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Découpage des tâches pour les modèles de tâches
Le découpage des tâches vous permet de regrouper plusieurs tâches en une seule unité de travail appelée partie. Dans une tâche de rendu, par exemple, cela signifie que Deadline Cloud peut distribuer plusieurs images ensemble au lieu d'une image par appel de commande. Cela réduit la charge de travail liée au démarrage des applications pour chaque tâche et réduit le temps d'exécution total des tâches. Pour plus de détails, voir Exécuter plusieurs images à la fois
OpenJD prend en charge les extensions qui ajoutent des fonctionnalités facultatives aux modèles de tâches. Le découpage des tâches est activé en ajoutant l'TASK_CHUNKINGextension. Pour utiliser le découpage, ajoutez l'extension à votre modèle de tâche et utilisez le type de paramètre de CHUNK[INT] tâche. Soumettez des tâches segmentées à l'aide de la même deadline bundle submit commande. Par exemple, le modèle de tâche suivant affiche les cadres par blocs de 10 :
specificationVersion: 'jobtemplate-2023-09' extensions: - TASK_CHUNKING name: Blender Render with Contiguous Chunking parameterDefinitions: - name: BlenderSceneFile type: PATH objectType: FILE dataFlow: IN - name: Frames type: STRING default: "1-100" - name: OutputDir type: PATH objectType: DIRECTORY dataFlow: OUT default: "./output" steps: - name: RenderBlender parameterSpace: taskParameterDefinitions: - name: Frame type: CHUNK[INT] range: "{{Param.Frames}}" chunks: defaultTaskCount: 10 rangeConstraint: CONTIGUOUS script: actions: onRun: command: bash args: ["{{Task.File.Run}}"] embeddedFiles: - name: Run type: TEXT data: | set -xeuo pipefail mkdir -p '{{Param.OutputDir}}' # Parse the chunk range (e.g., "1-10") into start and end frames START_FRAME="$(echo '{{Task.Param.Frame}}' | cut -d- -f1)" END_FRAME="$(echo '{{Task.Param.Frame}}' | cut -d- -f2)" blender --background '{{Param.BlenderSceneFile}}' \ --render-output '{{Param.OutputDir}}/output_####' \ --render-format PNG \ --use-extension 1 \ -s "$START_FRAME" \ -e "$END_FRAME" \ --render-anim
Dans cet exemple, Deadline Cloud divise les 100 images en morceaux tels que 1-1011-20,, etc. La {{Task.Param.Frame}} variable s'étend jusqu'à une expression de plage telle que1-10. Comme elle rangeConstraint est définie surCONTIGUOUS, la plage est toujours au start-end format. Le script analyse cette plage et transmet les images de début et de fin à Blender en utilisant les -e options -s et avec--render-anim.
La chunks propriété prend en charge les champs suivants :
-
defaultTaskCount— (Obligatoire) Combien de tâches combiner en un seul morceau. La valeur maximale est de 150. -
rangeConstraint— (Obligatoire) SiCONTIGUOUS, un fragment est toujours une plage contiguë, par exemple.1-10SiNONCONTIGUOUS, un morceau peut être un ensemble arbitraire, comme1,3,7-10. -
targetRuntimeSeconds— (Facultatif) Le temps d'exécution cible en secondes pour chaque segment. Deadline Cloud peut ajuster dynamiquement la taille des fragments pour s'approcher de cette cible une fois que certains fragments sont terminés.
Pour d'autres exemples de découpage de tâches, y compris des exemples de base et des exemples de Blender avec des segments contigus et non contigus, consultez les exemples de découpage de tâches dans le référentiel d'exemples de Deadline Cloud
Exigences relatives à la gestion du parc par le client
Le découpage des tâches nécessite une version d'agent de travail compatible. Si vous utilisez des flottes gérées par le client, assurez-vous que vos agents de travail sont à jour avant de soumettre des tâches par segmentation. Les flottes gérées par des services utilisent toujours une version d'agent de travail compatible.
Téléchargement du résultat pour les tâches segmentées
Lorsque vous téléchargez le résultat d'une tâche unique dans une tâche fragmentée, Deadline Cloud télécharge le résultat pour l'ensemble du fragment. Par exemple, si les images 1 à 10 ont été traitées ensemble, le téléchargement de la sortie pour l'image 3 inclut toutes les images 1 à 10. Cette fonctionnalité nécessite deadline-cloud la version 0.53.3 ou ultérieure.