В моей команде (Data Science) есть один ПК (CPU: i7-7800X, GPU: 1080Ti * 2) для каждого коллеги, в то время как для ПК достаточно времени простоя (после рабочего дня, напокинуть товарища по команде и т. д.).
Некоторые коллеги будут обучать python модель машинного обучения / обработка данных в значительной степени зависит от ресурсов CPU / GPU (на их локальной машине).
Есть ли способ поделиться ресурсом среди команды, чтобы их работа могла быть обработана быстрее?Это похоже на то, что они могут установить длительный процесс для прослушивания новой работы, и наша программа может вызывать с определенными API-интерфейсами для выделения нескольких машин CPU / GPU, чтобы они могли обрабатываться быстрее.
Спасибо за ответ.
(Это не совсем наука о данных, а скорее вопрос параллельных вычислений, поэтому я поставил его здесь)