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關鍵詞：apache mesos 資源調(diào)度 參數(shù)優(yōu)化 分布式系統(tǒng) 

摘要：本文針對分布式參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)的調(diào)度策略進行研究,并實現(xiàn)了一個基于Mesos的分布式參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)。利用Mesos的資源接口,把多種常見的參數(shù)優(yōu)化算法和任務調(diào)度封裝為一個可以在Mesos上運行的框架軟件。并針對Mesos的兩級調(diào)度機制,提出了一種對混合部署集群上多作業(yè)競爭環(huán)境下的分布式參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)的調(diào)度優(yōu)化策略。本文設計了多組實驗,對框架軟件的資源調(diào)度策略與FIFO調(diào)度策略進行對比測試,可以滿足多租戶在混合部署場景下的使用。降低了在集群環(huán)境下進行深度學習等常見場景下的分布式參數(shù)優(yōu)化的難度,在多任務競爭時提高資源使用效率。

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