并行计算(一)——OpenMP一、简介OpenMP是一种用于共享内存并行系统的多线程库，其支持C/C++、Fortran，并且目前大多数常用编译器，如VS内置编译器、gcc、icc等都提供了openmp的相关支持，以gcc为例编译时只需要添加-fopenmp选项即可完成OpenMP代码的编译。OpenMP中包含了一套编译器伪指令、运行时函数和一些环境变量。其通过对串行代码的很少的修改就可以实现串行
在使用PaddleNLP进行模型训练时，由于CPU资源的限制，可能会面临训练效率低下的问题。本篇博文旨在详细记录如何解决“PaddleNLP用CPU训练”过程中涉及的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法及监控告警。
## 备份策略
为了确保数据安全和训练模型的完整性，我制定了一个清晰的备份策略。
首先，我通过思维导图来整理整体备份策略，从数据来源到备份存储的层次关系。
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# 使用 PaddleNLP 进行 UIE CPU 训练的指南
在这篇文章中，我们将介绍如何使用 PaddleNLP 进行 UIE（User Intent Extraction）训练。我们将从一个简单的流程开始，并逐步深入每一步所需的代码和解释。最后，我们会包含类图和状态图来帮助你更好地理解整个过程。
## 整体流程
首先，让我们概述整个训练过程。以下是实现 UIE CPU 训练的步骤表：
# 流程：PaddleNLP GPU训练与CPU部署
在深度学习的工作流程中，我们常常需要在性能强劲的GPU上进行训练，而在资源有限的环境中（如服务器或移动设备）进行部署。本文将带你全面了解如何使用PaddleNLP进行GPU训练并在CPU上进行部署。我们将分步骤进行，并附上相关代码示例。
## 整体流程
以下是“PaddleNLP GPU训练与CPU部署”的整体流程示意图：
```mer
原创
2024-10-29 05:26:35
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一、并行计算的衡量并行计算和串行计算到底哪个好，或者说并行计算中哪个优哪个劣？这需要有一些衡量的标准：通过上述的参数的对比，可以在整体上有一个性能的参考。二、加速比（Speedup）加速比就是指并行计算比传统的串行执行速度提高了多少倍。即： 加速比（Sn）=单处理器最优算法串行时间/多核并行计算时间它涉及到两个定律： 1、Amdahl定律 Gene Amdahl于1967年提出了这个定律，用于在并
准备数据集 自己新建目录 下载识别预训练模型 下载之后是一个压缩包，解压后（注意：rec是自己新建的目录） 修改配置文件 修改内容： 1.训练后模型存储目录； 2.是否训练可视化； 3.训练数据集图片和标注位置； 4.测试数据集图片和标注位置； 5.其他参数如等可以在训练时在命令行中指定，更多配置文档内容参见官网资料。# 训练后模型存储目录
Global:
debug: false
use
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2024-01-05 20:13:14
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这一部分主要介绍，如何使用自己的数据库去训练PaddleOCR的文本检测模型。一、准备训练数据首先你需要有自己的数据，如果没有自己的数据，推荐使用ICDAR2015的数据库，上网搜即可找到，内含1000个训练样本和500个测试样本，包括图片与标准数据（txt格式）。不过因为我不是用PPOCRLabel进行的标注，而是采用了另一种更麻烦的方法进行标注，所以这里就不班门弄斧了，如果使用PPOCRLab
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2023-10-16 17:55:51
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1、环境的安装和开源项目的下载 首先我个人建议，玩深度学习的话，不管是工作还是学习，最起码要配一个有GPU的电脑。我个人有着血淋淋的教训，我本人是电气工程的一名学生，本科期间一点深度学习和机器学习的基础都没有，读研的时候就带着自己大一的时候买的笔记本电脑（没有GPU）去了读研的学校。我的实验室是大家带上自
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2024-01-17 10:17:36
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PaddleDetection以模块化的设计实现了多种主流目标检测算法，并且提供了丰富的数据增强、网络组件、损失函数等模块，集成了模型压缩和跨平台高性能部署能力。本文通过增强版yolov3网络架构为例训练自己的数据。一、环境准备：1.python=3.6
2.paddlepaddle=1.8.0
官网安装教程(https://paddlepaddle.org.cn/install/quick
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2024-01-12 02:21:20
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## PyTorch 中的多核CPU训练
在深度学习领域，PyTorch 是一种备受青睐的深度学习框架，它提供了一种灵活、动态的计算图机制，同时支持多种硬件加速，包括多核CPU。在 PyTorch 中，训练时默认情况下会充分利用多核CPU的计算能力，以加快训练速度。
### 多核CPU的优势
多核CPU是现代计算机的常见配置，它可以同时处理多个任务，提高计算效率。在深度学习任务中，大规模矩阵
原创
2024-06-01 06:56:28
