这是一个创建于 148 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
一个研究型机构的很多研究员，需要提交 C/C++，java 或 python 写的算法，然后进行计算密集型的运算，得到结果。
目前都是在单机上进行，效率较低，通常一台服务器需要计算几小时甚至天，崩溃了不好维护，然后物理的资源又不够，闲置的时候又是浪费。
现在想搭建一个云平台，目的是方便这些人提交算法任务，属于计算密集型的分布式计算，能否利用多台云服务器，搭建一个分布式的计算平台(因为分布式是趋势，所以也有经费的考虑(*^_^*)），可以叠加利用 CPU ，内存，存储等。但是目前的分布式系统(mapreduce/spark)主要在数据密集型上发挥作用吧？这种计算密集型的是否有合适的方案？
是 hadoop + mapreduce ？还是 spark ，或者 k8s 呢？
大家帮忙给点意见，谢谢！
目前都是在单机上进行，效率较低，通常一台服务器需要计算几小时甚至天，崩溃了不好维护，然后物理的资源又不够，闲置的时候又是浪费。
现在想搭建一个云平台，目的是方便这些人提交算法任务，属于计算密集型的分布式计算，能否利用多台云服务器，搭建一个分布式的计算平台(因为分布式是趋势，所以也有经费的考虑(*^_^*)），可以叠加利用 CPU ，内存，存储等。但是目前的分布式系统(mapreduce/spark)主要在数据密集型上发挥作用吧？这种计算密集型的是否有合适的方案？
是 hadoop + mapreduce ？还是 spark ，或者 k8s 呢？
大家帮忙给点意见，谢谢！
 |
1
rrfeng 148 天前 via Android
肯定是 k8s
但是问题是怎么拆分你的任务，除非你的计算框架自己支持分布式 |
 |
2
jgh004 148 天前
我记得天河还是哪个超算是开放的吧，你试试呗。
|
|
3
jgh004 148 天前
http://www.cngrid.org/yhfw/zhsq1/ 试用免费，1 个月。
|
 |
4
Philippa 148 天前
k8s + ray
|
 |
5
litguy 147 天前
算法并行化的工作量不小
先单机挖掘挖掘瓶颈吧 就算上云，也可以 on-demand 方式临时租借高配置主机 集群并行计算要有个路径规划 |
 |
6
dogcraft 146 天前
slurm
|
 |
7
joynvda 146 天前
可考虑 MLOps 的框架，类似 Kubeflow 。虽然基于 k8s ，上层有为算法和学习优化的模块。
实现这个也不容易，运维的要会写代码。 至于多云，不要轻易尝试。 |
Select Language