La función de JMP es compatible con varios sistemas de computación distribuidaHola amigos,
Esta es una cuestión de la función de JMP para admitir varios sistemas de computación distribuida.
Espero tus ideas y apoyo.
1) Hay 5 nodos (80 Core) que hay CPU 16 Core en 1 nodo.
¿Podemos usar JMP como soporte de Computación Distribuida?
Ahora, MDCS (Matlab Distributed Computing Server) y MJS (Matlab Job Scheduler) se instalaron en el nodo del encabezado de cada computadora.
Después de llamar a 16 trabajadores en caso de necesidad por cada nodo, pueden hacer la programación del trabajo y operar 5 nodos (80 trabajadores)
2) Si JMP admite Computación Distribuida, piensan que las operaciones simultáneas pueden ser posibles en varias computadoras que tienen 16 núcleos como MDCS / MJS. Si desean instalar la función, ¿necesitan activar qué funciones de JMP o hay algún otro método?
Re: La función de JMP para soportar varias Computación DistribuidaHola @IkjuShin ,
JMP no admite una red o un entorno informático distribuido.
SAS tiene muy buen soporte para este tipo de infraestructura.
Dependiendo del sistema operativo utilizado en su entorno de red, se podría implementar JMP con la licencia adecuada en uno o más de los nodos de la red.
Sin embargo, cada instancia de JMP solo usará los 16 núcleos disponibles en cada uno de los nodos individuales al mismo tiempo.
Nota: La licencia del servidor de presentación solo es compatible con el sistema operativo del servidor Windows o el sistema operativo de escritorio Windows.
--Stan
Re: La función de JMP para soportar varias Computación DistribuidaPara obtener más información sobre cómo usar Formula Depot para implementar modelos JMP en un entorno de producción, incluido el código fuente para una implementación en un clúster de Spark, consulte https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-2016/Scoring-Outside-the-Box/ta-p/22381
Re: La función de JMP para soportar varias Computación DistribuidaUn par de pensamientos sobre esto:
1) Para una sola computadora, multinúcleo (es decir, computadora de escritorio con 4 núcleos u 8 núcleos, como muchas computadoras portátiles y de escritorio), JMP admitirá automáticamente el subprocesamiento múltiple en muchos lugares y utilizará todo el hardware disponible. Ver el Documentación de JMP 14 para funciones que admiten subprocesos múltiples.
2) Para muchas, si no para la mayoría de las cosas para las que se suele usar JMP, un escritorio es lo suficientemente rápido como para trabajar con datos que los científicos e ingenieros tienen. En el caso del ejemplo de MATLAB, como se cita anteriormente, el cliente está lidiando con simulaciones muy complejas que tardan horas en completarse y, por lo tanto, necesitan la sobrecarga y la molestia de establecer un entorno informático distribuido, programar trabajos y desarrollarlos para muchos más núcleos. . Esto también es algo en lo que SAS es muy bueno.
3) Si desea "productivizar" los modelos creados en JMP, existe la opción de generar un código de puntuación en Formula Depot (C, SAS, Python, JavaScript, SQL). En ese momento, el modelo se puede implementar en un sistema que admita operaciones similares a la cuadrícula.
