今天我们来聊一下浏览器（以Chrome为例）对线程和进程的调度，这个问题几乎是我每次面试必问的。...首先我们来回顾下线程和进程的概念： 进程：CPU 进行资源分配的基本单位 线程：CPU 调度的最小单位 这是进程和线程最官方也是最常见的两个定义，但是这两个概念太抽象了，很难以理解。...（比如火车上的洗手间）－"互斥锁" 进程使用的内存地址可以限定使用量（比如火车上的餐厅，最多只允许多少人进入，如果满了需要在门口等，等有人出来了才能进去）－“信号量” 应用程序如何调度进程和线程 当一个应用程序启动时...多进程带来的好处是明显的，比如你可以听歌的同时，打开编辑器敲代码，编辑器和听歌软件的进程之间丝毫不会相互干扰。...线程间通过特定的方式通信（postMessage API，需要通过序列化对象来与线程交互特定的数据） 所以 WebWorker 并不违背 JS引擎是单线程的 这一初衷，其主要用途是用来减轻cpu密集型计算类逻辑的负担
本文主要内容是了解Kubernetes调度程序如何发现新Pod并将其分配给节点。 Kubernetes已经成为容器和容器化工作负载的标准编排引擎。...希望通过这种背景可以帮助您了解Kubernetes组件是如何协作的。...调度器扩展性 调度程序是可扩展的：集群管理员可以选择应用哪些预定义的调度策略，也可以自己添加新的。 修改方式 可以通过以下两种方式之一来选择在调度时所应用的策略。...Kubernetes调度器如何工作 Kubernetes容器是由一个或多个具有共享存储和网络资源的容器组成。Kubernetes调度程序的任务是确保将每个Pod分配到一个并且在其上运行的节点。...换句话说，Kubernetes调度器主要负责： 将新创建的Pod安排在具有足够空间的节点上，以满足Pod的资源需求 监听kube-apiserver和控制器是否存在新创建的Pod，然后将它们调度到集群上的可用节点
工作节点组件包括： kubelet kube-proxy CRI 我希望这个背景信息可以帮助你理解 Kubernetes 组件是如何关联在一起的。...Kubernetes 调度器是如何工作的 Kubernetes 吊舱(pod) 由一个或多个容器组成组成，共享存储和网络资源。Kubernetes 调度器的任务是确保每个吊舱分配到一个节点上运行。...在更高层面下，Kubernetes 调度器的工作方式是这样的： 每个需要被调度的吊舱都需要加入到队列 新的吊舱被创建后，它们也会加入到队列 调度器持续地从队列中取出吊舱并对其进行调度 调度器源码（scheduler.go...监听 kube-apiserver 和控制器是否创建新的吊舱，然后调度它至集群内一个可用的节点。 监听未调度的吊舱，并使用 /binding 子资源 API 将吊舱绑定至节点。...例如，假设正在部署一个需要 1 GB 内存和双核 CPU 的应用。因此创建应用吊舱的节点上需有足够资源可用，然后调度器会持续运行监听是否有吊舱需要调度。
本文是操作系统系列第四篇文章，介绍处理机调度进程相关算法。调度进程的算法和调度框架(Kubernetes)类似，可以相互借鉴。 概念 发生进程切换时，本质是CPU资源占用者间的切换。...二是选择CPU资源：从多个可用CPU中挑选就绪进程可使用的CPU资源。 准则 调度策略是指确定如何从就绪队列中选择下一个执行进程，可以理解为调度算法。...多级队列调度算法(MQ) 该算法的思想是把就绪队列根据更细的维度划分成不同的子队列，不同队列选择不同的算法。如前台交互就绪队列和后台批处理就绪队列，前台使用RR，后台使用FCFS。...对称多处理器(SMP, Symmetric multiprocessing)调度 该调度中，每个处理器运行自己的调度程序，调度程序对共享资源的访问需要进行同步。...总结 本文介绍了操作系统中调度进程的算法，包括单处理器和多处理器。
图片Kubernetes的调度器使用以下策略来决定将容器调度到哪个节点上：节点资源：调度器首先考虑节点的资源使用情况，包括CPU、内存、磁盘和网络带宽等。...它会查看节点的资源配额和已使用的资源，并使用这些信息来判断节点是否有足够的资源来运行容器。亲和性规则：调度器可以根据特定的亲和性规则将容器调度到特定的节点上。...反亲和性规则：类似于亲和性规则，调度器可以使用反亲和性规则，将容器调度到不满足特定条件的节点上。通过设置反亲和性规则，可以避免将容器调度到某些节点上。位置约束：调度器可以使用位置约束来限制容器的调度。...例如，可以将容器调度到指定区域、区域中的特定可用区、特定机架等。负载均衡：调度器可以考虑已运行的容器的负载情况，并尝试将新的容器调度到负载较低的节点上。这样可以实现负载均衡并防止某些节点过载。...优先级：调度器可以使用优先级来决定容器的调度顺序。较高优先级的容器可能会优先调度到节点上。限制条件和约束：调度器会考虑一些限制条件和约束，如硬件要求、网络连接性、需求的存储介质等。
