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1
回答
限制
Dask
CPU
和
内存
使用
(
单
节点
)
、
、
、
、
我在一台计算机上运行
Dask
,运行.compute()在一个巨大的拼图文件上执行计算将导致
dask
耗尽系统上的所有
CPU
核心。import
dask
as dd print(df.names.unique().compute()) 是否可以将
dask
配置为
使用
特定数量的
CPU
核心,并将其
内存
使用
量
限制
为32
浏览 45
提问于2020-01-23
得票数 5
回答已采纳
1
回答
为什么
Dask
客户端说我的集群拥有比实际可用总量更多的核心
和
内存
?
、
在
使用
Dask
时,我试图了解Kubernetes吊舱与集群
节点
的核心
和
内存
之间的关系。我目前的设置如下: 当我在
浏览 0
提问于2019-03-05
得票数 1
1
回答
在什么情况下,我可以
使用
Dask
而不是Apache?
、
、
、
我从下面的链接中了解了更多关于
Dask
的事情 在有数百个
节点
的集群上,弹性地向上扩展。
Dask
本机
使用
Python提供的不
浏览 4
提问于2016-08-10
得票数 101
1
回答
库伯内特斯:吊舱
和
cpu
限制
为了解决这个问题,我们假设如下: 我的库伯内特斯集群上有12个
CPU
,这12个
CPU
分布在3个
节点
上。I在集群上运行单个pod,而不指定任何
CPU
资源信息。在这种情况下,默认的
CPU
请求是1亿,我相信(10%的一个
CPU
)。在部署中,副本硬编码为1,未定义自动标号。据我所知,这意味着
单
荚只能在3个集群
节点
中的一个上运行,因为单个
节点
可以很容易地满足其请求
CPU
。然而,吊舱“惊喜”集群开始工作在一些非常密集的
C
浏览 1
提问于2020-02-05
得票数 3
回答已采纳
1
回答
在并行向HDF5文件写入数据时,
dask
如何管理任务?
、
、
我想
使用
python在一个大型数组上并行计算。输入数组
和
输出数组都不在
内存
中。此外,写入输出文件是一个潜在的瓶颈(因为例如,HDF5通常不支持并行写入)。
dask
.array.map_blocks(func).store(...) 在等待写出生成的块时,
dask
如何决定将多少新块放入
内存
(即读入并开始计算)?据推测,如果它试图使
CPU
完全被占用,就有可能导致python达到
内存
限制
。是否存在相关的配置设置,或者最好避免
使用</
浏览 12
提问于2018-02-12
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在运行TPOT时,
Dask
在被杀的工人异常中一直失败。
、
、
、
我在gcp上运行,
dask
在kubernetes集群上运行,该集群是24核120 gb
内存
,4
节点
的kubernetes,我的kubernetes yaml是kind:"] requests: memory: 20000Mi # set aside some extra resourcesDASKD_SCHEDULER_SERVICE_PORT_SCHEDULER --nthreads 8 --
浏览 0
提问于2019-01-29
得票数 1
1
回答
创建
dask
本地集群并在不同的Jupiter笔记本之间共享
、
、
、
对于
单
台机器上的
Dask
,我需要一个全局
内存
限制
。因为我正在运行/测试很多
dask
应用程序。我创建了一个单独的进程 from
dask
.distributed import Client client = Client(memory_limit='12GB') 并尝试在另一个进程中
使用
client
浏览 27
提问于2021-08-05
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何在
Dask
分布式工作人员之间共享一个大型只读对象?
、
、
、
、
是否有一种方法只将对象加载到
内存
中,并让工作人员同时
使用
该对象?我有两个
Dask
系列Source_list
和
Pattern_list,分别包含700万
和
300万字符串。我试过的东西 2.85 GB -- Worker memory limit: 3.00 GB
使用
具有
内存
<em
浏览 0
提问于2019-02-09
得票数 3
1
回答
Dask
的Client()函数中参数的默认值是多少?
、
、
、
、
我正在尝试理解
Dask
的Client()函数参数。假设我
使用
Dask
的Client()函数编写了以下代码:import joblib 如果我没有为memory_limit是指每个工作人员/机器/
节点
所允许的最大
内存
限制
,还是指所有组合工作者/机器/
节点
所允许的最大
内存
限制</e
浏览 1
提问于2020-05-28
得票数 1
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1
回答
如何将任务分配给GPU
和
CPU
Dask
工作者?
