La fonction de JMP pour prendre en charge plusieurs calcul distribuéSalut les amis,
Ceci est une question de la fonction de JMP pour prendre en charge plusieurs calcul distribué.
J'espère vos idées et votre soutien.
1. Il y a 5 nœuds (80 coeurs) pour lesquels il existe 16 CPU en 1 nœud.
Pouvons-nous utiliser JMP comme support de l’informatique distribuée?
Maintenant, MDCS (Matlab Distributed Computing Server) et MJS (Matlab Job Scheduler) ont été installés dans le nœud d’en-tête de chaque ordinateur.
Après avoir appelé 16 travailleurs en cas de besoin de chaque nœud, ils peuvent effectuer la planification des travaux et utiliser 5 nœuds (80 travailleurs).
2 Si JMP prend en charge l'informatique distribuée, ils pensent que des opérations simultanées sont possibles sur plusieurs ordinateurs dotés de 16 cœurs, tels que MDCS / MJS. S'ils souhaitent installer la fonction, doivent-ils activer les fonctions de JMP ou existe-t-il une autre méthode?
Re: fonction de JMP pour prendre en charge plusieurs calcul distribuésalut @ IkjuShin ,
JMP ne prend pas en charge un environnement informatique en grille ou distribué.
SAS supporte vraiment bien ce type d’infrastructure.
Selon le système d'exploitation utilisé dans leur environnement de grille, il est possible de déployer JMP avec la licence appropriée sur un ou plusieurs nœuds de la grille.
Cependant, chaque instance JMP utilisera les 16 cœurs disponibles sur chacun des nœuds en même temps.
Remarque: La licence du serveur de présentation n'est prise en charge que par le système d'exploitation serveur Windows ou le système d'exploitation Windows.
--Stan
Re: fonction de JMP pour prendre en charge plusieurs calcul distribuéPour plus d'informations sur l'utilisation de Formula Depot pour déployer des modèles JMP dans un environnement de production, y compris le code source pour un déploiement sur un cluster Spark, voir https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-2016/Scoring-Outside-the-Box/ta-p/22381
Re: fonction de JMP pour prendre en charge plusieurs calcul distribuéQuelques réflexions à ce sujet:
1. Pour un ordinateur unique, multi-cœur (c’est-à-dire un ordinateur de bureau à 4 ou 8 cœurs, comme de nombreux ordinateurs portables et ordinateurs de bureau), JMP prend automatiquement en charge le multithreading à de nombreux endroits et utilise tout le matériel disponible. Voir le Documentation JMP 14 pour les fonctionnalités prenant en charge le multithreading.
2 Pour la plupart des fonctions pour lesquelles JMP est généralement utilisé, un ordinateur de bureau est suffisamment rapide pour utiliser les données des scientifiques et des ingénieurs. Dans l'exemple de MATLAB, que vous avez cité ci-dessus, le client fait face à des simulations très complexes qui prennent des heures à être complétées. . C'est aussi quelque chose pour lequel SAS est très bon.
3 Si vous souhaitez "produire la production" des modèles construits dans JMP, il est possible de générer un code de partition dans le dépôt de formules (C, SAS, Python, JavaScript, SQL). À ce stade, le modèle peut être déployé dans un système prenant en charge des opérations de type grille.
