0.前言最近发觉自己博客转帖的太多，于是决定自己写一个原创的。笔者用过MPI和C#线程池，参加过比赛，有所感受，将近一年来，对多线程编程兴趣一直不减，一直有所关注，决定写篇文章，算是对知识的总结吧。有说的不对的地方，欢迎各位大哥们指正：） 1.CPU发展趋势核心数目依旧会越来越多，依据摩尔定律，由于单个核心性能提升有着严重的瓶颈问题，普通的桌面PC有望在2017年末2018年初达到24核
1、如何理解OSPF路由进程 且在一个路由器上可以同时创建并运行多个OSPF进程。在创建OSPF路由进程的过程中，还需要指定与路由进程相关接口所连接的网络IP地址范围（也就是通告的网段），并分配与IP地址范围相关联的区域ID（area区域）。 那这多个进程有什么用，而且不同进程之间又有什么区别和联系呢？相信很多知道熟悉OSPF的同学
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2024-02-26 09:32:47
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FastDFS什么是FastDFSFastDFS架构FastDFS角色上传文件文件下载FastDFS使用 什么是FastDFSFastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件（建议范围：4KB < file_size <500MB）为载体的在线服务，如相册
深度学习工具的多GPU使用方法
Tensorflow、Pytorch、Keras的多GPU的并行操作 方法一 ：使用深度学习工具提供的 API指定1.1 Tesorflow tensroflow指定GPU的多卡并行的时候，也是可以先将声明的变量放入GPU中（PS:这点我还是不太明白，为什么其他的框架没有这样做）with tf.devi
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2024-04-25 09:44:10
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在 多 设 备 上 分 配 内 存在从主机向设备分配计算任务之前，需要确定在当前中有多少可用的GPU:int ngpus;
cudaGetDeviceCount(&ngpus);
printf("CUDA-capable devices: %i\n",ngpus);一旦GPU的数量已经确定，接下来就需要为多个设备声明主机内存、设备内存、流和事件。保存这些变量的一个简单方法是使用数组，声明如
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2024-03-26 05:52:55
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引入线程的好处
(1)易于调度。 (2)提高并发性。通过线程可方便有效地实现并发性。进程可创建多个线程来执行同一程序的不同部分。
(3)开销少。创建线程比创建进程要快，所需开销很少。
(4)利于充分发挥多处理器的功能。通过创建多线程进程(即一个进程可具有两个或更多个线程)，每个线程在一个处理器上运行，从而实现应用程序的并发性，使每个处理器都得到充分运行。
进程和
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2024-08-30 20:59:07
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前言最近在研究如何让YOLOv5推理得更快，总体看来，主要有以下这些思路：使用更快的 GPU，即：P100 -> V100 -> A100多卡GPU推理减小模型尺寸，即YOLOv5x -> YOLOv5l -> YOLOv5m -> YOLOv5s -> YOLOv5n进行半精度FP16推理与python detect.py --half
减少–img-size
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2024-04-01 06:13:49
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文章目录前言一、操作系统如何管理CPU1. 如何使用CPU2. 如何做到并发3. CPU管理的核心模式二、多进程图像1.多个进程使用CPU的图像2.多进程如何组织3. 多进程如何交替4. 多进程之间的相互影响5. 多进程之间的合作总结 前言多进程是操作系统的核心功能，操作系统在管理CPU时引进了多进程图像，因而应当知道操作系统如何管理CPU。一、操作系统如何管理CPU1. 如何使用CPU给PC寄存
一、概述思路假设一台机器上有个GPU。给定需要训练的模型，每个GPU将分别独立维护一份完整的模型参数。在模型训练的任意一次迭代中，给定一个小批量，我们将该批量中的样本划分成份并分给每个GPU一份。然后，每个GPU将分别根据自己分到的训练数据样本和自己维护的模型参数计算模型参数的梯度。接下来，我们把k个GPU上分别计算得到的梯度相加，从而得到当前的小批量梯度。之后，每个GPU都使用这个小批量梯度分别
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2024-04-23 12:24:45
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1.磁盘分区MBR分区表最多可以分4个主分区（无扩展分区），或者3个主分区和一个扩展分区，想要装多系统的网友一定要把主分区利用好；配合传统bios能发挥出它更好的功能。GPT分区表最多可以分N>>4个分区（目前N=128），配合UEFI bios能够发挥出它更好的功能我使用的是MBR分区表，主-主-扩展-主（最后一个主分区后面装Ubuntu时又转变成了逻辑分区）；建议以后的分区为 主-
文章目录一、DataParallel使用方式1. 使用方法2. 负载不均衡（显存使用不平衡）二、DistributedParallel使用方式1. 单机多卡2. 多机多卡2.1.初始化2.1.1.初始化`backend`2.1.2.初始化init_method2.1.2.1.使用TCP初始化2.1.2.2.使用共享文件系统初始化2.1.3.初始化rank和world_size2.1.4.初始化中
