हम AWS में h2o को एकल नोड क्लस्टर के रूप में चला रहे हैं:

R is connected to the H2O cluster: 
    H2O cluster uptime:         5 seconds 217 milliseconds 
    H2O cluster timezone:       Etc/UTC 
    H2O data parsing timezone:  UTC 
    H2O cluster version:        3.17.0.4153 
    H2O cluster version age:    10 months and 4 days !!! 
    H2O cluster name:           h2o-8ba55ebb-7d49-41bd-b4e2-d7be45b5f53e 
    H2O cluster total nodes:    1 
    H2O cluster total memory:   22.20 GB 
    H2O cluster total cores:    8 
    H2O cluster allowed cores:  8 
    H2O cluster healthy:        TRUE 
    H2O Connection ip:          localhost 
    H2O Connection port:        54321 
    H2O Connection proxy:       NA 
    H2O Internal Security:      FALSE 
    H2O API Extensions:         XGBoost, Algos, AutoML, Core V3, Core V4 
    R Version:                  R version 3.4.3 (2017-11-30) 

और जावा से nthreads -1 के साथ h2o शुरू करना:

java -ea -Xmx25g -jar /path/to/h2o.jar -name unique-cloud-name 
     -ip localhost -ice_root /tmp/h2o-tmp -nthreads -1

हम सोच रहे हैं कि क्या एक नोड क्लस्टर के साथ h2o समानांतर प्रसंस्करण कर रहा है/सभी उपलब्ध और अनुमत कोर का उपयोग कर रहा है। जब हम कमांडलाइन में टॉप-एच करते हैं तो हम संयोग से 8 सक्रिय जावा प्रक्रियाओं को देखते हैं और सोचते हैं कि क्या वे h2o से हैं और हमारे मॉडल को उत्पन्न करने में मदद कर रहे हैं।

enter image description here

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chrism 1 नवम्बर 2018, 11:48

1 उत्तर

सबसे बढ़िया उत्तर

हां, H2O एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए एक नोड पर सभी कोर का उपयोग करेगा।

Nthreads आपको थ्रेड पूल आकार को स्पष्ट रूप से सेट करने देता है जो प्रति प्रक्रिया समांतरता की मात्रा को नियंत्रित करता है।

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TomKraljevic 1 नवम्बर 2018, 10:53