Ray Tune（光线调谐） Ray为构建分布式应用程序提供了一个简单、通用的 API。Tune 是一个 Python 库，用于任意规模的实验执行和超参数调整。Tune 是 Ray 的众多软件包之一。...Ray Tune 是一个 Python 库，它通过大规模利用尖端优化算法来加速超参数调整。 为什么要使用 RayTune？...无论您是想使用 Tensorflow、Pytorch 还是任何其他框架在您的 ML 项目中实现Tune，都可以使用大量教程。以下是一些要检查的内容： Ray 的机器学习和强化学习项目。...修剪是机器学习和搜索算法中使用的一种技术，通过删除树中非关键和冗余的部分来对实例进行分类，从而减小决策树的大小。...如果您对如何从头开始构建自己的贝叶斯优化器感兴趣，还可以查看本教程：“如何在 Python 中从头开始实现贝叶斯优化”。
： onnx simplifier 和 optimizer 然后，这篇文章不会继续探索ONNX本身的东西，而是聊聊另外一个有趣的话题，即深度学习框架是如何和ONNX进行交互的？...我最近配合大老师基于OneFlow深度学习框架做了一些和ONNX有关的工作，感觉自己对OneFlow和ONNX的交互过程也算熟悉一些了。...让读者了解OneFlow的模型是如何转换为ONNX模型，以及ONNX模型是如何转回OneFlow的模型（X2OneFlow）的。...个人认为OneFlow目前和ONNX交互的做法是比较优雅并且具有较好扩展性的，因此我们将这项工作转换成了开源成果并分享实现思路，github地址为：https://github.com/Oneflow-Inc...OP和ONNX OP的mapper，这个mapper是如何获得的请看后文)关联起来并返回，我们打印一下target_opset和op_map就可以理解了。
下一代AI应用需要不断和环境进行交互，并且在交互中学习。这些应用暴露了新的系统需求：性能和弹性。本文提出了Ray解决上述问题。 Ray实现了动态执行引擎，可以表达任务并行和actor模型计算任务。...但是对于新兴的AI应用不仅要收集探索数据，还要采取动作不断和环境交互学习，这一类可以概括为强化学习。...GCS的目的是为每秒百万级任务调度提供容错和低延时。...同时简化了整体架构，使得Ray中的每个组件都是无状态的，组件的调度、扩展、调试、可视化都非常方便 自底向上的分布式调度 Ray的一个目标是实现每秒百万级任务调度，为此设计了两级调度器，包括全局调度器和每个节点上的本地调度器...全局调度器会根据每个节点的负载和任务的需求进行调度。
数据科学家和数据工程师可以使用 BigDL 轻松构建端到端的分布式 AI 应用。 1 介绍 Ray 是一个能够非常快速和简单地去构建分布式应用的框架。...在这篇博客中，我们将介绍 BigDL 中的一些核心组件和展示 BigDL 如何利用 Ray 及其本地库来构建底层基础设施（例如 RayOnSpark、AutoML 等）以及这些将如何帮助用户构建 AI...与此同时，分布式超参数优化编程也是一个具有挑战性的工作。Ray Tune 是一个用于深度学习可扩展的超参数优化框架。...得益于 Ray Tune 与框架无关的特性，AutoEstimator 同时适用于 PyTorch 和 TensorFlow 模型。...用户可以自己调用独立的算法和模型（预测器（Forecasters）, 检测器（Detectors）, 模拟器（Simulators））以获得最高的灵活性，或者使用我们高度集成、可扩展和自动化的时间序列工作流
文章目录 0 Ray深度强化学习框架概述 1 Ray使用场景—多进程（通过ray.remote装饰器实现） 2 Ray使用场景—进程间通信 3 Tune使用场景—调参 4 RLLib使用场景—RL算法...5 Ray、Tune和RLLib关系 6 Ray系统架构（实现多进程和跨节点通信） 6.1 Ray系统架构—概述 6.2 Ray系统架构—内存管理 7 Tune系统架构（实验资源分配+调参） 8 RLLib...Tune——基于Ray的中间库，主要功能是调参（如使用BPT算法异步调参）和多实验排队管理 RLLib——基于Ray的分布式和Tune的调参，实现抽象RL算法，可支持层次RL和Multi Agent学习等...1 Ray使用场景—多进程（通过ray.remote装饰器实现） 2 Ray使用场景—进程间通信 通过拿到远程函数的ID，可以在集群的任何地方，通过get(ID)获取该函数返回值 3 Tune...Ray是啥？Tune和RLLib又是什么？ [2] Ray v1.2 官方文档
