我正在使用运行科学工作流的范围检查 Apache Aurora（假设一组特定序列的 python 脚本）。我已经成功地运行了其中一些极光作业，它看起来非常适合我的特定用例。
我想知道是否有一种方法可以指定特定任务（或一般作业）需要我的 Apache Mesos 集群中的大量 GPU 资源当然 Mesos 需要首先了解 GPU 资源，看起来这是可以通过定义这些 GPU 资源（如此处所示）来实现。
所以问题是是否有办法通过 Aurora 与 Mesos 通信，以接受可用 GPU 资源的报价。据我所知，Aurora 中的 Resource 对象仅限于 CPU/Ram/Disk 资源。非常感谢任何提示。
谢谢！
在查看Aurora 教程时，我假设您可以将此资源指定为工作描述的一部分：
resources = Resources(cpu = 2, ram = 4*GB, disk = 8*GB, gpu = 1),
请记住，这是 Mesos 的人工资源，因此在这种情况下，Mesos 不会处理资源隔离。例如，如果您在一个系统上有多个 GPU，则您的代码必须管理不同 GPU 之间的隔离/调度。
我不熟悉 Apache Aurora，但 Mesosphere Marathon（功能类似于 Aurora 的框架）也仅限于 cpu、mem 和磁盘资源。
如果您想使用自定义资源，您可能需要编写自己的框架。根据您的需要，这可能不是那么困难。如需灵感，请查看RENDLER框架。
如您所引用的线程中所述，Mesos 不为 GPU（实际上，对于任何自定义）资源提供隔离。在进行资源数学时请记住这一点。