alternativi e le sue origini.