我正在设置一个
Dask
脚本,以便在PSC Bridge P100图形处理器
节点
上执行。这些
节点
提供2个
CPU
和
32个
CPU
核心。我想启动基于
CPU
和
GPU的
dask
-workers。
CPU
工作进程将启动:而GPU工作者则表现为: CUDA_VISIBLE_DEVICE=0
dask
-worker --npro
浏览 0
提问于2019-08-20
得票数 3
1
回答
Dask
.distributed集群管理
、
、
我正在工作中设置
Dask
集群(30台机器,平均每个核心8台)。人们只
使用
一部分的
CPU
能力,因此
dask
-workers将在低优先级的背景上运行。所有工作人员都在我的主
节点
上收听
dask
-scheduler。如果我
使用
它的人
使用
它,那么它的工作非常完美,但是它将被几个人以并发的方式
使用
-所以我需要能够管理这个集群:
限制</
浏览 0
提问于2019-01-11
得票数 0
1
回答
即使在添加了额外的Kubernetes
节点
之后,我仍然看到新
节点
未
使用
,同时出现了错误“没有匹配所有谓词的
节点
可用:
、
、
、
我们得到了以下错误:没有与所有谓词匹配的
节点
:
cpu
不足(4)、
内存
不足(1)、PodToleratesNodeTaints (2)。查看其他线程和文档,当现有
节点
超过
cpu
容量(4个
节点
)
和
内存
容量(在1个
节点
上)时,情况就是这样. 为了解决资源问题,添加了另一个
节点
并重新部署了比特。(见以下
节点
-5未被
使用
,而
节点
-2
和
节点</em
浏览 1
提问于2018-07-23
得票数 0
1
回答
选择子集后将其转换为pandas时,
Dask
dataframe
内存
不足
、
、
、
、
所以我有一个包含160M记录
和
240列的拼图文件。因此,我
使用
dask
在python中
使用
EMR CLuster m5.12xlarge加载它。
Dask
Name: concat, 489 tasks现在我正试着把它转换成pandas df。这只需要几秒的时间来执行,并
使用
大约1.5 GB的
内存
。
Dask
Name: concat, 828 tasks 它总共有1
浏览 1
提问于2021-09-23
得票数 0
1
回答
Dask
工作进程
内存
不断增长
、
我正在
dask
分布式,tensorflow,keras设置上优化ML模型。工作进程在
内存
中不断增长。我在.gather()之后
使用
client.cancel(),但是没有效果。
Dask
分布式版本: 1.21.1 Python: 3.6.3 Tensorflow: 1.7 Keras: 2.
浏览 1
提问于2018-04-07
得票数 1
1
回答
dask
分布是否
使用
“龙卷风协同”来执行员工任务?
、
、
、
、
我在达克上读到: Worker
节点
和
Scheduler
节点
同时运行。它们为多个重叠请求提供服务,同时在不阻塞的情况下执行多个重叠计算。我一直认为单线程并发编程最适合于昂贵的I/O,而不是
CPU
绑定的作业。然而,我希望许多
dask
任务(例如
dask
.pandas、
dask
.array)都是
CPU
密集型的。分布式系统是否只对客户端/服务器通信
使用
旋风,并有单独的进程/线程来运行
dask
任务
浏览 3
提问于2016-10-04
得票数 4
回答已采纳
1
回答
如何为库伯奈特的库贝利特设定界限?
、
、
我正在
使用
kubernetes集群,其中包含1个主
节点
,2个工作人员,4个核心
cpu
和
256 am
内存
。我想知道kubelet需要多少
cpu
和
ram。是否有办法为kubelet设置
限制
(
cpu
、
内存
)?我搜索文档,但只找到了员工
节点
需求。
浏览 1
提问于2019-11-01
得票数 1
1
回答
什么时候应该移到多项式elasticsearch集群?
、
我有一个具有32
CPU
内存
和
Quad 3.2GZ
CPU
的
节点
。我
使用
单
节点
ElasticSearch6.2.1 ( ES )集群,并将16 to
内存
分配给ES。我正在用ES搜索目录。它工作得很好,但有时(每个月2-3次),ES变得不堪重负,响应速度太慢,此时
CPU
利用率正变得100% (ES
使用
主要部分),在我重新启动ElasticSearch之前,它不会响应。在我的
单
浏览 1
提问于2018-10-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
SLURM根据GRES自动
限制
内存
/
cpu
使用
假设一个
节点
有多个
CPU
,有没有办法根据请求的
CPU
数量自动
限制
CPU
和
内存
的
使用
?特别是,如果用户作业脚本请求2个GPU,则作业应自动
限制
为2*BaseMEM
和
2*BaseCPU,其中BaseMEM = TotalMEM/numGPUs
和
BaseCPU=numCPUs/numGPUs将在每个
节点
的基础上定义。如果不是,是否可以“虚拟”地将多GPU计算机拆分成具
浏览 72
提问于2019-12-09
得票数 3
回答已采纳
1
回答
从多进程切换到多线程
Dask
.DataFrame
、
、
、
、
我有一个关于如何
使用
dask
来并行我的代码的问题。我有一个熊猫数据文件
和
8个核心
CPU
。所以我想按行应用一些函数。下面是一个例子:from
dask
.multiprocessing import geto现在,我遇到了一个问题,每个进程都占用了很多
内存
,比如主进程。所以,我想用共享
内存
多线程运行它。我试过,想把from
dask</e
浏览 1
提问于2018-07-06
得票数 4
回答已采纳
1
回答
cpuset.cpus
和
cpuset.mems的
cpu
.shares与memory.limit_in_bytes的混合
这是我对群体
限制
的理解..。 那么,当您将进程绑定到特定的cpuset、
cpu
和
内存
时会发生什么呢?一些例子..。如果NUMA
节点
绑定到总8GB,但我将
内存
浏览 1
提问于2018-03-03
得票数 1
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