本文详细介绍了DeepSeek如何通过结合Kubernetes的容器编排能力和Slurm的高性能计算作业调度，构建出一个灵活高效的混合调度系统，以解决超大规模AI训练场景中的GPU资源调度问题。文章深入解析了混合调度的必要性、核心架构设计、关键组件交互、实战配置示例以及性能优化实践，并展示了该方案在实际应用中的显著收益，如作业排队时间减少78%、GPU碎片率降低75%等。此外，还探讨了未来演进方向，如异构资源统一调度和AI4Scheduling等。 在当今的大规模人工智能(AI)训练领域，资源调度显得尤为重要。随着深度学习技术的快速发展，对于GPU等高性能计算资源的需求与日俱增。传统的资源调度系统已无法满足现阶段的需求，因此，有必要构建一种新型的调度架构来有效管理这些资源。 DeepSeek公司提出了一种结合Kubernetes和Slurm的混合调度架构，旨在打造一个灵活且高效的系统。Kubernetes以其容器化能力而闻名，可以有效管理各种资源，实现应用的快速部署、扩展和管理。Slurm则是一款高性能的计算作业调度系统，长期以来在科学计算和工程计算领域被广泛使用。 混合调度架构的核心在于，它能够同时发挥Kubernetes在容器化应用管理上的优势以及Slurm在高性能计算任务调度上的长处。通过这种组合，混合调度架构不仅能够处理各种复杂的应用场景，还能在保证高效率的同时对GPU等资源进行优化分配。 该架构的设计着重于解决超大规模AI训练场景中GPU资源调度的难题。混合调度系统通过合理分配和调度GPU资源，大幅减少了作业排队时间，降低了GPU碎片率，从而提高资源利用率和作业执行效率。文章中也提到了系统构建过程中的关键组件交互和实际配置的示例，为相关领域的工作者提供了实践中的参考。 在性能优化方面，该混合调度架构已经取得了显著的效果。实例数据显示，作业排队时间减少了78%，GPU碎片率降低了75%，这些数据有力地证明了混合调度系统在实际应用中的有效性。此外，文章还探讨了该架构的未来发展，包括如何更好地实现异构资源的统一调度，以及将人工智能技术应用于调度决策的AI4Scheduling等方向。 DeepSeek的混合调度架构是一个开创性的解决方案，为超大规模AI训练场景下的资源调度提供了全新的思路和实践案例。随着AI技术的进一步发展，该架构有望在未来得到更广泛的应用和不断的优化升级。

边缘计算驱动的5G工业物联网资源调度优化策略研究 随着物联网技术与工业4.0的快速发展，工业物联网（Industrial Internet of Things, IIoT）已经成为了推动工业自动化和智能化的关键技术之一。5G技术的商用化和边缘计算的兴起，为IIoT提供了更快的数据传输速度、更低的延迟和更高的可靠性，这对于工业自动化系统的实时性、可靠性和安全性提出了更高的要求。因此，资源调度作为保证工业物联网高效运行的核心环节，如何在5G支持的边缘计算环境下进行优化调度，成为亟待解决的问题。 本研究重点探索了在边缘计算驱动下的5G工业物联网资源调度优化策略，目的是提出一种高效率、低延迟的资源调度方案，以应对工业物联网中各类应用对资源调度的不同需求。研究内容涉及边缘计算概述、工业物联网技术、资源调度优化方法、领域现状与挑战、理论基础、边缘计算在5G工业物联网的应用以及资源调度优化策略的实施流程和步骤。通过对这些核心内容的深入分析与实证研究，本研究提出了一种结合智能调度算法和数据管理模型的优化策略，并通过实验验证了该策略的有效性。 研究工作首先对边缘计算和5G技术的基础知识进行了回顾，分析了工业物联网对资源调度的需求，并探讨了当前领域所面临的挑战。本研究在理论基础部分详细介绍了计算机网络原理、智能调度算法和数据管理模型，为后续的资源调度优化策略提供了理论支撑。随后，研究着重分析了边缘计算在5G工业物联网中的应用，包括5G网络架构、边缘节点的角色与功能以及边缘计算的优势与局限。 资源调度优化策略是本研究的核心部分，其中包括资源需求分析、调度目标设定、主要优化方法及实施流程与步骤。本研究提出了基于需求分析的资源分配方案，并根据工业物联网的应用特性设定调度目标，采用智能化的调度算法对资源进行优化分配，以期达到高效利用资源的目的。此外，本研究还设计了详细的实施流程与步骤，确保优化策略可以被有效执行。 实验设计与结果分析部分，验证了所提出的资源调度优化策略的有效性。实验环境的搭建、测试数据的准备、实验过程的监控以及结果的展示与解释，这一系列的实验步骤展示了策略实施的全过程，并通过实验数据分析了策略的性能表现。最终，研究在结论与未来展望部分总结了研究成果、理论贡献以及实际应用前景，并提出了相关的研究建议和对未来研究方向的展望。 在工业物联网领域，5G与边缘计算相结合的创新应用正逐步展现出强大的潜力，本研究为推动边缘计算在5G工业物联网资源调度中的应用提供了理论基础和技术指导，对相关技术的实际应用与推广具有重要的参考价值。

