Job Queueing Systems

Sistemas diseñados para gestionar la ejecución ordenada y eficiente de tareas o trabajos en espera dentro de entornos computacionales.

En el contexto de inteligencia artificial y machine learning, se utilizan para coordinar los procesos de entrenamiento de modelos, la inferencia y otras cargas de trabajo intensivas en recursos computacionales.

Permiten priorizar tareas, asignar recursos de manera adecuada y evitar el bloqueo o la sobresaturación de los sistemas.

Son cruciales en entornos distribuidos donde los recursos, como GPUs o clústeres de servidores, son compartidos entre múltiples usuarios o aplicaciones.

Aportan flexibilidad al manejar trabajos heterogéneos, desde procesos de datos hasta experimentos iterativos de IA y ML.

Suelen integrarse con marcos populares de machine learning y herramientas de administración de infraestructura para optimizar el tiempo de ejecución y los costos computacionales.