Distribute different tasks to different types of compute resources
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- r
調査の方向性
future_lapply() のエントリポイントと issue の plans() の例から始め、次にレポートからリンクされている ordinary-futures の議論と比較してください。例に示されている multicore プランと batchtools_slurm プランに、1 回の呼び出しで異なる要素を分散できるようになれば、作業は完了です。SGE のケースも含みます。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Migrated from HenrikBengtsson/future#181, would support wlandau-lilly/drake#169. I would like to have multiple heterogeneous plans()'s and distribute different tasks to different plan()s.
library(future.batchtools)
plans <- list(plan1 = plan(multicore), plan2 = plan(batchtools_slurm(...)))
which_plans <- rep(c("plan1", "plan2"), each = 5)
future_lapply(
X = 1:10,
FUN = sqrt,
plans = plans,
which_plans = which_plans
)
I tried with ordinary futures outside of future_lapply(), but the distributed parallelism on SGE did not work.
- 主要言語
- R
- スター
- 218
- フォーク
- 20
- 平均マージ
- 2日 9時間
- マージ済み PR（30日）
- 1
環境構築
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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