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2023-12-02 14:09:42
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后端使用多线程预测我们使用多线程进行预测时只需要执行一次网络参数的初始化，从而达到 “拥有较快检测速度”的目标，但是主进程会一直占用GPU资源，这是因为目前GPUDevice中的Allocator属于ProcessState，它本质上是一个跟随着进程的全局单例。在进程中使用GPU的第一个会话初始化它，并分配显存资源，在进程关闭时释放进程占用的资源，不然这个进程会一直占用这些资源。为了不让预测后程序
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2024-04-26 15:19:21
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就是说，咱论文，咱实在是看的恶心的受不了，来看看李沐压压惊。因为今天是多GPU训练，而我，作为一个一块GPU都没有的穷鬼，自然跑不了代码，同时，colab上也就只有一块GPU，所以记录一下听课的经验就行。在从0实现中有一个特别有用的代码： scatter这个函数可以根据你的GPU信息，自动把数据平均切分并放到每一块GPU上。当然，这只适合偷懒一下，手动切分麻烦不了太多。而且这
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2023-10-12 12:12:10
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最新的 Chrome 进程架构图
从图中可以看出，最新的 Chrome 浏览器包括：1 个浏览器（Browser）主进程、1 个 GPU 进程、1 个网络（NetWork）进程、多个渲染进程和多个插件进程。浏览器进程。主要负责界面显示、用户交互、子进程管理，同时提供存储等功能。渲染进程。核心任务是将 HTML、CSS 和 JavaScript 转换为用户可以与之交互的网页，排版引擎
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2024-05-03 16:12:33
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深度学习入门（三十八）计算性能——多GPU训练前言计算性能——多GPU训练课件多GPU并行数据并行VS模型并行数据并行总结教材1 问题拆分2 数据并行性3 简单网络4 数据同步5 数据分发6 训练7 小结多GPU的简洁实现1 简单网络2 网络初始化3 训练4 小结 前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者 本文记录用，防止遗忘计算性能——多GPU训练课件多GPU并行一台机器可以安
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2024-04-12 10:20:27
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通过上一个章节理解了CEF3 的多进程，即一个主进程，一般主进程是Browser进程，其他的分别是渲染进程（Renderer），GPU加速进程（GPU），插件进程（NPAPI或者PPAPI）。Browser进程：负责窗口管理，界面绘制和网络交互。Renderer进程：负责JavaScript的执行与DOM节点维护NPAPI插件进程：按需创建，每种类型的插件只会有一个进程，每个插件进程可以被多个Re
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2024-04-26 18:50:30
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uvicorn 对于多进程的支持可以通过配置wokers 参数，但是一般我们都使用的是模块类模式，并不是字符串（只有字符串模式
一、多张gpu的卡上使用keras 有多张gpu卡时，推荐使用tensorflow 作为后端。使用多张gpu运行model，可以分为两种情况，一是数据并行，二是设备并行。二、数据并行 数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份，并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据。 利用multi_gpu_model实现keras.utils.multi_gpu_model(model, gpus=
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2024-03-16 01:09:30
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你可以守在电脑旁边查看程序的运行，但不守着它运行就更爽了。 你可以使用定时任务在指定的时间运行，或者固定的间隔时间运行。 例如， 你的程序每隔一小时爬取一下网站，来检测内容是否发生变化，或者在你睡觉的时候(每天凌晨4点)启动一个CPU消耗很大的任务。 Python的 time 和 datetime modules 提供了这些功能。你也可以编写程序来启动其他程序, 通过使用 subprocess 和
引言FastDFS 属于分布式存储范畴，分布式文件系统 FastDFS 非常适合中小型项目，在我接手维护公司图片服务的时候开始接触到它，本篇文章目的是总结一下 FastDFS 的知识点。用了 2 台 2 核 4G 的阿里云服务器做集群部署，具体部署步骤请参考：https://github.com/happyfish100/fastdfs/wiki1、FastDFS 分布式文件系统概述FastDFS
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2024-07-31 11:06:21
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