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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。
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。 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。 Flink Cluster 到 Flink Job 资源调度过程 如下图，Cluster 到 Job 的资源调度过程中主要包含两个过程。
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。 总结本文介绍了 KubeFed/Liqo 两个开源项目多集群的资源管理和 pod 调度。KubeFed 的资源调度总体上比较静态，需要创建 workload 之前确保各集群有充足资源。
2.3K30编辑于 2022-07-09 - 来自专栏往期博文
深度学习基础：7.模型的保存与加载学习率调度
模型的保存与加载 模型的保存和加载，本质上都是针对模型的参数。 模型参数 在Pytorch中，可以使用state_dict()查看模型的参数信息。 tensor([[ 0.0795, -0.3507, -0.3589, 0.1764]])), ('linear3.bias', tensor([-0.0705]))]) 模型保存 torch.save(tanh_model1.state_dict(), 'best_model.pt') 参数1：模型参数 参数2：保存名称 模型加载 model.load_state_dict(' best_model.pt') 学习率调度 学习率调度指的是在模型训练的过程中，动态调整学习率。 torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.05) # 创建优化器 scheduler = lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda) # 创建学习率调度器
76920编辑于 2022-07-14 - 来自专栏陶士涵的菜地
golang的MPG调度模型
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
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
关键词： 深度解析：多AI模型协同调度机制的研发效能提升分析 引言：AI时代的"交响乐团" 想象一下，如果把AI模型比作乐器，那么传统的单模型应用就像是独奏表演——虽然精彩，但总觉得少了点什么。 而多AI模型协同调度，就像是指挥一支交响乐团，让不同的"乐器"在合适的时机发出最美妙的声音。 在当今AI技术飞速发展的时代，单一模型已经无法满足复杂业务场景的需求。 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. 对于技术服务商: 提供标准化的调度框架 支持多云、混合云部署 建设生态合作伙伴网络 结语 多AI模型协同调度不仅仅是一项技术创新，更是AI应用走向成熟的重要标志。
1.3K20编辑于 2025-07-17- 来自专栏AI智韵
【多模态大模型实战】 搭建DeepSeek Janus-Pro 7B 多模态模型，以及推理微调，推理后的模型融合
模型信息 Janus-Pro是DeepSeek最新开源的多模态模型，是一种新颖的自回归框架，统一了多模态理解和生成。 ，现已支持450+大模型与150+多模态大模型的训练（预训练、微调、人类对齐）、推理、评测、量化与部署。 目前ms-swift的主要能力包含： 模型类型：支持450+纯文本大模型、150+多模态大模型，All-to-All全模态模型的训练到部署全流程。 工具箱能力：除了对大模型和多模态大模型的训练支持外，还支持其推理、评测、量化和部署全流程。 模型评测：以EvalScope作为评测后端，支持100+评测数据集对纯文本和多模态模型进行评测。
4K10编辑于 2025-02-08 - 来自专栏刷题笔记
7-6 列车调度 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/98481886 7-6 列车调度 (25 分) 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？ 输入样例： 9 8 4 2 5 3 9 1 6 7 输出样例： 4 我和这个大佬?遇到的问题一样，超时了。。。。 7-6 列车调度 (25 分) - mumu - CSDN博客 这个问题分析起来挺简单的。我想的是整一个数组，比前面大的小，就把大的换成这个小的，比前面的大就存到下一个。
1.1K10发布于 2019-11-08 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
引言：从"被动响应"到"主动预见"的水利调度革命2021年郑州"7·20"特大暴雨、2022年台风"梅花"袭击宁波，近年来频发的极端天气事件深刻警示我们：传统的、基于经验和人工研判的水利调度模式，在面对复杂多变的城市洪涝灾害时已显乏力 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"。 在某中型流域的模拟测试中，该平台在同样满足防洪安全的前提下，相较于传统经验调度方案，能使流域内水库群在汛末平均多蓄水5%-8%，有效增加了抗旱水资源储备，同时通过优化泄流过程，降低了下游河道的冲刷风险。 结合未来3-7天的气象预报（降水、气温、风速）、水质监测数据和水文预报，能够预测主要河道断面的水质指标变化趋势。 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- 来自专栏程序猿的大杂烩
Java并发编程（7）- 线程调度 - 线程池
在上边的类图中，最上层就是Executor框架，它是一个根据一组执行策略的调用调度执行和控制异步任务的框架，目的是提供一种将任务提交与任务如何运行分离开的机制。 因为此时线程池与队列容量都是有限的了，所以想让线程池处理任务的吞吐率达到一个合理的范围，又想使我们的线程调度相对简单，并且还尽可能降低线程池对资源的消耗，那么我们就需要合理的设置corePoolSize 但是如果线程池的容量设置的过大，提高任务的数量过多的时候，并发量会增加，那么线程之间的调度就是一个需要考虑的问题，这样反而可能会降低处理任务的吞吐量。 接下来用一个例子演示一下如何通过ThreadPoolExecutor来创建线程池，这里使用7个参数的构造函数，示例代码如下： package org.zero.concurrency.demo.example.threadpool 例如当线程池内需要执行的任务很小，小到执行任务的时间和任务调度的时间很接近，这时若使用线程池反而会更慢，因为任务调度和任务管理是需要耗时的。
1.1K10发布于 2020-09-23 - 来自专栏算法与数据结构
PTA 7-2 列车调度（25 分）
7-2 列车调度（25 分） 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。 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？ 输入样例： 9 8 4 2 5 3 9 1 6 7 输出样例： 4 #include <iostream> // 类比最长上升子序列做 #include <cstdio> #include <cstring
2.6K90发布于 2017-12-29 - 来自专栏禅境花园
Centos 7 多IP 配置
Centos7 配置多IP 我有500个IP ,要绑定在同一台linux机器上, OS为Centos9 .
62800编辑于 2024-11-21 - 来自专栏sunsky
深入Golang调度器之GMP模型
callergp *g, callerpc uintptr) { _g_ := getg() _g_.m.locks++ siz := narg siz = (siz + 7) &^ 7 _p_ := _g_.m.p.ptr() newg := gfget(_p_) if newg == nil { // 初始化 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。 总结 相比大多数并行设计模型，Go比较优势的设计就是P上下文这个概念的出现，如果只有G和M的对应关系，那么当G阻塞在IO上的时候，M是没有实际在工作的，这样造成了资源的浪费，没有了P，那么所有G的列表都放在全局
2.2K31发布于 2020-08-20 【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？
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 使用负载均衡时，您可以将负载均衡实例部署在支持多可用区的地域以实现同城容灾。此外，建议您结合自身的应用需要，综合考虑后端服务器的部署。 DR模型通信过程 ? , 修改的是二次的目标MAC地址, 三层以上的信息不会修改, 因此vip监听的端口和rs监听的端口必须一致 7.RS可使用大多数OS系统 3.1.3 LVS的隧道模型 转发方式：不修改请求报文的IP首部 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
1.4K20发布于 2021-05-17
腾讯云开发者
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