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分布式深度学习GPU管理之Tiresias
分布式
给一个庞大的GPU集群,在实际的应用中,现有的大数据调度器会导致长队列延迟和低的性能,该文章提出了Tiresias,即一个GPU集群的调度器,专门适应分布式深度学习任务,该调度器能够有效率的调度并且合适地放置深度学习任务以减少他们的任务完成时间(JCT(Job Completion Time)),一个深度学习任务执行的时间通常是不可预知的,该文章提出两种调度算法,基于局部信息的离散化二维Gittins索引(Discretized Two Dimensional Gittins index)以及离散化二维LAS,对信息不可知并且能够降低平均的JCT,在实验中JCT能够快5.5倍,相比于基于Apache YARN的资源管理
Mezereon
2019-04-01
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