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寒假闲来无事就捣腾下，先直接放效果图~~~~ 主要用opencv写底层的算法（并没有用到机器学习），QT做的窗体。算法部分： 用的是HSV识别肤色，这种方法在亮度足够的情况下对肤色识别还算OK，灯光的影响可以用白平衡解决（opencv的xphoto.hpp有具体的白平衡函数可以直接调用）。但是这种方法有个明显的缺点就是头部的干扰，这个我怎么解决的下面再讲。for (int i = 0; i &
长时间告别“话题中心”的CPU市场，最近发生了几件大事：1月初的时候，AMD正式公布了锐龙 4000系列移动处理器，除了呼声最高的“Zen 2”架构，还将移动处理器带入了7nm时代。 6月份的苹果WWDC上， 向外界披露了Arm 架构 Mac 计算机的大量细节，苹果与英特尔长达15年的合作将在Mac“变芯”后终结。 知名市场调研机构IDC也没闲着，趁势发布了《多核CPU发展趋势白皮书》，指出多核心
基本概念CPU：通常指物理CPU，中央处理器，是计算机系统的运算和控制的核心。多核：指在一枚处理器（CPU）中集成两个或多个完整的计算引擎(内核)。多核技术的开发：工程师们认识到，仅提高单核芯片的速度会产生过多热量且无法带来相应的性能改善，因此开始开发多核芯片。原生多核：是真正意义上的多核，最早由AMD提出，每个核心之间都是完全独立的，都拥有自己的前端总线，不会造成冲突，即使在高负载状况下，每个核
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2023-11-02 01:08:04
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多核 CPU 和多个 CPU 有何区别？先说结论，多核CPU和多CPU的区别主要在于性能和成本。多核CPU性能最好，但成本最高；多CPU成本小，便宜，但性能相对较差。再描述之前，先来认识几个基本知识：CPU : 中央处理器(CPU，Central Processing Unit)是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心和控制核心，它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据，计算
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2023-10-22 08:34:42
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paddlenlp CPU问题通常发生在低资源环境中，可能导致模型训练和推理效率低下。为了有效解决此问题，本文将详细记录解决“paddlenlp CPU”问题的过程，包括多个关键环节。
## 环境预检
在开始部署之前，我们需要确保系统满足以下要求：
| 系统要求 | 版本 |
|----------------|-------------
为什么要使用多GPU并行训练本简单来说，有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“，多GPU并行训练是不可或缺的技能。常见的多GPU训练方法：1.模型并行方式：如果模型特别大，GPU显存不够，无法将一个显存放在GPU上，需要把网络的不同模块放在不同GPU上，这样
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2023-09-05 15:26:46
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# PyTorch使用CPU多进程多核训练模型
PyTorch是一个开源的深度学习框架，可以在GPU上高效地进行模型训练和推理。然而，有时候我们可能需要在没有GPU的情况下使用CPU来进行训练。为了充分利用CPU的多核性能，我们可以使用多进程来加速训练过程。本文将介绍如何在PyTorch中使用CPU多进程多核训练模型，并提供相应的代码示例。
## 并行化训练的原理
在PyTorch中，我们可
原创
2023-12-05 09:56:39
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一直就像学一学深度学习，今年刚好趁着疫情的原因，有了大把时间可以好好研究研究。刚开始我还花了一笔大洋报了一个培训班，之后竟然在公众号上看到百度飞桨PaddlePaddle免费七日训练营的报名推送。抱着有羊毛不薅白不薅的心态，果断报了名。训练营时间是3.3-3.9，今天正好结束，那就把最近学的总结一下。 #学到了啥 其实七天的时间太短了，真要想把深度学习、PaddlePaddle框架完全掌握，真的是
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2023-12-11 15:18:46
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libtorch默认是将cpu性能全部耗光，cpu利用率达到95%，需要设置并行计算的线程数，设置函数是torch::set_num_threads(1);python版本的torch.set_num_threads(1) resnet50模型cpu型号：I7 4770 3.6HZ 内存16Gpytorch 单线程cpu速度大概285ms 增加线程速度反而降低 两个线程300
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2023-07-04 15:16:24
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CPU topology除了描述CPU的组成之外，其主要功能，是向kernel调度器提供必要的信息，以便让它合理地分配任务，最终达到性能和功耗之间的平衡。单核和多核在英文里面，单核（single-core）和多核（multi-core）多称作uniprocessor和multiprocessor。单独的一个chip（如通常意义上的芯片）；一个chip上集成多个核心（如SMP，symmetric m
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2024-03-21 21:46:21
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