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多机调度的几何
作者：Nikhil Bansal,Jatin Batra 摘要：我们考虑以下一般调度问题：在时间0处有m个相同的机器和n个作业都被释放。
58910发布于 2019-07-18 - 来自专栏乐行僧的博客
多机调度问题（贪心）
实现作业调度，使得n个作业的等待时间最短。 样例输入： 6 3 2 5 13 15 16 20 样例输出： 28 贪心策略：优先处理花费时间长的任务，这样可以减少短任务的等待时间 实现： #include <bits/stdc++.h> using
66120编辑于 2022-02-25 - 来自专栏腾讯云大数据
Flink资源调度模型
作者：王刚，腾讯CSIG高级工程师 Flink 资源模型 / 调度设计 背景知识 首先，我们来简单回顾一下 Flink 作业的运行时模型，然后再来探讨在这种运行模型下，Flink 的资源模型和调度架构的设计和实现 我们接下来从 Task 运行维度分析，一层层来看 Flink 的资源模型设计。 资源模型 首先，我们介绍 Flink 基本的几个运行时概念。 2）处理 Task 运行结束或者失败的情形 3）协调 Checkpoint 的触发和执行 4）协调 Flink Job 在发生失败时的恢复行为 5）其它情形。 如果没有 Slot 共享，非密集 subtask(source/map()) 将阻塞和密集型 subtask(window) 一样多的资源。 调度模型 该小结部分内容引自 深入解读Flink资源管理机制 [4] 概览 Flink 的资源调度是一个典型的两层模型。
1.3K10编辑于 2022-07-04 - 来自专栏thinkphp+vue
Kubernetes 多集群调度方案调研
当多集群的应用场景出现时，我们怎么处理多个集群的调度呢。为什么要有多集群调度？通常来说，一个集群的大小需要预估业务的资源总量。当资源不够时，可以通过增加机器数量来进行集群扩容。 当然，使用多集群调度肯定会增加整体架构的复杂度，集群之间的状态同步也会增加控制面的额外开销。所以，多集群的主要攻克的难点就是跨集群的信息同步和跨集群网络连通方式。 多集群的服务实例调度，需要保证在多集群的资源同步的实时，将 pod 调度不同的集群中不会 pod pending 的情况。 liqo-pods-management在了解多集群调度的细节之前，需要先弄清楚 virtual kubelet 的工作机制。 比如集群内的 2 个节点共剩余 40 核可用资源，并不一定代表集群还能调度一个 40 核资源的 pod。但是从 Liqo 的方式来看，这个集群是能够调度 40 核 pod 的。
2.3K30编辑于 2022-07-09 - 来自专栏啄木鸟软件测试
多模态大模型技术原理与实战(2)
oSoftMax函数：将多酚类输出值转转换为[0,1]之间的概率分布，且概率和为1. (2)只包含解码器的预训练语言模型，比如 ChatGPT。 (3)编码器和解码器都包括预训练语言模型，比如 BART。 1.第一个阶段:SFT，即有监督微调 ChatGPT 使用 GPT-3.5-turbo 作为其有监督微调的底座模型。这批数据的总量不大，但是其种类丰富，包含了基于各个任务的多轮对话数据。 这句话可以按以下思维逻辑分解:如果去掉余的两个苹果，剩下的苹果应该等分为2份，那么老大最后的苹果数量(26-2)/2=12个，老二分得的苹果比老大的多两个，则老二的苹果数量12+2=14个。 ·可以起到加速模型收敛的作用。 GPT-3 文本生成、多轮对话、机器翻译方面、智能问答具有优势。
54410编辑于 2024-09-10 - 来自专栏一起学Golang
Go调度器系列（2）宏观看调度器
Go的调度器也是经过了多个版本的开发才是现在这个样子的， 1.0版本发布了最初的、最简单的调度器，是G-M模型，存在4类问题 1.1版本重新设计，修改为G-P-M模型，奠定当前调度器基本模样 1.2版本加入了抢占式调度 GMP的可视化感受 上面的两个宏观角度，都是根据文档、代码整理出来，最后我们从可视化角度感受下调度器，有2种方式。 g1运行在P2上，g18运行在P0上。 P1上实际上也有goroutine运行，可以看到短暂的竖线。 /one_routine2 结果： ? 第2处：M2和P1进行了绑定，但M2上没有运行的G。 第3处：代码中使用fmt进行打印，会进行系统调用，P1系统调用的次数很多，说明我们的用例函数基本在P1上运行。
