Adaptive Scheduler è una soluzione avanzata per la pianificazione dei lavori progettata per gestire ed eseguire in modo efficiente numerosi compiti di apprendimento adattivo su cluster di calcolo su larga scala, che vanno da 10.000 a oltre 100.000 core. Si integra perfettamente con il pacchetto Adaptive, facilitando l'esecuzione parallela delle istanze `adaptive.Learner` utilizzando vari backend come `mpi4py.futures`, `ipyparallel`, `loky`, `concurrent.futures.ProcessPoolExecutor` o `dask.distributed`. Questo scheduler è particolarmente abile nel gestire le sfide associate ai calcoli ad alto numero di core, garantendo prestazioni ottimali e un utilizzo efficiente delle risorse. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Scalabilità: Capace di gestire in modo efficiente i calcoli su cluster che superano i 30.000 core, affrontando le limitazioni degli strumenti di calcolo parallelo tradizionali che faticano con alti numeri di core. - Integrazione Adattiva: Progettato per funzionare perfettamente con il pacchetto Adaptive, consentendo l'esecuzione di algoritmi di campionamento adattivo che richiedono feedback in tempo reale e decisioni. - Tolleranza ai Guasti: Gestisce automaticamente i fallimenti dei lavori ripianificando i compiti, garantendo una minima perdita di dati e una computazione continua, anche in caso di crash o espulsioni dei nodi. - Carico Minimo sul File System: Ottimizzato per ridurre il carico sul file system, migliorando le prestazioni e l'affidabilità complessive del sistema. - Gestione Automatica dei Lavori: Elimina la necessità di creare e inviare manualmente script di lavoro automatizzando questi processi, riducendo così il codice boilerplate e i potenziali errori. - Conservazione dello Stato Computazionale: Mantiene lo stato del kernel Python e delle variabili all'interno dei lavori, consentendo calcoli coerenti e ininterrotti senza la necessità di reinizializzazione. - Località Computazionale: Garantisce che i lavori continuino a funzionare indipendentemente, anche se il gestore centrale dei lavori fallisce, massimizzando la località computazionale e riducendo il sovraccarico di comunicazione tra i processi. Valore Primario e Problema Risolto: Adaptive Scheduler affronta la sfida critica di eseguire calcoli adattivi su larga scala che richiedono feedback in tempo reale e decisioni. Gli strumenti di calcolo parallelo tradizionali spesso falliscono sotto le richieste di ambienti ad alto numero di core a causa di colli di bottiglia nella pianificazione centralizzata e del sovraccarico di comunicazione. Decentralizzando la gestione dei lavori e ottimizzando l'allocazione delle risorse, Adaptive Scheduler consente a ricercatori e ingegneri di eseguire calcoli paralleli massivi in modo efficiente. Questa capacità è particolarmente preziosa in campi come le simulazioni di dispositivi quantistici, dove gli algoritmi di campionamento adattivo richiedono strategie di calcolo dinamiche e reattive. Fornendo una soluzione robusta, tollerante ai guasti e scalabile, Adaptive Scheduler consente agli utenti di sfruttare appieno il potenziale delle risorse di supercalcolo moderne direttamente da un ambiente Jupyter notebook.