Significant Performance Variability Across Nodes in Spark Cluster with Version 0.5.0

Đang mở
#552 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
java, spark, tensorflow

Hướng nghiên cứu

Không có tệp nguồn, bài kiểm thử hoặc điểm vào nào được nêu tên. Hãy bắt đầu bằng cách so sánh quá trình build và thực thi tác vụ của phiên bản 0.5.0 trên các nút Spark bị ảnh hưởng và các loại CPU của chúng; công việc được xem là hoàn tất khi xác định được liệu quá trình biên dịch hay tối ưu hóa dành riêng cho CPU có giải thích cho tính biến thiên được báo cáo hay không.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

I've been using version 0.5.0 and observed some performance inconsistencies across different nodes in my Spark cluster. Specifically, some nodes execute tasks significantly faster than others, with the difference in execution times ranging from tens to thousands of times slower on certain nodes.
Given this situation, I'm curious to know if there are any CPU-specific optimizations made during the compilation of this library. For instance, are there optimizations that favor Intel CPUs over AMD CPUs, which might explain the observed performance disparity?
Any insights or suggestions on this matter would be greatly appreciated.

Ngôn ngữ chính
Java
Star
928
Fork
227
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của tensorflow/java

Tất cả issue của tensorflow/java

Issue tương tự

Thêm issue về Java

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.