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我目前正在研究一些用 C 编写的模拟代码，这些代码在不同的远程机器上运行。当 C 部分完成后，我想通过使用 python 模拟 api 和某种作业队列系统扩展它来简化我的工作，它应该执行以下操作:
1.指定一组应该执行模拟的参数，并将它们放入主机上的队列中
2.由 worker 在远程机器上进行模拟
3.返回结果给上位机
我查看了完成此任务的不同框架，我的第一选择归结为 IPython.parallel。我查看了文档，从我测试的内容来看，它似乎非常容易使用。我的方法是使用负载平衡 View ，如
中所述http://ipython.org/ipython-doc/dev/parallel/parallel_task.html#creating-a-loadbalancedview-instance
但我没有看到的是:
由于我运行的模拟时间相对较长(1-2 周)，所以我不希望我的模拟在系统的某些部分崩溃时失败。那么在 IPython.parallel 中是否有某种方法可以处理这个问题？
我的第二种方法是使用 pyzmq 并从头开始实现作业系统。在这种情况下，什么是最好的 zmq 模式？
最后但同样重要的是，对于这种情况是否有更好的框架？
最佳答案
隐藏在幕后的是关于如何将工作包流与(并行化的)数字处理管道一起安排的更复杂的观点。
作为许多 CPU-core-week(s) 的工作包，
或
作为超过几十万个 CPU 核心小时数的作业的总和，原则是相似的并且遵循常识。
基于分布式大规模并行调度程序的自愈计算引擎的自制架构
重新使用可用的基于网格的计算资源
根据自己解决需要在大量参数 SetVectorSPACE 上重复运行数值密集型优化问题(无法分解为任何普通的 GPU 并行化方案)的经验，已验证选择第二种方法更有效富有成效，而不是试图耗费数十人*年的时间来重新发明轮子。
在学术环境中，人们可能会更容易地获得可接受的资源池访问权限以处理工作包，而商业实体可能会根据其可接受的预算阈值获得相同的资源池。
关于python - IPython 并行计算与用于集群计算的 pyzmq，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/24976689/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！