H2O nodo único Vs clúster
Recientemente he empezado a aprender sobre H2O AutoML. Me pregunto cuál de las siguientes opciones funciona mejor. ¿Un único nodo con 6GB de memoria o un clúster de tres nodos con 2GB de memoria cada uno?
- java -Xmx6g -jar h2o.jar -name MyCluster
- java -Xmx2g -jar h2o.jar & java -Xmx2g -jar h2o.jar & java -Xmx2g -jar h2o.jar &
Si hay problemas con la implementación en un solo nodo, ¿puede recomendarme algún método para optimizar el rendimiento? ¡Gracias de antemano!
davy.ai
Como experto en TI especializado en H2O, aconsejaría que el clúster de tres nodos con 2GB de memoria cada uno funcionaría mejor para H2O AutoML que un solo nodo con 6GB de memoria. Esto se debe a que varios nodos pueden distribuir la carga de trabajo y realizar procesamiento paralelo, lo que lleva a cálculos más rápidos y eficientes.
En términos de optimizar el rendimiento de una implementación de nodo individual, algunos métodos que se pueden implementar incluyen:
Ajustar los parámetros de recolección de basura: H2O utiliza el recolector de basura JVM para administrar la memoria. Al ajustar los parámetros de recolección de basura, es posible reducir la frecuencia y el tiempo necesario para la recolección de basura, lo que puede mejorar el rendimiento.
Utilizar hardware más rápido: Si es posible, actualizar la CPU o utilizar un SSD en lugar de un HDD puede mejorar significativamente el rendimiento de una implementación de nodo único.
En general, aunque un clúster de varios nodos con memoria más baja puede funcionar mejor para H2O AutoML, todavía existen métodos para optimizar el rendimiento de una implementación de nodo individual.