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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首先说结论，在程序中的重复操作多、且重复操作多为计算操作(CPU密集型)的情况下，使用多进程，能够高效利用多核CPU资源，提升程序的运行速度。一般来说，当我们的程序出现了重复度高的情况时，比如爬虫、频繁的io读取、计算等操作，都会选择采用多个'单位'来运行重复的程序。 这个单位一般来说有两种，一种是“多线程”，一种是”多进程“。那么什么场景下选择多线程、什么场景下选择多进程呢？从概念上看：进程（P
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2024-06-28 13:14:12
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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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进程就是程序的一次执行活动，是系统进行资源分配和调度的一个独立单位，程序是静态的，进程是动态的。 而引入线程的目的，我认为主要有以下四个优点： （1）易于调度。 （2）提高并发性。通过线程可以方便有效地实现并发。 （3）开销小。 （4）有利于发挥多处理器的功能。通过创建多线程，每个线程都在一个处理器上运行，从而实现应用程序的并行，使每个处理器得到充分运行。线程和进程的区别： （1）一个线程
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2024-07-24 13:20:42
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目录 目录前言进程与线程Linux 的内核态与用户态内核线程，用户线程与轻量级进程内核线程轻量级进程用户线程轻量级进程与用户线程的区别用户线程与轻量级进程的混合模式用户线程和内核线程的区别线程的实现模型一对一模型多对一模型多对多模型混合线程模型进程与线程调度进程的生命周期Linux 的线程进程的优先级调整进程的动态优先级设定实时进程优先级进程的调度调度类型Linux 的进程/线程调度策略修改进程
现象描述使用V100_32G型号的GPU运行计算程序时，发现程序每5秒能够完成一次任务，耗费显存6G。 鉴于V100 GPU拥有32G的显存，还有很多空闲，决定同时运行多个计算程序，来提升GPU计算收益。 然而，这一切都是想当然的。运行多个计算程序时，每个计算程序的处理耗时大大增加。例如，同时运行4个计算程序，则这些计算程序差不多需要20秒才能完成一次任务，几乎是单进程运行时的4倍，算上并行的收益
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2024-03-15 16:22:54
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一、传统的提高计算速度的方法faster clocks (设置更快的时钟）more work over per clock cycle(每个时钟周期做更多的工作)more processors(更多处理器)二、CPU & GPUCPU更加侧重执行时间，做到延时小GPU则侧重吞吐量，能够执行大量的计算更形象的理解就是假如我们载一群人去北京，CPU就像那种敞篷跑车一样速度贼快，但是一次只能坐两
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2024-04-08 10:12:12
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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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# 深度学习多进程GPU部署
随着深度学习技术的快速发展，大量的研究和商业应用需要利用GPU进行高效的计算。然而，在实际部署过程中，尤其是在多进程的环境下，如何利用GPU资源变得尤为重要。本文将探讨深度学习中的多进程GPU部署，并通过示例代码来阐明其实现过程。
## 一、深度学习与GPU
深度学习是机器学习的一个分支，利用人工神经网络模型进行数据的特征提取和分类。GPU（图形处理器）由于其强
torch.multiprocessing 是 Python 的 multiprocessing 的直接替代模块。它支持完全相同的操作，但进行了扩展，这样所有的张量就可以通过一个 multiprocessing.Queue 进行传递，将数据移动到共享内存并只将句柄传递到另一个进程。注意当一个 Tensor 传递到另一个进程时，Tensor 的数据是共享的。如果 torch.Tensor.grad
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2024-05-14 19:48:25
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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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目录1 pytorch使用多个GPU同时训练2 Pytorch:多GPU训练网络与单GPU训练网络保存模型的区别3 多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题解决办法1 pytorch使用多个GPU同时训练在pytorch上使用多个GPU(在同一台设备上，并非分布式）进行训练是件非常容易的事情，只要在源代码中添加（修改）两行代码即可。把模型放在GPU上：device = torch.de
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2023-07-12 09:55:09
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# Python多进程推理
在现代应用中，尤其是在数据科学与机器学习领域，模型推理的速度和效率至关重要。为了实现高效的推理，Python的多进程技术成为了一个非常有用的工具。本文将探讨Python的多进程推理，介绍它的基本概念、应用场景，并通过代码示例展示如何实现多进程推理。
## 什么是多进程？
多进程是指同时运行多个进程，这样可以利用多核处理器的优势。与多线程相比，多进程有一个显著的优点
原创
2024-08-08 15:20:00
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多任务之进程一 多任务的概念 指在同一时间内同时执行多个任务. 例如 可以同时运行微信和QQ 二 多任务执行方式 1并发:指单核CPU 执行任务 . 操作系统让各个软件交替执行. 由于CPU执行速度太快,让我们感觉是在同时运行的. 2并行:指多核CPU执行任务,操作系统会给每个内核安排一个软件进行执行.是真正一起执行软件的.&n
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2024-09-28 22:46:38
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# PyTorch 多进程推理的深入探讨
在现代深度学习应用中，推理（Inference）是一个关键步骤。尤其是在需要实时性和高效率的场景下，多进程推理可以显著提升性能。本文将深入探讨如何使用 PyTorch 实现多进程推理，提供详细的代码示例，并通过状态图和关系图帮助更好地理解相关概念。
## 什么是多进程推理？
在深度学习模型部署的过程中，推理是指利用训练好的模型进行预测的过程。单线程推
原创
2024-08-02 06:29:39
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web应用部署时，采用wsgi协议与服务器对接，这类通常是基于多线程的，也就是说每一个请求都会有一个线程来处理。这种不适用于以下两种场景场景一：用户量大、高并发（双十一、抢火车票）场景二：大量的HTTP持久连接，长期占用服务器资源，容易过负荷。C10K问题单台服务器无法处理10w+以上并发，而采用多台又会增加成本，tornado旨在解决该问题，它是一个高性能的解决方案(服务器与框架的集合体)tor
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2024-10-15 19:10:00
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DDR3内存起始频率为800Hz，最高频率为2133Hz，最大支持64GB，我们常见的DDR3内存，一般是4/8/16GB DDR3 1333/1600/2133。DDR4内存起始频率就达到了2133Hz，最高频率为3200Hz，最大支持128GB，目前常见的DDR4内存一般是8GB/16GB/32GB DDR2 2133、2400/3200。Linux的鼻祖Linus Torvalds在回答有人
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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今天吃饭的时候，聊起了一个困扰我很久的问题。查了些资料加上自己的一些理解，如果不对，请指正：我们在买电脑的时候经常遇到一些概念，我这电脑是多核多线程的，什么双核的，什么四核、八核的，这种运动速度电脑快！那么这样的电脑为什么运行速度快？当然，运行速度快有很多原因，比如主频、缓存什么的。这里我们只说，为什么多核会导致运行速度快？至于多线程为什么会导致运行速度快，有一篇里面我介绍了。从内核的观点看，进程
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2024-08-01 13:56:05
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文章目录导包准备训练数据（同单进程）构造模型（同单进程）构造训练代码（同单进程）开始训练（这里设置多进程！）验证多进程下参数的有效性完整的代码 导包import torch.multiprocessing as mp
import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data这里使用torch.multiprocessin
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2023-08-01 18:12:27
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