Eu já encontrei essa pergunta do SU (é semelhante, mas não é a mesma):
Como limitar a CPU do Google Compute Engine utilização a 100%
Eu não quero que o processamento paralelo seja feito em sandbox um do outro, os diferentes processos precisarão interagir uns com os outros regularmente ... Kubernetes, se eu entendi o conceito corretamente, é sobre sandboxing (conteinerização) processos diferentes que eles não podem interferir uns com os outros por questões de segurança, é suposto ser a versão mais eficiente de VMs de sandbox (aka eu não tenho que me preocupar com outras pessoas e suas VMs infectando minha VM) ...
A única alternativa que posso imaginar é inicializar várias VMs menores com apenas uma única CPU que interagem entre si por meio de uma API REST, mas isso seria ineficiente para meu projeto em particular, dada a quantidade de RAM necessária para a rede neural. apenas um pouco menos do que a maioria das RAM disponíveis do maior tipo de máquina de alta memória ... Eu sei que os chips Intel devem ter recursos de otimização, mas há seções muito específicas que eu poderia atribuir explicitamente para processamento paralelo ... um link?
A sintaxe é: comando & comando arg1 arg2 & custom_function &
OU prog1 & prog2 & esperar prog3
No exemplo de código acima, prog1 e prog2 seriam iniciados em segundo plano, e o shell esperaria até que fossem concluídos antes de iniciar o próximo programa chamado progr3.
Para exibir o status dos trabalhos na sessão atual do shell, execute o comando jobs da seguinte forma: $ jobs
NodeJS processes runs on a single process, which means it does not take advantage from multi-core systems by default. If you have an 8 core CPU and run a NodeJS program via $ node app.js it will run in a single process, wasting the rest of CPUs.
Hopefully for us NodeJS offers the cluster module that contains a set of functions and properties that help us to create programs that uses all the CPUs. Not a surprise the mechanism the cluster module uses to maximize the CPU usage was via forking processes, similar to the old fork() system call Unix systems.