Adaptive Scheduler ist eine fortschrittliche Lösung zur Jobplanung, die entwickelt wurde, um zahlreiche adaptive Lernaufgaben effizient zu verwalten und auszuführen, und zwar über groß angelegte Rechencluster, die von 10.000 bis über 100.000 Kerne reichen. Es integriert sich nahtlos mit dem Adaptive-Paket und erleichtert die parallele Ausführung von `adaptive.Learner`-Instanzen unter Verwendung verschiedener Backends wie `mpi4py.futures`, `ipyparallel`, `loky`, `concurrent.futures.ProcessPoolExecutor` oder `dask.distributed`. Dieser Scheduler ist besonders geschickt im Umgang mit den Herausforderungen, die mit Berechnungen mit hoher Kernanzahl verbunden sind, und gewährleistet optimale Leistung und Ressourcennutzung. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Skalierbarkeit: In der Lage, Berechnungen auf Clustern mit über 30.000 Kernen effizient zu verwalten, und damit die Einschränkungen traditioneller paralleler Rechenwerkzeuge zu überwinden, die mit hohen Kernzahlen zu kämpfen haben. - Adaptive Integration: Entwickelt, um nahtlos mit dem Adaptive-Paket zu arbeiten, was die Ausführung adaptiver Abtastalgorithmen ermöglicht, die Echtzeit-Feedback und Entscheidungsfindung erfordern. - Fehlertoleranz: Handhabt automatisch Jobfehler durch Neuterminierung von Aufgaben, um minimalen Datenverlust und kontinuierliche Berechnung zu gewährleisten, selbst im Falle von Knotenabstürzen oder -räumungen. - Minimale Dateisystembelastung: Optimiert, um die Belastung des Dateisystems zu reduzieren, was die Gesamtleistung und Zuverlässigkeit des Systems verbessert. - Automatisiertes Jobmanagement: Beseitigt die Notwendigkeit der manuellen Erstellung und Einreichung von Jobskripten, indem diese Prozesse automatisiert werden, wodurch Boilerplate-Code und potenzielle Fehler reduziert werden. - Erhaltung des Berechnungszustands: Erhält Python-Kernel- und Variablenzustände innerhalb von Jobs, was konsistente und ununterbrochene Berechnungen ohne die Notwendigkeit einer Reinitialisierung ermöglicht. - Berechnungslokalität: Stellt sicher, dass Jobs unabhängig weiterlaufen, selbst wenn der zentrale Jobmanager ausfällt, indem die Berechnungslokalität maximiert und der Overhead der Interprozesskommunikation reduziert wird. Primärer Wert und gelöstes Problem: Adaptive Scheduler adressiert die kritische Herausforderung der Ausführung groß angelegter, adaptiver Berechnungen, die Echtzeit-Feedback und Entscheidungsfindung erfordern. Traditionelle parallele Rechenwerkzeuge scheitern oft an den Anforderungen von Umgebungen mit hoher Kernanzahl aufgrund zentralisierter Planungsengpässe und Kommunikationsüberlastung. Durch die Dezentralisierung des Jobmanagements und die Optimierung der Ressourcenzuweisung ermöglicht Adaptive Scheduler Forschern und Ingenieuren, massive parallele Berechnungen effizient durchzuführen. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll in Bereichen wie der Simulation von Quantenbauteilen, wo adaptive Abtastalgorithmen dynamische und reaktionsfähige Berechnungsstrategien erfordern. Durch die Bereitstellung einer robusten, fehlertoleranten und skalierbaren Lösung befähigt Adaptive Scheduler Benutzer, das volle Potenzial moderner Supercomputing-Ressourcen direkt aus einer Jupyter-Notebook-Umgebung heraus zu nutzen.