Dask：如何并行化和序列化方法？

编程问答 2022-05-27

问题描述

我正在尝试在 PBS 集群上使用 dask 并行化类中的方法。

我最大的挑战是这种方法应该并行化一些计算，然后对结果运行进一步的并行计算。当然，这应该分布在集群上，以在其他数据上运行类似的计算......

集群已创建：

cluster = PBSCluster(cores=4,memory=10GB,interface="ib0",queue=queue,processes=1,nanny=False,walltime="02:00:00",shebang="#!/bin/bash",env_extra=env_extra,python=python_bin
                    )
cluster.scale(8)
client = Client(cluster)

我需要分发的类有 2 个单独的步骤，它们必须单独运行，因为 step1 写入一个文件，然后在第二步开始时读取该文件。

我尝试了以下方法，将两个步骤一个接一个地放在一个方法中：

def computations(params):
    my_class(**params).run_step1(run_path)
    my_class(**params).run_step2()

chain = []
for p in params_compute:
    y = dask.delayed(computations)(p)
    chain.append(y)

dask.compute(*chain)

但它不起作用，因为第二步是尝试立即读取文件。 所以我需要想办法在step1之后停止执行。

我试图通过添加一个计算（）来强制执行第一步：

def computations(params):
    my_class(**params).run_step1(run_path).compute()
    my_class(**params).run_step2()

但这可能不是一个好主意，因为在运行 dask.compute(*chain) 时，我最终会执行 compute(compute()) .. 这可以解释为什么不执行第二步？

最好的方法是什么？

我应该在第 1 步末尾的某个地方包含一个 persist() 吗？

有关信息，请参阅下面的第 1 步和第 2 步：

def run_step1(self,path_step):          
    preprocess_result = dask.delayed(self.run_preprocess)(path_step)  
    gpu_result = dask.delayed(self.run_gpu)(preprocess_result)
    post_gpu = dask.delayed(self.run_postgpu)(gpu_result) # Write a result file post_gpu.tif
    return post_gpu

def run_step2(self):
    data_file = rio.open(self.outputdir + "/post_gpu.tif").read() #opens the file written at the end of step1
    temp_result1 = self.process(data_file ) 
    final_merge = dask.delayed(self.merging)(temp_result1 )       
    write =dask.delayed(self.write_final)(final_merge )    
    return write

解决方法

这只是一个粗略的建议，因为我没有可重现的示例作为起点，但关键思想是将 delayed 对象传递给 run_step2 以将其显式链接到 { {1}}。请注意，我不确定在这种情况下使用类对您来说有多重要，但对我而言，将 run_step1 作为 dict 显式传递会更容易。

params
,

Sultan 的回答几乎有效，但由于我提供的图书馆的内部误解而失败。

我使用了以下目前有效的解决方法（稍后我将使用您的解决方案）。我只是创建了 2 个连续的链并一个接一个地计算它们。不是很优雅，但工作正常......

chain1 = []
for p in params_compute:
    y = (run_step1)(p)
    chain1.append(y)
dask.compute(chain1)

chain2 = []
for p in params_compute:
    y = (run_step2)(p)
    chain2.append(y)
dask.compute(chain2)
daskdask-delayeddistributed-computingpython