Datanode中读取数据块的两种方式1.普通方式 Datanode读取数据块的普通方式在操作系统层面有四步： (1)Datanode首先将数据块从磁盘存储读入操作系统的内核缓冲区 (2)在将数据跨内核推到Datanode进程 (3)然后Datanode会再次跨内核将数据推回内核中的套接字缓冲区 (4)最后将数据写入网卡缓冲区 显然，上面的步骤(2)和步骤(3)进行了两次多余的数据拷贝操作，此
Slurm管理和使用集群节点资源主要分为四个环节：分别是初始化节点资源、更新节点资源、测试节点资源可用、实际分配节点资源。1. 初始化节点资源slurmctld初始化时解析节点配置文件，借助几个全局数据结构（select插件中也有几个数据结构）：node_record_table_ptr节点数组，保存所有节点描述符node_hash_table节点哈希表，保存所有节点描述符，加快查找no
CPU执行指令的方式就是一个接着另一个地执行。CPU中有许多能够加速串行计算的技术。高速缓存、无次序执行、超标量技术、分支预测……均为抽取指令的技术或一系列指令的串行级并行机制。CPU对片上高速缓存的设计与容量的依赖也非常大。如果程序大小与CPU高速缓存容量不匹配，那么该程序在CPU上的运行速度将会很慢。CPU的主要运作原理，不论其外观，都是执行储存于被称为程序里的一系列指令。在此讨论的是遵循普遍
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2024-06-18 12:17:05
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# Python 跨节点计算指南
## 概述
在现代的分布式计算环境中，跨节点计算是一项重要任务。跨节点计算指的是将计算任务分配给多个节点来并行处理，从而提高计算效率。在本篇文章中，我将向你介绍如何使用 Python 实现跨节点计算。
## 流程概览
下表展示了实现 Python 跨节点计算的基本步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建集群 | 配置并
原创
2024-01-19 04:52:01
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现有集群是docker默认的bridge网络模型，不支持跨节点通信。因此部署网络插件calico. 另外需要把kubelet的网络模型改成cni(--network-plugin=cni).calico官网(https://docs.projectcalico.org/getting-started/kubernetes/self-managed-onprem/onpremises)给出的安装步骤
一、nova简介：行虚拟机创建，通过libvirt调用kvm创建虚拟机，nova之间通信通过rabbitMQ队列进行通信，起组件和功能如下：1.1：nova API的功能,nova API：1.2：nova schedulernova scheduler模块在openstack中的作用是决策虚拟机创建在哪个主机（计算节点）上。决策一个虚拟机应该调度到某物理节点，需要分为两个步骤：过滤（filter
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2024-10-21 18:07:04
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使用多GPU有助于提升训练速度和调参效率。
本文主要对tensorflow的示例代码进行注释解析：cifar10_multi_gpu_train.py1080Ti下加速效果如下（batch=128）单卡：
两个GPU比单个GPU加速了近一倍 ：1.简介多GPU训练分为：数据并行和模型并行单机多卡和多机多卡2.示例代码解读官方示例代码给出了使用多个GPU计算的流程：CPU 做为参数服务器多个GPU计
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2024-02-23 13:52:41
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[计算机]利用GPU进行高性能数据并行计算维普资讯利用 GPU进行高性能数据并行计算一文 ／丁艺 明 刘 波GPU通过单指令 多数据 (SIMD)指令类型来支持数据并行计算。参见图1，在单指令多数据流的结构 中，单数 一 控制部件向每条流水线分派指令，同样的指令被所有处理部件同时执行。例如NVIDIA8800GT显卡中包含有14组多处理器 (Multiprocessor)，每组处理器有8个处理单元
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2024-08-06 11:01:56
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gpu跑的是对应的gpu指令，并不是什么语言，cpu也一样。所有语言一样是要被编译成对应平台的机器指令。或者用解析器执行时转换成机器指令。python做深度学习，要做gpu加速，底层还是要通过编译器转换成gpu指令。所用的工具一般是CUDA,Opencl,DirectCompute.使用CUDA就是把C/C++代码编译成GPU的指令。再配合其他API调用代码，只能用在Nvidia的GPU。Open
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2023-05-18 13:25:15
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1 背景题主需要训练caffe的matlab接口的代码，因此就开始在ubuntu下面折腾的历程，记录一下在ubuntu下面编译caffe的matlab接口中遇到的各种问题及解决办法，防止下次遗忘，也希望可以帮助到有需要的朋友。2 下载caffe源码,配置Makefile.config题主选择CaffeMex_v2git clone https://github.com/liuyuisanai/Ca
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2024-08-07 16:54:49
