Frage an Entwickler - Nutzung aller Rechenkerne während der Optimierung - Seite 5
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Das Problem der gleichmäßigen Verteilung der Aufgaben hängt auch mit der Reihenfolge zusammen, in der die Agenten aktiviert werden. Dies wird besonders deutlich, wenn nach der Optimierung neue Agenten hinzugefügt werden.
Ich hoffe, dass die EAs und ihre Begleitdateien in naher Zukunft einmal auf einen entfernten Computer mit Agenten hochgeladen werden, was Zeit spart und die Verteilung der Computerressourcen gleichmäßiger macht.
Frage an die MT-Entwickler: Wann wird es einen Fortschritt geben? Bitte sagen Sie mir, wann die oben beschriebenen katastrophalen Fehler behoben werden, aufgrund derer die Optimierung nicht wirklich funktioniert ....
Frage an die MT-Entwickler: Wann wird es einen Fortschritt geben? Könnten Sie uns bitte die Frist für die Behebung der oben beschriebenen katastrophalen Fehler mitteilen, aufgrund derer die Optimierung nicht funktioniert ....?
Auf welche "katastrophalen Fehler" beziehen Sie sich?
Wie kommt es, dass die Optimierung nicht funktioniert?
>Auf welche "katastrophalen Fehler" beziehen Sie sich?
>Und wie diese Optimierung nicht funktioniert
alles ist oben beschrieben und nicht nur von mir.
1. Netzwerk-Agenten funktionieren nicht wirklich, sie werden nur nicht gestartet.
2. Beim Berechnen eines neuen Satzes braucht er sehr lange und denkt über etwas nach.
3. Es verteilt Aufgabenpakete nur auf ein und denselben Kern, wenn viele andere Kerne frei sind.
Ergebnis: Optimierungen dauern bis zu 4 Mal länger als früher ....
Noch keine Antworten auf die obigen Fragen
aber nach den Aktualisierungen scheint alles gut zu funktionieren, obwohl immer noch einige Kerne im Leerlauf sind
das Problem der unzureichenden Verteilung der Arbeitsplätze auf die Kerne bleibt bestehen:
1. warum die verschiedenen Kerne des Netzwerkagenten eine unterschiedliche Anzahl von Aufträgen erhalten und nicht jeder Kern den gleichen Auftrag erhält
2. Was passiert, wenn ich einen Agenten deaktiviere, der zu einem bestimmten Zeitpunkt 58 Aufträge hat, wie auf dem Bild oben, werden sie dann noch berechnet oder werden sie vergessen und nie berechnet?
Hallo, ich versuche, das Testen mit der Funktion TestorStop() in Opticket zu beschleunigen, indem ich einzelne Tests stoppe, wenn EA inakzeptable Werte erreicht. Dies hat zur Folge, dass einige Läufe schneller sind als andere und einer der Agenten zuerst fertig wird (irgendwo habe ich gelesen, dass ein Testagent, der einige Zeit inaktiv ist, abgeschaltet wird) - wenn alle anderen Agenten fertig sind, werden die Aufgaben nicht an den ersten Agenten gesendet. Und so scheidet ein Testagent nach dem anderen aus, bis nur noch ein Agent übrig bleibt - in diesem Fall können wir nicht von Geschwindigkeit sprechen. D.h. die Geschwindigkeit kann erhöht werden, aber die technischen Fehler bei der Implementierung des verteilten Rechnens lassen dies nicht zu. Wenn ichz.B. TestorStop() bei OnInit() ausführe, um 2 Parameter zu optimieren, von denen einer größer als der andere sein sollte, erhöht sich beim ersten Durchlauf auch die Geschwindigkeit, aber später hören die Testagenten auf, Aufgaben zu erledigen, obwohl der Zähler der gesendeten Aufgaben mit hoher Geschwindigkeit ansteigt und der Zähler der von den Agenten gelösten Aufgaben nicht zunimmt. Vielleicht weiß jemand, wie dies zu umgehen - das Thema ist interessant, die Geschwindigkeit der Prüfung durch Verwerfen unnötige Ergebnisse in 10-mal größer als normale Prüfung, zusätzlich Nullen unnötige Ergebnisse in OnTest() kann der genetische Algorithmus in die richtige Richtung für uns zu lenken!
Entwickler, lösen Sie das Problem der Verteilung von Aufgaben .... das Prinzip "ein Kern - eine Aufgabe".
Ich habe 10 Kerne der Haupt-CPU, die jetzt zählen, da sie 40+ Jobs und weitere 40 Netzwerkkerne im Leerlauf haben, da sie alle gezählt haben ... Arbeitsplätze können gleichmäßig verteilt werden .... es ist elementar einfach für die Programmierung
Entwickler, lösen Sie das Problem der Verteilung von Aufgaben .... das Prinzip "ein Kern - eine Aufgabe".
Ich habe 10 Kerne der Haupt-CPU, die jetzt zählen, da sie 40+ Jobs und weitere 40 Netzwerkkerne im Leerlauf haben, da sie alle gezählt wurden ... können Sie die Aufträge gleichmäßig verteilen .... es ist elementar einfach für die Programmierung
Das ist nicht der richtige Ansatz - man muss nicht einen Auftrag nach dem anderen vergeben, sondern die Kapazität umverteilen, wenn man freie Ressourcen hat, d.h. die bereits vergebenen Aufträge stornieren und sie anderen zur Ausführung geben. Gleichzeitig ist es notwendig, die Leistung jedes Agenten zu analysieren, um dem Kernel die richtige Anzahl neuer Aufträge zur Ausführung zu geben.