三、创建Oracle用户和组 [root@FSWWOA /]# groupadd dba [root@FSWWOA /]# groupadd oinstall #添加用户 [root@FSWWOA /]# useradd -g oinstall -G dba oracle #设置Oracle的密码 [root@FSWWOA /]# pwd oracle oracle >oracle 四、修改系统参数 4.1、修改用户的SHELL的限制 修改/etc/security/limits.conf文件 vi /etc/security/limits.conf 然后在文件中添加如下内容 oracle soft nproc 2047 oracle hard nproc 16384 oracle soft nofile 1024 oracle hard nofile 65536 4.2、修改/etc/pam.d/login 文件 vi /etc/pam.d/login 然后在文件中添加如下内容 session required /lib/security/pam_limits.so session required pam_limits.so

在区块链赋能的移动边缘计算（BMEC）系统中，针对各类新型计算任务并行性需求的差异，提出了一种基于异构计算的BMEC系统模型，通过调用异构计算架构中并行计算能力不同的处理器，实现区块链业务与用户业务的高效处理。通过综合考虑异构处理器调度、计算资源分配以及带宽资源分配，将通信及计算资源受限下的系统效用最大化问题建模为混合整数非线性问题。为了快速求解该问题，将所提模型进一步解耦为业务驱动的异构处理器调度问题和资源联合分配问题，并提出了基于拉格朗日对偶理论的联合优化算法。仿真结果表明，所提算法可以有效提升BMEC系统的系统效用。

Hadoop技术-YARN资源调度器.pptx

NETRONIC提供一整套可视化调度扩展和应用程序。适用于 Microsoft Dynamics 365 Business Central（和 Dynamics NAV）。 NETRONIC的可视化调度应用程序可帮助 Business Central 用户进行生产调度以及项目和资源调度。 Microsoft Dynamics 365 Business Central的有限容量计划 在不投资新机器的情况下提高产量 借助Dynamics 365 Business Central的Visual Advanced Production Scheduler，客户已经看到： 1) 准时交货率高达90% 2) 由于更好的调度，降低了运输成本 3) 提高客户+员工满意度

为了解决大数据流式计算平台中存在计算负载波动上升，但集群无法有效应对负载变化的问题，提出了基于流网络的 Flink 平台弹性资源调度策略（FAR-Flink）。该策略首先建立流网络模型并通过构建算法计算每条边的容量值，其次通过弹性资源调度算法确定集群性能瓶颈并制定动态资源调度计划，最后通过基于数据分簇和分桶管理的状态数据迁移算法，实施调度计划并完成节点间的高效数据迁移。实验结果表明，该策略在状态数据复杂的应用场景中有较好的优化效果，在满足计算时延约束的前提下提高了集群的吞吐量，缩短了状态数据迁移的时间。由此可见，FAR-Flink策略有效提升了集群对负载波动的响应能力。

人工智能-机器学习-面向电力潮流计算的网格资源调度机制研究.pdf

为了有效地解决水火电力系统资源短期优化调度问题，提出了一种基于差分进化粒子群的调度算法。设计了水火电力系统资源调度问题的数学模型，给出了差分进化粒子群优化算法的框架，通过PSO种群和DE种群之间的信息交流机制以寻求全局最优位置，从而使算法具有动态自适应性，能够较容易地跳出局部最优。实验结果表明，该算法能有效解决水火发电资源调度问题，具有较好的应用价值。

安全技术-网络信息-认知无线电网络中的资源调度算法研究.pdf