83350发布于 2019-04-11 - 来自专栏一起学Golang
Go调度器系列（2）宏观看调度器
Go的调度器也是经过了多个版本的开发才是现在这个样子的， 1.0版本发布了最初的、最简单的调度器，是G-M模型，存在4类问题 1.1版本重新设计，修改为G-P-M模型，奠定当前调度器基本模样 1.2版本加入了抢占式调度 GMP的可视化感受 上面的两个宏观角度，都是根据文档、代码整理出来，最后我们从可视化角度感受下调度器，有2种方式。 g1运行在P2上，g18运行在P0上。 P1上实际上也有goroutine运行，可以看到短暂的竖线。 /one_routine2 结果： ? 第2处：M2和P1进行了绑定，但M2上没有运行的G。 第3处：代码中使用fmt进行打印，会进行系统调用，P1系统调用的次数很多，说明我们的用例函数基本在P1上运行。
75031发布于 2019-04-23 - 来自专栏陶士涵的菜地
golang的MPG调度模型
MPG模式运行状态1 1）当前程序有三个M,如果三个M都在一个cpu运行，就是并发，如果在不同的cpu运行就是并行 2）M1,M2,M3正在执行一个G,M1的协程队列有三个，M2的协程队列有三个，M3的协程队列有两个 3）从上图可以看到：Go的协程是轻量级的线程，是逻辑态的，Go可以容易的起上万个协程 4）其他程序c/java的多线程，往往是内核态的，比较重量级，几千个线程就有可能耗光cpu资源 MPG模式运行状态2 1）分成两个部分来看 2）原来的情况是M1主线程正在执行G1协程，另外有三个协程在等待 3）如果G1协程阻塞，比如读取文件或者数据库 4）这时就会创建M2主线程（也可能是从已有的线程池中取出M2）并且将等待的三个协程挂到 M2下执行，M1主线程下的G1仍然执行文件的读写 5）这样的MPG调度模式，既可以让G1执行，也不会让队列的其他协程一直阻塞 ?
1.9K10发布于 2019-09-10 - 来自专栏陶士涵的菜地
golang的GMP调度模型
GMP是三个缩写 G : groutine M : Machine 系统线程 P : Processor 处理器 GMP调度就是循环在与P(处理器)绑定的M(系统线程)上寻找可执行的G(协程) ?
1.4K20发布于 2021-04-09 - 来自专栏cwl_Java
快速学习-ElasticJob调度模型
调度模型 与大部分的作业平台不同，ElasticJob 的调度模型划分为支持线程级别调度的进程内调度 ElasticJob-Lite，和进程级别调度的 ElasticJob-Cloud。 进程内调度 ElasticJob-Lite 是面向进程内的线程级调度框架。通过它，作业能够透明化的与业务应用系统相结合。 进程级调度 ElasticJob-Cloud 拥有进程内调度和进程级别调度两种方式。 常驻任务类似于 ElasticJob-Lite，是进程内调度；瞬时任务则完全不同，它充分的利用了资源分配的削峰填谷能力，是进程级的调度，每次任务的会启动全新的进程处理。
36540发布于 2020-09-22 深度解析：多AI模型协同调度机制的研发效能提升分析
这就是我们今天要探讨的核心话题——多AI模型协同调度机制。它不仅能够提升系统的整体性能，更能在研发效能上带来质的飞跃。 多AI模型协同调度核心概念 什么是多AI模型协同调度？ 简单来说，多AI模型协同调度就是让不同的AI模型在统一的框架下协同工作，根据任务特点和资源状况，智能地选择最合适的模型组合来完成任务。 核心要素解析 1. 智能调度器 就像交响乐团的指挥，负责协调各个模型的工作 具备任务理解、模型匹配、资源优化等核心能力 2. 模型池管理 维护不同类型、不同版本的AI模型 支持模型的动态加载和卸载 3. 结果融合 将多个模型的输出进行智能整合 提供比单一模型更准确、更全面的结果 ️ 调度机制架构设计 整体架构图 调度算法设计 1. 基于优先级的调度 2. 模型剪枝与量化 减少模型大小50-80% 推理速度提升2-4倍 准确率下降控制在2%以内 总结与展望 {#总结展望} 核心价值总结 多AI模型协同调度机制为现代AI应用带来了革命性的变化： 效能提升
1.3K20编辑于 2025-07-17水利调度“智慧脑”：融合多源感知数据与洪涝预报模型的实时决策平台
