Google Compute Engine에서 '당황스럽게'병렬 작업을 설정하고 실행해야합니다. 나는 이것을 촉진하기위한 도구를 찾고있다. EC2에서는 MIT의 Starcluster를 사용하여 클러스터를 설정 한 다음 작업을 SGE에 제출했습니다. Google Compute Engine과 유사한 도구가 있습니까? 그렇지 않다면 아마도 작업을 수행하기 위해 수동
클러스터 (Clojure + Incanter를 사용할 수 있도록)에서 당황스럽게 병렬 JVM 코드를 쉽게 실행 (올바르게 코딩) 할 수있는 무언가를 찾고 있습니다. 필자는 과거에 Parallel Python을 사용해 왔습니다. 우리는 새로운 PBS 클러스터를 가지고 있으며 관리자는 PBS를 백엔드로 사용하는 IPython 노드를 곧 설정합니다. 이 두 시스
PBS 클러스터에서 GNU 병렬로 여러 개의 작은 직렬 작업을 실행하려고합니다. 각 계산 노드에 16 개의 코어가 있으므로 다중 계산 노드를 사용하려고 했으므로 -S $ SERVERNAME 옵션을 GNUParallel로 전달했지만 나 혼란 스럽습니다. 작업의 수는 내가 9 개 이상의 일자리를 생성하도록 구성 할 때 -S $SERVERNAME 내가 지정한 작
숫자를 생성하는 함수 (신경망 모델)가 있습니다. 내가 Torque와 표준 클러스터에서 PBS를 사용하여 파이썬에서 여러 매개 변수, 방법 및 다른 입력 (함수의 수백 실행 의미) 테스트하고 싶습니다. 참고 : 나는 parallelpython, ipython 등을 시도해 보았고 완전히 만족하지 못했다. 왜냐하면 나는 더 간단한 것을 원하기 때문이다. 클러스
행렬 벡터 제품에서 OpenMP를 사용하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 지시문으로 충분합니까 (그렇다면 어디에서 배치해야합니까? 외부 루프가 더 효율적이라고 가정) 또는 일정이 필요할 것 같은가? 또한이 m-v 제품을 가장 효율적으로 사용하기 위해 다른 알고리즘을 어떻게 활용할 수 있습니까? 감사