我正在研究需要在多个 EC2 实例之间分配计算能力的问题。
我正在考虑矩阵乘法程序,例如具有数千行和数千列的巨大矩阵需要 GB 的 ram 和计算能力。
我有亚马逊 EC2 实例(免费合格),大约。800 MB 内存。我期待着跨多个 EC2 实例分配计算。
我不确定,但弹性负载均衡器是网络流量负载均衡器的东西,如果我错了,请纠正。
我找到了用于计算分布和并行处理的python Dispy 模块。
任何人都可以指导是否有其他方法来实现它?
我正在研究需要在多个 EC2 实例之间分配计算能力的问题。
我正在考虑矩阵乘法程序,例如具有数千行和数千列的巨大矩阵需要 GB 的 ram 和计算能力。
我有亚马逊 EC2 实例(免费合格),大约。800 MB 内存。我期待着跨多个 EC2 实例分配计算。
我不确定,但弹性负载均衡器是网络流量负载均衡器的东西,如果我错了,请纠正。
我找到了用于计算分布和并行处理的python Dispy 模块。
任何人都可以指导是否有其他方法来实现它?
首先,您需要查看您的计算是否可以并行化。有些事情必然取决于先前的迭代,例如计算第 n 个 fib 数的方法 3:https ://www.geeksforgeeks.org/program-for-nth-fibonacci-number/
在这种情况下,尝试使用额外的计算机是没有意义的。
如果您可以并行化任务,请查看是否可以使用 Map Reduce - https://en.wikipedia.org/wiki/MapReduce
AWS 有用于这项工作的工具 - https://aws.amazon.com/emr/