这不仅是技术的升级，更是调度范式的根本转变。本文将聚焦三个高价值核心场景，深入剖析如何通过融合多源感知数据与智能预报模型，构建一个能真正实现实时、精准、可解释辅助决策的"水利调度智慧脑"。 2."智慧脑"解决方案：预报-影响-处置的实时联动我们的平台构建了一个"预报驱动、知识联动、实时推演"的分钟级响应闭环：超快速积水预报引擎：借鉴"物理模型生成样本+机器学习模型实时预测"的混合架构。 2."智慧脑"解决方案：多目标约束下的智能优化调度平台为这一复杂决策问题引入了"知识约束下的强化学习优化"框架。 传统方法依赖周期性固定调度或事后响应，缺乏对水动力-水质耦合过程的超前模拟与优化能力，导致调度效果不稳定，有时甚至因时机不当造成负面效果。2." 通过在城市内涝应急、流域防洪调度、水生态管理等核心场景的深度融合应用，这个融合了多源感知数据与智能预报模型的实时决策平台，正在证明其价值：它让水利调度从依赖个人经验的"艺术"，转变为融合集体知识与先进算法的
25310编辑于 2026-03-03- 来自专栏sunsky
深入Golang调度器之GMP模型
2. 普通的Goroutine栈是在Heap分配的可增长的stack,而g0的stack是M对应的线程栈。 3. 2. 如果n < 1,则不更改当前的值。 2、上线文切换 简单理解为当时的环境即可，环境可以包括当时程序状态以及变量状态。 不同于Python基于进程的并发模型，以及C++、Java等基于线程的并发模型。Golang采用轻量级的goroutine来实现并发，可以大大减少CPU的切换。 P的个数不一定一样多（会有休眠的M或者不需要太多的M）（最大10000）；每一个P保存着本地G任务队列，也有一个全局G任务队列。
2.2K31发布于 2020-08-20 - 来自专栏Android相关
RxJava2--多线程调度Scheduler
Scheduler家族 所使用的Scheduler主要在Schedulers这个类中，RxJava仅仅提供了以下这些调度器： Schedulers.SINGLE Schedulers.COMPUTATION Scheduler.from(@NonNull Executor executor)： 指定一个线程调度器，由此调度器来控制任务的执行策略。 ..main 而如果将subscribeOn与ObserverOn都指定成同一个Scheduler都话，如Schedulers.computation()，则需要看这个Scheduler的调度策略了。 如果没有指定Schedulers的话，则会发送一个事件，就接收一个事件 如果指定了Schedulers的话，就会遵循线程调度了，如果没有阻塞的话，就会顺序调用，并且将事件传递到子线程接收 测试结果 都使用 ，只要使用了Scheduler后，在加入sleep的阻塞操作后，执行了线程的调度，就会打印出来事件的发射与接收的顺序。
2.1K40发布于 2018-12-28 - 来自专栏三好码农的三亩自留地
浅析 RxJava 2.x 线程调度
RxJava 的大名不需要多做介绍，我自己也在项目中使用RxJava也有一段时间了，抱着学习的心态，一直想更深入一点的去了解它的实现原理，当然RxJava东西还是蛮多的，不可能一篇文章就能说清楚，so 怎么理解RxJava中的Observable、Observer、Scheduler 看字面就知道，Observable是被观察者，Observer是观察者，Scheduler是调度器，在RxJava实现中 Observable subscribe实现.png 线程调度 核心问题就2个，数据的发射的调用在哪个线程， 数据的监听在哪个线程，Scheduler 就是 干这个的（基本原理 就是工作线程的话就是 起线程池来处理任务 方法实现：新建一个SuscribeOnObserver对象装饰原有的Observer，然后将新的Observer封装到SubscribeTask对象中(一个Runnable), 然后扔给scheduler调度 我们在这里只需要知道三类对象 Observable 被观察者，在我们的图中，从下往上，运用装饰者模式，层层装饰增强 Observer 观察者，我们的图中，从上往下，同样运用装饰者模式，层层装饰增强 Scheduler 调度器
68610发布于 2018-09-11 - 来自专栏Don的成长史
【GPLT】L2-014 列车调度
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42449444/article/details/86635741 题目描述： 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 ? 在图中有9趟列车，在入口处按照{8，4，2，5，3，9，1，6，7}的顺序排队等待进入。如果要求它们必须按序号递减的顺序从出口离开，则至少需要多少条平行铁轨用于调度？ 输入描述： 输入第一行给出一个整数N (2 ≤ N ≤105)，下一行给出从1到N的整数序号的一个重排列。数字间以空格分隔。 输入样例： 9 8 4 2 5 3 9 1 6 7 输出样例： 4 解题思路： 用upper_bound(num)函数来查找set中有无比num大的数字，若有则将这个数从set中删除，然后在set中插入
