simple_gpu_scheduler：简化GPU任务调度的开源利器

simple_gpu_scheduler：简化GPU任务调度的开源利器

simple_gpu_scheduler Simple scheduler for running jobs on GPUs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/simple_gpu_scheduler

项目介绍

simple_gpu_scheduler 是一个简单高效的 GPU 任务调度器。它遵循 KISS 原则（Keep It Simple, Stupid），通过标准输入（stdin）接收命令，并能在指定的 GPU 上执行这些命令。通过设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量，simple_gpu_scheduler 能确保命令在指定的 GPU 上运行。该工具特别适合需要在多个 GPU 上并行执行任务的情况。

项目技术分析

simple_gpu_scheduler 的核心技术是基于 Python，它能够读取用户输入的命令，并通过设置环境变量，将任务分配到不同的 GPU 上执行。这种设计不仅简单，而且灵活，允许用户利用各种 shell 特性，如重定向 (>)、管道 (|) 等。

项目依赖如下：

• Python 3.x
• pip3 (用于安装项目)

安装方式非常简单，用户可以通过 pip 命令直接安装：

$ pip3 install simple-gpu-scheduler

项目及技术应用场景

simple_gpu_scheduler 的应用场景广泛，尤其是在深度学习和人工智能领域。以下是一些典型的应用场景：

1. 多 GPU 训练任务分配：在有多个 GPU 的服务器上，可以有效地将不同的训练任务分配到不同的 GPU 上，提高资源利用率和训练效率。
2. 超参数搜索：项目内置了 simple_hypersearch 脚本，方便用户进行超参数搜索。用户可以定义一组超参数，然后通过 simple_hypersearch 生成所有可能的参数组合，并通过 simple_gpu_scheduler 进行并行测试。
3. 简单的任务队列管理：结合 tail 和 gpu.queue 文件，可以创建一个简单的任务队列，将任务按照提交顺序执行。

项目特点

简单易用

simple_gpu_scheduler 的设计哲学是简单性，用户无需复杂配置，只需通过标准输入提供命令，即可实现多 GPU 任务的分配和执行。

高效灵活

项目支持命令行重定向和管道操作，使得用户能够灵活地处理复杂的任务流程。同时，结合 simple_hypersearch 脚本，可以高效地进行超参数搜索。

可扩展性

尽管项目目前较小，但它的设计允许未来添加更多功能，如多行任务支持、优雅地处理停止信号等。

无需复杂环境

simple_gpu_scheduler 仅依赖 Python，易于安装和使用，无需复杂的依赖管理。

总结

simple_gpu_scheduler 是一款面向深度学习和人工智能开发者的开源工具，它通过简单的命令行接口实现了多 GPU 任务的调度，极大地提高了任务执行的效率。无论您是进行超参数搜索还是需要并行处理多个训练任务，simple_gpu_scheduler 都能为您提供一种简单而有效的解决方案。赶快尝试使用它，让您的 GPU 资源发挥最大效能吧！

simple_gpu_scheduler Simple scheduler for running jobs on GPUs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/simple_gpu_scheduler