Pregunta para los desarrolladores: uso de todos los núcleos de cálculo durante la optimización - página 5
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El problema de la distribución uniforme de las tareas también está relacionado con el orden de activación de los agentes. Esto es especialmente obvio cuando se añaden nuevos agentes, después de ejecutar la optimización.
Mi esperanza es que, en un futuro brillante, los EA y sus archivos complementarios se carguen una vez en un ordenador remoto con agentes, lo que ahorrará tiempo y hará que la distribución de los recursos informáticos sea más uniforme.
Pregunta a los desarrolladores de MT: ¿Cuándo habrá algún progreso? Por favor, dígame cuándo se solucionarán los errores catastróficos descritos anteriormente, debido a los cuales la optimización no funciona realmente ....
Pregunta a los desarrolladores de MT: ¿Cuándo habrá algún progreso? ¿Podría decirnos la fecha límite para arreglar los errores catastróficos descritos anteriormente que hacen que la optimización no funcione realmente ....?
¿A qué "errores catastróficos" se refiere?
¿Cómo es que la optimización no funciona?
>¿A qué "errores catastróficos" se refiere?
>Y cómo esta optimización no funciona
todo lo descrito anteriormente y no sólo por mí.
1. Los agentes de la red no funcionan realmente, simplemente no se ponen en marcha
2. Cuando se calcula un nuevo conjunto, se tarda mucho tiempo y se piensa en algo.
3. Distribuye paquetes de tareas sólo a un mismo núcleo cuando hay muchos otros núcleos libres
Resultado: las optimizaciones tardan hasta 4 veces más en ejecutarse que antes ....
Todavía no hay respuestas a las preguntas anteriores
pero todo parece funcionar bien después de las actualizaciones, aunque todavía hay algunos núcleos inactivos
el problema de la distribución inadecuada de los puestos de trabajo a los núcleos sigue existiendo:
1. por qué los diferentes núcleos del agente de red reciben un número diferente de trabajos y por qué cada núcleo no recibe el mismo trabajo
2. ¿Qué pasará si desactivo el agente que tiene 58 trabajos en un momento dado como en la imagen de arriba, se seguirán calculando o se olvidarán y nunca se calcularán?
Hola, tratando de acelerar las pruebas utilizando la función TestorStop() en Opticket al detener las pruebas individuales si el EA alcanza valores inaceptables. Como resultado, algunas ejecuciones son más rápidas que otras y uno de los agentes termina primero (en algún lugar leí que si un agente de pruebas está inactivo durante algún tiempo, se apaga) - cuando todos los demás agentes terminan, las tareas no se envían al primer agente. Y así, los agentes de prueba se van retirando uno a uno, hasta que sólo queda un agente, en este caso no podemos hablar de velocidad. Es decir, se puede aumentar la velocidad, pero los errores técnicos de implementación de la computación distribuida no lo permiten. Si ejecutoTestorStop() en OnInit(), por ejemplo, para optimizar 2 parámetros, uno de los cuales debería ser mayor que el otro, durante la primera ejecución la velocidad también aumenta, pero después los agentes de prueba dejan de hacer tareas, aunque el contador de tareas enviadas aumenta con una velocidad alta, mientras que el contador de tareas resueltas por el agente se mantiene inactivo. ¡Tal vez alguien sabe cómo evitar esto - el tema es interesante, la velocidad de las pruebas descartando los resultados innecesarios en 10 veces mayor que las pruebas normales, además poner a cero los resultados innecesarios en OnTest() puede dirigir el algoritmo genético en la dirección correcta para nosotros!
Desarrolladores, resuelvan el problema del reparto de tareas .... el principio "un núcleo - un trabajo"
Tengo 10 núcleos de la CPU principal contando ahora desde que tienen 40+ trabajos y otros 40 núcleos de red ociosos desde que los contaron todos ... puede distribuir los trabajos de manera uniforme.... es elemental para la programación
Desarrolladores, resuelvan el problema del reparto de tareas .... el principio "un núcleo - un trabajo"
Tengo 10 núcleos de la CPU principal contando ahora desde que tienen 40+ trabajos y otros 40 núcleos de red ociosos desde que los contaron todos ... puede distribuir los trabajos de manera uniforme .... es elemental para la programación
Este no es el enfoque correcto: no hay que repartir los trabajos uno a uno, hay que redistribuir la capacidad si hay recursos libres, es decir, cancelar los trabajos ya repartidos y darlos a otros para que los ejecuten. Al mismo tiempo, es necesario analizar el rendimiento de cada agente para dar al núcleo el número adecuado de nuevos trabajos para su ejecución.