Вопрос или проблема
В параллельной обработке в R (например, с использованием future) под Windows, возможно ли заставить R приоритизировать использование менее загруженных ядер на общем устройстве? Я использую общий сервер Windows (> 200 ядер) с многими другими коллегами. Некоторые параллельные задачи были остановлены, вероятно, потому что те же ядра, используемые R, уже заняты другими коллегами. Возможно ли динамически избегать использования ядер с, например, > 80% загрузки (см. прикрепленный снимок)?
Ответ или решение
Вопрос, который вы подняли, касается эффективного распределения параллельных задач на менее загруженные ядра процессора в среде R с использованием пакета future. Проблема с распределением нагрузки на многопользовательском сервере под управлением Windows, особенно с более чем 200 ядрами, требует тщательного подхода. Ниже рассмотрим возможные решения и рекомендации, чтобы избежать конфликтов ресурсов и улучшить производительность.
F – Факты и Анализ
В вашем случае сервер используется несколькими пользователями, что приводит к конкурентной борьбе за ресурсы, особенно за ядра CPU. Вы упомянули, что некоторые параллельные задачи завершаются аварийно, вероятно, из-за высокой загрузки ядер, которые используются как вами, так и вашими коллегами. Для решения данной проблемы необходимо в первую очередь понять, как управляются ресурсы в Windows и как R может взаимодействовать с этой системой.
O – Опции
-
Мониторинг Загруженности Ядер: Используйте встроенные средства Windows для мониторинга загрузки. В Task Manager можно отслеживать использование ресурсов, что поможет определить, какие ядра менее загружены.
-
Настройка Параметров Пакета
future: Пакетfutureв R предоставляет возможность управлять параллелизмом. Попробуйте воспользоваться функциями для указания количества ядер или использованиеfuture::plan()для настройки общего поведения. -
Динамическое Избегание Загруженных Ядер: Хотя пакет
futureне предоставляет встроенные возможности для динамического избегания загруженных ядер, вы можете написать собственный скрипт на R, который сначала проверит состояние ядра с помощью системных вызовов и затем решит, на каких ядрах запускать процессы.
R – Рекомендации
-
Использование
parallel::detectCores(): Эта функция позволяет определить доступные ядра на сервере, что поможет вам организовать распределение задач. -
Задействование
future.apply: Вместо простого распределения задач, используйтеfuture::future_lapply()илиfuture.apply::future_apply(), которые могут легко быть адаптированы к вашей нужде по управлению ядрами. -
Выполнение Пакета
ps: Установите пакетps, который поможет вам получить статистику о загрузке ядер и соответственно адаптировать ваши запросы на распределение.
E – Эффективность
Регулярно обновляйте стратегию распределения задач. Внедряя решения, описанные выше, вы сможете значительно повысить успех выполнения параллельных задач. Это повысит общую эффективность использования ресурсов сервера, снизит вероятность столкновения с уже запущенными процессами других пользователей и, как следствие, уменьшит риск завершения ваших задач.
S – Заключение
Хотя работа на общем сервере может быть сложной, использование правильных инструментов и стратегий может значительно облегчить задачу эффективного распределения параллельных процессов в R. Убедитесь, что вы постоянно мониторите использование ресурсов и оптимизируете свои задачи, исходя из текущего состояния сервера. Такой подход позволит избежать перегрузки и обеспечит более плавное выполнение ваших вычислений.
T – Призыв к действию
Начиная с этого момента, попробуйте реализовать описанные рекомендации в вашем коде и мониторьте результаты. Систематически адаптируя вашу стратегию, вы сможете достичь максимально возможного использования ресурсов сервера, обеспечивая при этом выполнение задач без сбоев.