该工具套件基于Ray（面向高级AI 应用的开源分布式框架，由 UC Berkeley RISELab提供）搭建，是Analytics Zoo——由英特尔提供的统一数据分析和 AI 开源平台的一部分。...例如，Tune是一个基于Ray 构建的分布式可扩展超参数优化库，支持用户使用高效搜索算法在大型集群上轻松运行许多实验。...我们将在后文介绍如何利用Ray Tune和RayOnSpark实施可扩展的AutoML 框架和自动时间序列预测。 ?...AutoML 框架在特征工程和建模的组件中使用 Ray Tune进行超参数搜索（运行在 RayOnSpark上）。...每次运行将生成多个试验，并使用 Ray Tune将这些试验在集群中分布式运行。每个试验使用不同的超参数组合进行特征工程和模型训练流程，并返回目标指标。
我们假设您已经熟悉如何注册运算符以及如何编写自定义自动微分函数。 定义模式和后端实现 分发器背后的一般原则是将运算符的实现分成多个内核，每个内核为特定的分发键实现功能，例如 CPU、CUDA。...Ray Tune 包括最新的超参数搜索算法，与 TensorBoard 和其他分析库集成，并通过Ray 的分布式机器学习引擎原生支持分布式训练。...在本教程中，我们将向您展示如何将 Ray Tune 集成到 PyTorch 训练工作流程中。我们将扩展来自 PyTorch 文档的这个教程，用于训练 CIFAR10 图像分类器。...幸运的是，我们可以继续在 Ray Tune 中使用 PyTorch 的抽象。...最后，批量大小是 2、4、8 和 16 之间的选择。 在每次试验中，Ray Tune 现在将从这些搜索空间中随机抽样一组参数的组合。然后，它将并行训练多个模型，并在其中找到表现最佳的模型。
这样的框架应该包括手动优化系统的性能优势，而不需要用户对调度，数据传输和机器故障进行推理。...目前这些包括Ray RLlib，一个可扩展的强化学习库和Ray.tune，一个高效的分布式超参数搜索库。...Ray低级API Ray API的目标是自然地表达非常普遍的计算模式和应用程序，而不受像MapReduce这样的固定模式的限制。 动态任务图 Ray应用程序或作业中的基础基元是一个动态任务图。...下面一个小例子，展示了如何用Atari模拟器做到这一点。...Ray.tune支持网格搜索，随机搜索和更复杂的早期停止算法，如HyperBand。 更多信息 有关Ray的更多信息，请查看以下链接。
要想了解不同求解器的工作方式，推荐观看scikit-learn核心贡献者GaëlVaroquaux的演讲。...可扩展性强：Tune-sklearn基于Ray Tune——一种用于分布式超参数优化的库——来高效透明地实现在多核上，甚至在多台机器上进行并行计算，交叉验证。...并行计算 另外一种提升模型训练速度的方法是使用 joblib 和 Ray 实现并行计算，并将训练进行分发。...如果执行分布式计算，可能需要考虑更多东西，如： 多台机器之间的任务调度 数据的高效传输 故障恢复 幸运的是，如果设置为joblib.parallel_backend('ray')，即ray并行计算模式，...结论 本文介绍了三种提升使用Scikit-learn库训练模型速度的方法，既可以使用scikit-learn中提供的一些方法，也可以用其他库，如Tune-sklearn和Ray。
这样的框架应该包括手动优化系统的性能优势，而不需要用户对调度，数据传输和机器故障进行推理。...目前这些包括Ray RLlib，一个可扩展的强化学习库和Ray.tune，一个高效的分布式超参数搜索库。...下面是一个如何用Atari模拟器做到这一点的虚构示例。...Ray.tune是一个高效的分布式超参数搜索库。它提供了用于深度学习，强化学习和其他计算密集型任务的Python API。...Ray.tune支持网格搜索、随机搜索和更复杂的早期停止算法，如HyperBand。 更多信息 有关Ray的更多信息，请查看以下链接。
