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Aufgabenteilung für Jobvorlagen
Bei Rendern und Simulationsaufträgen wird häufig mehr Zeit mit dem Laden der Anwendungs- und Szenendatei verbracht als mit der Bearbeitung der einzelnen Frames. Wenn ein Job ein Bild pro Aufgabe ausführt, wiederholt sich diese Ladezeit für jedes Bild. Beim Aufgaben-Chunking werden mehrere Aufgaben zu einer einzigen Arbeitseinheit zusammengefasst, die als Chunk bezeichnet wird, sodass die Anwendung einmal für jeden Chunk geladen wird und nicht einmal für jeden Frame. Das Chunking hilft am besten, wenn die Ladezeit im Verhältnis zur Verarbeitungszeit jedes Frames lang ist, z. B. bei einer Szene, die minutenlang geladen wird und dann jedes Bild in Sekunden rendert.
Wenn Sie von Deadline 10 migrieren, ersetzt Task-Chunking die Einstellung Frames pro Aufgabe, auch Chunk-Größe genannt, in den Absendern von Frist 10.
Task Chunking ist eine Erweiterung von Open Job Description (OpenJD) benannt. TASK_CHUNKING In einer Jobvorlage, die die Erweiterung verwendet, definieren Sie einen Aufgabenparameter mit dem Typ. CHUNK[INT] Wenn der Job ausgeführt wird, sendet Deadline Cloud anstelle eines einzelnen Werts einen Wertebereich an jede Aufgabe, und die {{Task.Param.Frame}} Variable in Ihrem Skript wird zu einem Bereichsausdruck wie 1-10 folgt erweitert. Ihr Skript übergibt diesen Bereich an die Anwendung. Die vollständige Spezifikation finden Sie unter RFC 0001: Task
Um Task Chunking zu verwenden, treffen Sie zwei Entscheidungen:
-
Bereichsbeschränkung — Wählen Sie aus
CONTIGUOUS, wann Ihre Anwendung Start- und Endframe-Argumente akzeptiert. Jeder Block ist dann ein aufeinanderfolgender Bereich wie z. B.1-10Wählen Sie ausNONCONTIGUOUS, wann Ihre Anwendung beliebige Framelisten akzeptiert. Chunks können dann Frame-Sets mit geringer Dichte abdecken1-3,5,7-20:2, wie z. B., was beim Rendern von Pick-up-Frames nützlich ist. -
Chunk-Größe — Das
defaultTaskCountFeld legt eine feste Anzahl von Frames für jeden Chunk fest. Wenn Chunks zu klein sind, dominiert die Ladezeit und der Job wird ineffizient ausgeführt. Wenn die Blöcke zu groß sind, kann der Job die Arbeit nicht auf eine größere Flotte verteilen. Um zu vermeiden, dass der Wert manuell angepasst wird, legen Sie das optionaletargetRuntimeSecondsFeld fest. Deadline Cloud passt dann die Chunk-Größen auf der Grundlage der beobachteten Laufzeiten abgeschlossener Chunks an diese Ziellaufzeit an.
Die Chunk-Größe begrenzt auch die Parallelität. Ein Schritt erzeugt eine Aufgabe für jeden Chunk, was ungefähr der Frame-Anzahl geteilt durch die Chunk-Größe entspricht, und jede Aufgabe wird auf einem Worker ausgeführt. Die folgende Tabelle zeigt, wie die Blockgröße die Anzahl der Worker begrenzt, die einen Job mit 100 Frames parallel bearbeiten können.
| Frames im Auftrag | Größe des Stücks | Aufgaben (maximale Anzahl paralleler Mitarbeiter) |
|---|---|---|
| 100 | 1 | 100 |
| 100 | 10 | 10 |
| 100 | 50 | 2 |
Wenn die Chunk-Größe größer ist als die Anzahl der Frames geteilt durch die Anzahl der verfügbaren Worker, bleiben einige Worker untätig. Wenn Sie dies festlegentargetRuntimeSeconds, gleicht Deadline Cloud diesen Kompromiss für Sie aus, indem die Chunk-Größen an die Ziellaufzeit angepasst werden.
Aufgeteilte Jobs unterscheiden sich in zweierlei Hinsicht von Aufträgen, die nur ein Frame pro Aufgabe enthalten. Im Deadline Cloud-Monitor zeigt die Aufgabenliste des Schritts eine Aufgabe für jeden Block, der anhand seines Frame-Bereichs identifiziert wird. Wenn Sie die Ausgabe für eine einzelne Aufgabe in einem aufgeteilten Job herunterladen, lädt Deadline Cloud die Ausgabe für den gesamten Block herunter. Wenn Deadline Cloud beispielsweise die Frames 1—10 zusammen als einen Block verarbeitet hat, werden beim Herunterladen der Ausgabe für Frame 3 alle Frames 1—10 heruntergeladen. Für das Herunterladen der Blockausgabe ist Version 0.53.3 oder höher erforderlichdeadline-cloud.
Weitere Informationen zum Aufteilen von Aufgaben finden Sie in den folgenden Themen:
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Fügen Sie Task-Chunking zu einer Job-Vorlage hinzu— Konvertiert eine vorhandene Jobvorlage, um Chunking zu verwenden.
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Referenz für den CHUNK [INT] -Aufgabenparameter— Schlagt jedes Feld des Parameters
CHUNK[INT]nach. -
Gruppieren Sie Frames in Chunks mit Aufgaben-Chunking in Deadline Cloud— Führen Sie vorgefertigte Chunking-Samples aus.