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1、调用gpu执行计算任务性能要好于cpu，所以可以通过如下编码实现import timeimport tensorflow as tfg = tf.Graph()# 指定计算运
原创
2024-06-03 14:32:53
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文章目录操作系统前提第一种方式使用cuda函数文件的内容如下开始编译第二种方式使用cuda函数第三种方式使用cuda函数参考网站 操作系统ubuntu 18.04前提想要在.c文件中使用cuda的函数，即.cu的内容安装nvcc不是这里的内容，但是确保能使用nvcc，这是保证能编译.cu的前提，查看nvcc的版本命令如下nvcc --version输出内容如下nvcc: NVIDIA (R) C
# Python 调用 GPU 进行计算的科普文章
在现代计算机科学中，GPU（图形处理单元）被广泛应用于加速各种应用，包括科学计算、深度学习、图像处理等。与传统的 CPU（中央处理单元）相比，GPU 具有更高的并行处理能力，非常适合处理大量数据。本文将介绍如何在 Python 中调用 GPU 进行计算，并提供相关的代码示例，以及项目的流程图和甘特图。
## 什么是 GPU？
GPU 是一种
原创
2024-08-08 15:40:41
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使用NVIDIA TensorRT加速深度学习推理(更新) 本文于2021年7月20日更新，以反映NVIDIA TensorRT 8.0的更新。TensorRT8都出来了，记得2021年春，我还用5版 做加速，各种版本，模型不支持很痛苦。相信8会支持更多模型和 更加友好。这个版本更新的真是快NVIDIA TensorRT是一个用于深度学习推理的SDK。TensorRT提供api和解析器，
# 如何在Java中调用GPU计算
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Java中调用GPU计算。在开始之前，让我们先了解整个过程的流程。以下是一个步骤表格，它将指导你完成这个任务。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤 1 | 导入所需的依赖 |
| 步骤 2 | 创建一个GPU计算任务 |
| 步骤 3 | 准备输入数据 |
| 步骤 4 | 将输入数据传递
原创
2023-07-27 12:45:43
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到目前为止，我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。在本节中，我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。首先，需要确保已经安装好了至少一块NVIDIA GPU。然后，下载CUDA并按照提示设置好响应的路径（可参考附录中“使用AWS运行代码”一节）。这些准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。3.6.1 计
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2023-11-14 03:47:57
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node: 代表物理节点，即电脑台数，一台电脑可以有多个GPUnnodes：物理节点数，就是电脑数量node_rank：物理节点的序号，每个电脑的序号nproc_per_node：每个物理节点上面进程的数量，等价于每个电脑上GPU的数量，就是可以开几个进程。group：进程组。默认只有一个组rank & local_rank: 在整个分布式中的序号，每个进程都有一个rank和一个
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2024-08-10 11:46:22
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前言参考资料：高升博客 《CUDA C编程权威指南》 以及 CUDA官方文档 CUDA编程：基础与实践 樊哲勇 参考B站：蒙特卡洛加的树我已经更新了我的Github仓库，大家可以前往仓库下载代码我的CUDA学习仓库文章、讲解视频同步更新公众《AI知识物语》，B站：出门吃三碗饭0：CUDA Pytorch关系图片来源、详细文章参考点这里卷积计算1：CUDA卷积计算编程代码概述： （1） CHECK
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2024-03-30 08:10:02
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《GPU高性能编程CUDA实战》中代码整理，gpu高性能运算之cuda CUDA架构专门为GPU计算设计了一种全新的模块，目的是减轻早期GPU计算中存在的一些限制，而正是这些限制使得之前的GPU在通用计算中没有得到广泛的应用。 使用CUDA C来编写代码的前提条件包括：(1)
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2024-04-25 10:14:48
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这篇GPGPU 概念1: 数组= 纹理 - 文档文章提出的数组与纹理相等让人打开新的眼界与思维,本文在这文基础上,尝试把这部分思想拿来用在VBO粒子系统上. 在前面的文章中，我们把CPU的数据传到GPU后，然后就直接从桢缓冲到显示屏幕上了，那么还能不能把从GPU的数据拿回来放入CPU，然后进行处理。例如最基本的GPGPU编程中，把数组放入GPU运算后返回CPU。以及图片用GPU来加速处理。
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2024-04-28 09:25:03
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