面向深度学习的分布式任务执行系统

• 作者: 高国樑 陈雷放 刘一鸣
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 分布式 任务调度 任务执行 日志 资源监控
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 系统建设|System Construction
• 页码范围: 80-86
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007997

摘要

深度学习全流程托管平台提供了深度学习实验任务的网页端解决方案, 加速了深度学习技术在生产生活中的应用. 为了解决网页端深度学习平台进行图像识别模型训练的问题, 本文设计实现了面向深度学习实验任务的分布式任务执行系统. 系统由资源监控、任务调度、任务执行、日志管理4大模块组成, 将任务依据资源使用率等策略进行调度, 采用Docker容器技术进行执行, 并对产生的日志信息进行了实时收集. 经过测试, 分布式任务执行系统不仅保证了正常的功能需求, 在可靠性、稳定性等指标上也都达到了预期的要求, 将其集成到平台中可减少20％左右的训练时间.