在阿里天池平台上运行任务时CPU资源如何分配？

在阿里云天池平台（Tianchi Platform）上运行任务时，CPU资源的分配机制主要取决于你所使用的具体环境和任务类型。以下是常见的几种情况及其对应的CPU资源分配方式：

1. 天池Notebook环境（交互式开发环境）

这是天池最常用的在线开发环境，用于数据探索、模型训练等。

• 默认资源配置：

  • CPU：通常为 2核或4核（根据任务类型和活动配置可能不同）
  • 内存：8GB ~ 16GB
  • GPU：部分竞赛或实验环境提供GPU支持（如NVIDIA T4）

• 资源分配特点：

  • 资源由平台统一分配，用户无法手动调整。
  • 每个Notebook实例独立运行，互不干扰。
  • 运行时间有限制（例如单次运行最长12小时），超时会被自动释放。

• 如何查看CPU使用情况：
  在Jupyter Notebook中可以使用以下命令查看：

  import os
  print("CPU核心数:", os.cpu_count())

2. 天池大赛提交系统（评测环境）

参赛者提交代码后，系统会在标准评测环境中运行你的程序。

• 评测环境资源配置：

  • CPU：通常是 4核
  • 内存：16GB
  • 系统：Linux（如Ubuntu 18.04/20.04）
  • 时间限制：每个任务有运行时间上限（如30分钟）
  • 空间限制：磁盘空间有限（如5GB）

• 注意事项：

  • 提交的代码不能请求超出限制的资源。
  • 多线程/多进程程序会受到CPU核心数限制，建议合理设置并行度（如n_jobs参数）。

3. 天池实验室 / 自定义镜像任务

对于高级用户，可使用Docker镜像提交任务，适用于复杂依赖或自定义环境。

• 资源申请方式：

  • 可在提交任务时选择资源规格（如CPU核数、内存大小）。
  • 支持更高配置（如8核CPU、32GB内存），但需符合平台规则。

• 调度机制：

  • 基于Kubernetes或类似容器编排系统进行资源隔离与分配。
  • 按任务需求动态分配资源，避免浪费。

4. 资源共享与隔离机制

• 平台通过虚拟化技术（如Docker、cgroups）实现资源隔离。
• 每个任务/Notebook运行在独立容器中，CPU使用受配额限制。
• 防止个别任务占用过多资源影响他人。

最佳实践建议：

1. 合理使用多线程：根据实际CPU核心数设置并行参数（如n_jobs=-1需谨慎）。
2. 监控资源使用：使用psutil等库监控CPU和内存占用。

   import psutil
   print(f"CPU使用率: {psutil.cpu_percent()}%")

3. 避免长时间高负载：防止被系统中断或判定为异常任务。
4. 查看官方文档：不同比赛或任务可能有特殊资源配置说明，请参考对应赛事规则。

总结

⚠️ 提示：具体资源配置以天池平台当前活动页面或控制台显示为准，不同比赛可能存在差异。

如需更详细信息，建议查阅 天池官网帮助文档 或联系天池技术支持。