Лучшая практика масштабирования рабочих ресурсов (среды) на кластерных вычислениях?

Я новичок в программировании на кластере, и мне очень трудно ориентироваться. Я на SGE с кластером bash и использую OpenMPI.

У меня есть задача, в которой я хочу запустить несколько вариантов моего процесса, где единственная разница заключается в разных конфигурациях в том, что я буду выделять больше ресурсов для своей программы. Возьмите этот пример:

#$ -pe openmpi $process_num

Здесь я выделяю process_num процессов для среды моей работы. Я хочу, чтобы моя среда изменилась, например: я хочу попробовать 1, 2 и 3 для process_num, другими словами, у меня есть 3 варианта. Я думал отправить задание sh, содержащее такой простой цикл, как:

# ... other environment variable definitions
for process_num in 1 2 3
do
   # ... some other environment variable definitions
   #$ -pe openmpi $process_num
   mpirun ./my_prog -npernode 1
done

Другими словами, одно «упакованное» задание будет выполнять все мои варианты и учитывать распределение/масштабирование ресурсов. Я думал, что таким образом я смогу выделить разные ресурсы для всех моих трех вариантов работы с каждой итерацией. Я хочу спросить, возможно ли это сделать, т.е. может ли рабочая среда масштабироваться описанным способом, или мне нужно будет отправить 3 отдельных задания?

Конечно, если ответ да — отправлять отдельные задания, то что произойдет, когда у меня будет около 50 таких конфигураций, которые я хочу попробовать? Каков наилучший подход к отправке 50 (или большого количества) отдельных заданий?

К сожалению, поскольку кластер является общим ресурсом, я не могу экспериментировать так, как хотел бы.