h2o ec2 max Verwendung von Kernen

Question

Verwendet h2o alle verfügbaren Kerne auf einem ec2 Server (nicht Instanz) im laufenden Betrieb?

Ich frage, weil ich mehrere Instanzen von rstudio auf ec2 ausführen. Manche sind größer, manche kleiner. Mein Spaghetti-Code wird von einem Fenster in ein anderes übertragen.

Bei der Einstellung Kerne auf einem t2.micro

h2o.init(nthreads = -1) 

Es werde ich explizit für die Instanz geschaffen, um die „max“ Anzahl der Kerne verbinden.

H2O cluster total nodes: 1 
H2O cluster total memory: 0.23 GB 
H2O cluster total cores: 15 
H2O cluster allowed cores: 1 

Scheint darauf hinzuweisen, dass mehr Kerne verfügbar sind.

Ich bemerkte dies, wenn ich Code von einer anderen Instanz mit 16 Kernen auf die Instanz mit 1 Kern übertrug.

h2o.init(nthreads = 16) 

Dieser Code erstellt

H2O cluster total nodes: 1 
H2O cluster total memory: 0.23 GB 
H2O cluster total cores: 15 
H2O cluster allowed cores: 15 

Ein anderes Beispiel, auf der 16 Kern Beispiel, war ich neugierig und stellen NTHREADS = 128, aber es maxes bei 40.

Ist h2o Grabbing zusätzliche zulässige Kerne im laufenden Betrieb? Ich frage, denn das wäre viel einfacher und schneller als das Einrichten eines Clusters.

Answer 1

Wie oben erwähnt, ist t2.micro eine einzelne Kerninstanz, also ist die H2O cluster allowed cores: 1 korrekt. Es sieht jedoch so aus, als ob Sie einen Fehler beim Melden der Nummer H2O cluster allowed cores mit virtuellen Maschinen (wie denen, die in EC2 verwendet werden) melden, die dokumentiert wurden here. Dies wurde am 1.4.16 festgelegt und sollte daher in der letzten stabilen Version behoben werden. Laden Sie die latest stable von H2O herunter und versuchen Sie es erneut - wenn Sie noch H2O cluster total cores: 15 sehen, geben Sie hier einen Kommentar ein und wir werden das Ticket wieder öffnen.