我将解释一些编写profiler的一般基本方法，给出一些代码示例，以及大量流行的Ruby和Pythonprofiler的例子，并告诉你它们是如何工作的。...它是一个讲述如何实现用脚本包装gdb来实现hacky分析器的链接。...追踪分析器是如何工作的 我调查过上边表格中所有的追踪分析器:rblineprof、ruby-prof和cProfile。它们工作原理基本相同。它们都记录所有的函数调用并且用C语言编写来降低耗时。...它们是如何工作的呢？Ruby和Python都允许指定一个回调函数，当各种解释事件(例如调用一个函数或者执行一行代码)发生的时候调用。当回调函数被调用的时候，会记录堆栈供以后分析。...在这篇文章中我没有涉及很多重要的细节 – 比如我基本上说vmprof和stacksampler是一样的（但实际上它们不是 – vmprof支持线性分析和用C语言编写的Python函数分析，我相信这在分析器中引入了更多的复杂性
我将解释一些编写profiler的一般基本方法，给出一些代码示例，以及大量流行的Ruby和Pythonprofiler的例子，并告诉你它们是如何工作的。...追踪分析器是如何工作的 我调查过上边表格中所有的追踪分析器:rblineprof、ruby-prof和cProfile。它们工作原理基本相同。它们都记录所有的函数调用并且用C语言编写来降低耗时。...它们是如何工作的呢？Ruby和Python都允许指定一个回调函数，当各种解释事件(例如调用一个函数或者执行一行代码)发生的时候调用。当回调函数被调用的时候，会记录堆栈供以后分析。...这里是sleep调用。 所有这3个分析器使用挂钟定时采样。 pyflame 博客 有很多关于pyflame是如何工作的。...在这篇文章中我没有涉及很多重要的细节 – 比如我基本上说vmprof和stacksampler是一样的（但实际上它们不是 – vmprof支持线性分析和用C语言编写的Python函数分析，我相信这在分析器中引入了更多的复杂性
我们将使用 Ray 这个强大的分布式计算库来实现并行化训练。 1. 安装依赖 首先，确保你已经安装了 OpenAI Gym 和 Ray： pip install gym[box2d] ray 2....Ray 的初始化 在使用 Ray 进行并行化训练之前，需要初始化 Ray。下面是一个简单的初始化示例： import ray ray.init() 3....是你的强化学习模型。...下面是一个简单的例子： import gym from ray import tune # 定义训练函数 def train(config, checkpoint_dir=None): env...我们使用 Ray 来实现并行化训练，并介绍了如何使用 Ray Tune 进行超参数搜索以及如何配置分布式训练集群。这些方法可以帮助你充分利用计算资源，提高训练效率。
并行化可以使单机多cpu的资源得到充分利用，并行化也可以将算法中各个部分独立运行，从而提高运行效率，如将环境交互部分和训练网络部分分开。...我们这里介绍如何使用分布式框架Ray以最简单的方式实现算法的并行化。...Ray提供了统一的任务并行和actor抽象，并通过共享内存、零拷贝序列化和分布式调度实现了高性能。 Ray里面还有用来调超参数的库Tune和可扩展规模的强化学习库Rllib。...import ray ray.init() 使用远程方程（任务） [ray.remote] 将python函数转换为远程函数的标准方法是在函数上面添加一个@ray.remote装饰器。...Actor可以作为参数传给别的任务，下面的例子就是实现一个参数服务器。不同的参数就可以共用一个参数服务器了。 先定义一个ParameterServer的类，上面写上ray的修饰器。
这样的框架需要包含手动优化系统的性能优势，同时又不需要用户关心那些调度、数据传输和硬件错误等问题。...高级库是构建在低级 API 之上的。目前它们包括 Ray RLlib，一个可扩展强化学习库；和 Ray.tune，一个高效分布式超参数搜索库。...动态任务图 Ray 应用的基础是动态任务图。这和 TensorFlow 中的计算图很不一样。...同时，RLib 和 OpenAI gym 是完全兼容的。 Ray.tune 是一个高效的分布式超参数搜索库。它提供了一个 Python API 以执行深度学习、强化学习和其它计算密集型任务。...Ray.tune 支持网格搜索、随机搜索和更复杂的早停算法，如 HyperBand。 ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
云直播
实时音视频