55830发布于 2019-11-08 【多模态大模型】
多模态大模型的核心能力 多模态大模型通过融合视觉、听觉、文本等多维度数据实现综合理解与生成。典型应用包括： 图像到文本：识别图片内容并生成描述、广告文案或诗歌。 代表模型如GPT-4V（视觉增强版）、通义千问多模态版、文心一言（ERNIE-ViLG）均支持此类任务。 案例分析：基于多模态模型的图像描述生成 场景：电商平台需自动生成商品图片的营销文案。 多模态对齐：模型将图像特征与文本语义空间对齐，生成候选描述。 输出优化：通过强化学习调整生成文本的流畅性与吸引力。 模型训练与优化要点 数据准备：需对齐的多模态数据集（如COCO-Captions、AudioSet）。 API化：通过FastAPI封装模型，提供RESTful接口供业务系统调用。 多模态大模型的应用需结合具体场景调整输入预处理与后处理逻辑，以达到最佳效果。
30510编辑于 2026-01-20Yarn调度器及生产环境如何使用多队列
(1)hadoop调度器分为三类： FIFO、Capacity Scheduler(容量调度器)和Fair Sceduler(公平调度器) Apache默认的资源调度器是容量调度器； CDH默认的资源调度器是公平调度器 ; (2)区别 FIFO调度器:支持单队列,先进先出，生产环境不会用； 容量调度器:支持多队列，保证先进入的任务有限执行； 公平调度器:支持多队列,保证每个任务公平享有队列资源，资源不够时可以按照缺额分配 调度器默认就1个default队列，不能满足生产要求； 按照框架:hive/spark/flink每个框架的任务方队指定的队列(企业用的不是特别多) 按照业务模块:登录注册、购物车、下单、业务部门1 、业务部门2 创建多队列的好处？ （2）实现任务的降级使用，特殊时期保证重要的任务队列资源充足。 业务部门1（重要）=》业务部门2（比较重要）=》下单（一般）=》购物车（一般）=》登录注册（次要）
11610编辑于 2025-12-23- 来自专栏陈猿解码
多图讲解YARN容量调度中的资源抢占
在前面的文章中讲过容量调度中队列的容量配置、容量调度中的优先级调度。 本文就来聊聊容量调度中的资源抢占。 【队列间的抢占】 ---- 容量调度中的资源抢占，最通用的方式就是在多个队列之间进行资源的抢占，保证每个队列的最小资源（队列的capacity配置）得以满足。 【抢占原理】 ---- 首先，只有使用的调度器实现了PreemptableResourceScheduler接口，并且启用了抢占；rm才会真正使用抢占这个功能。 【总结】 ---- 小结一下，本文讲述了容量调度中的资源抢占，包括队列间的资源抢占和队列内的资源抢占的配置使用，对抢占的原理、相关配置、使用上一些场景的FAQ也简单进行了简要说明。
2.8K30编辑于 2023-02-28 - 来自专栏架构师修炼
LVS介绍与工作模型和调度算法
当其中一部分ECS实例发生故障后，负载均衡会自动屏蔽故障的ECS实例，将请求分发给正常运行的ECS实例，保证应用系统仍能正常工作 同城容灾 （多可用区容灾） 为了提供更加稳定可靠的负载均衡服务，阿里云负载均衡已在各地域部署了多可用区以实现同地域容灾 DR模型通信过程 ? 因此, 在RS配置VIP, 这样响应报文的源ip可以用VIP 2.确保前端路由器将目标IP为VIP的请求报文发往Director, DR模型下, LVS和RS都会配置VIP, 因此会产生地址冲突 地址产生冲突的原因 LVS和RS在同一个物理网段, 但是性能不如RS 因为隧道模型要添加ip头部, 而RS只是修改源,目mac, 通讯过程本身就是要修改mac地址的 LVS适合有多机房的大型企业, 用户可以访问固定的部署了 根据LVS调度时是否考虑各RS当前的负载状态, 分为静态算法和动态算法 3.2.1 静态算法 特点: 仅根据算法本身进行调度, 不考虑后端服务器当前负载状态 1、RR：roundrobin，轮询 2、
1.4K20发布于 2021-05-17
腾讯云开发者
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