Investigate memory footprint
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
- 領域
- backend, performance
調査の方向性
まず、bbp viz cloud partition で、1 台の 16 GB node 上に 16 slaves、合計 80 cores の構成で “run” ステップ中の失敗を再現します。メモリが master node に集中しているかを調査し、どのデータがメモリ上に保持されているかを特定し、ロードされるデータを減らす前後のメモリフットプリントを測定します。完了の条件は、利用可能なメモリ内で run が完了し、関連する測定結果が文書化されていることです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
It seems BluePyMM can't run on nodes with 16 GB of RAM (for 16 slaves on same node, job with 80 cores in total, bbp viz cloud partition). Happens during the 'run' step.
This might be a problem at the master node, we probably could lower the memory footprint a bit by loading less data in memory.
- 主要言語
- Python
- スター
- 13
- フォーク
- 9
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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