Adaptive Scheduler es una solución avanzada de programación de trabajos diseñada para gestionar y ejecutar eficientemente numerosas tareas de aprendizaje adaptativo en clústeres de computación a gran escala, que van desde 10,000 hasta más de 100,000 núcleos. Se integra perfectamente con el paquete Adaptive, facilitando la ejecución paralela de instancias de `adaptive.Learner` utilizando varios backends como `mpi4py.futures`, `ipyparallel`, `loky`, `concurrent.futures.ProcessPoolExecutor` o `dask.distributed`. Este programador es particularmente hábil para manejar los desafíos asociados con cálculos de alto número de núcleos, asegurando un rendimiento óptimo y una utilización eficiente de los recursos. Características y Funcionalidades Clave: - Escalabilidad: Capaz de gestionar eficientemente cálculos en clústeres que superan los 30,000 núcleos, abordando las limitaciones de las herramientas tradicionales de computación paralela que tienen dificultades con altos conteos de núcleos. - Integración Adaptativa: Diseñado para trabajar sin problemas con el paquete Adaptive, permitiendo la ejecución de algoritmos de muestreo adaptativo que requieren retroalimentación y toma de decisiones en tiempo real. - Tolerancia a Fallos: Maneja automáticamente las fallas de trabajos reprogramando tareas, asegurando una mínima pérdida de datos y una computación continua, incluso en caso de fallos o expulsiones de nodos. - Carga Mínima del Sistema de Archivos: Optimizado para reducir la carga en el sistema de archivos, mejorando el rendimiento y la fiabilidad general del sistema. - Gestión Automática de Trabajos: Elimina la necesidad de crear y enviar manualmente scripts de trabajos al automatizar estos procesos, reduciendo así el código repetitivo y los posibles errores. - Preservación del Estado Computacional: Mantiene los estados del kernel de Python y las variables dentro de los trabajos, permitiendo cálculos consistentes e ininterrumpidos sin necesidad de reinicialización. - Localidad de Computación: Asegura que los trabajos continúen ejecutándose de manera independiente, incluso si el gestor central de trabajos falla, maximizando la localidad de computación y reduciendo la sobrecarga de comunicación entre procesos. Valor Principal y Problema Resuelto: Adaptive Scheduler aborda el desafío crítico de ejecutar cálculos adaptativos a gran escala que requieren retroalimentación y toma de decisiones en tiempo real. Las herramientas tradicionales de computación paralela a menudo fallan bajo las demandas de entornos con alto número de núcleos debido a cuellos de botella en la programación centralizada y la sobrecarga de comunicación. Al descentralizar la gestión de trabajos y optimizar la asignación de recursos, Adaptive Scheduler permite a los investigadores e ingenieros realizar cálculos masivos en paralelo de manera eficiente. Esta capacidad es particularmente valiosa en campos como las simulaciones de dispositivos cuánticos, donde los algoritmos de muestreo adaptativo requieren estrategias de computación dinámicas y receptivas. Al proporcionar una solución robusta, tolerante a fallos y escalable, Adaptive Scheduler permite a los usuarios aprovechar todo el potencial de los recursos modernos de supercomputación directamente desde un entorno de cuaderno Jupyter.