在跑深度学习程序时，用到TensorFlow或者keras时候，经常会报一个错误：tensorflow.python.framework.errors_impl.
UnknownError: Failed to get convolution algorithm.
This is probably because cuDNN failed to initialize,
so try looki
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2024-05-02 08:51:58
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在Linux操作系统中，LSF（Load Sharing Facility）是一个用于分布式计算的软件平台，它可以管理和调度任务的分配以及资源的利用。LSF的作用是让大型集群上的计算资源得到充分利用，提高整个系统的效率。
在LSF的使用过程中，经常需要用到一些命令来提交任务。其中，bsub和qsub是两个常用的命令，它们分别代表了LSF和PBS（Portable Batch System）的任务
原创
2024-04-23 10:18:56
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目录守护进程daemon参数编程示例日志系统syslog函数原型：openlog函数及其参数说明 （打开系统日志）参数说明：参数说明编程示例守护进程daemonUnix/Linux中的守护进程(Daemon)类似于Windows中的后台服务进程，一直在后台长时间运行的进程。它通常在系统启动后就运行，没有控制终端，也无法和前台的用户交互，在系统关闭时才结束。Daemon程序一般都作为服务程序使用，等
# 如何实现 LSF 服务架构
## 前言
在当今的技术环境中，服务架构（Service-Oriented Architecture，SOA）正变得越来越普遍。而LSF（Load Sharing Facility）服务架构则是其中的一种重要形式，尤其在大数据处理和高性能计算领域广泛应用。本文将指导你如何一步一步地实现LSF服务架构，帮助你充分理解这个过程。
## 实现流程
以下是实现LSF
原创
2024-10-10 06:37:26
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OpenResty （也称为 ngx_openresty）是一个全功能的 Web 应用服务器，它打包了标准的 Nginx 核心，很多的常用的第三方模块，以及它们的大多数依赖项。 OpenResty 通过汇聚各种设计精良的 Nginx 模块, 从而将 Nginx 有效的变成一个强大的 Web 应用服务器, 这样, Web 开发人员可以使用 Lua 脚本语
ibm lsf，高性能计算，调度软件
原创
2017-01-26 14:29:05
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https://daimajiaoliu.com/daima/6cc8891a00d2c05 ...
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2021-09-10 08:41:00
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location正则表达式nginx的localtion的作用是匹配路径的地址location指令的作用是根据用户请求的URI来执行不同的应用，也就是根据用户请求的网站URL进行匹配，匹配成功即进行相关的操作。location的语法： （1）以=开头表示精确的匹配 （2）=/ 表示/后面的路径地址不能带任何字符串，否则匹配不上 （3）^~开头表示uri以某个常规字符串开头，不是正则匹配 （4）~开
安装配置： yum install tcl-devel # dependency yum install ncurses-devel #dependency # 解压openlava-4.0.tar.gz tar -xzvf openlava-4.0.tar.gz # 进入安装包 cd openla ...
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2021-07-16 14:24:00
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常青藤（Ivy League）是指美国八所最顶尖的私立大学联盟，其成员包括哈佛大学、耶鲁大学、普林斯顿大学、哥伦比亚大学、宾夕法尼亚大学、布朗大学、康奈尔大学和达特茅斯学院。常青藤大学以其严格的录取标准、卓越的教学质量和优质的教育资源而闻名于世。
在计算机科学领域，我们常常听到常青藤LSF（Ivy LSF）这个词汇。那么，常青藤LSF是什么意思呢？
LSF全称为“Load Sharing Fa
原创
2024-01-10 03:33:04
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概览 LSF(Linux socket filter)起源于BPF（Berkeley Packet Filter）。基础从架构一致。但使用更简单。LSF内部的BPF最早是cBPF（classic）。后来x86平台首先切换到eBPF（extended）。但因为非常多上层应用程序仍然使用cBPF（tcp
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2021-08-06 12:52:26
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最近需要在服务器上配置tensorflow-gpu的环境来运行深度学习模型，以前在Windows上配置过，也知道一些注意点，这次在Linux下配置，也遇到了很多坑，下面总结一下配置过程，配置是使用Linux下安装的anaconda来进行的。激活虚拟环境 我在服务器上安装了anaconda，并且创建了一个python3.6的虚拟环境，命名为tensorflow，在该环境下进行各种库的安装以及环境配置
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2024-06-12 22:02:26
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红帽公司（Red Hat）是全球领先的开源解决方案提供商，其产品和服务被广泛应用于企业级Linux操作系统的开发和部署中。在Linux操作系统的发展过程中，红帽公司一直扮演着重要的角色。近年来，随着人工智能和大数据的快速发展，Linux GPU技术也逐渐受到业界的关注。本文将探讨红帽公司在Linux GPU技术方面的发展和应用。
Linux GPU，即在Linux操作系统中使用图形处理器（Gra
原创
2024-01-31 13:49:20
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如果您在创建GPU计算型实例时没有配置自动安装GPU驱动，或者在公共镜像中没有您需要的操作系统或版本，为保证您能正常使用您创建的GPU实例，请在创建后手动安装驱动。本文为您介绍如何为Linux操作系统的GPU实例手动安装GPU驱动。背景信息GPU实例仅支持安装与其操作系统一致的GPU驱动。本文重点为您介绍手动安装Linux操作系统的GPU驱动的相关操作。如果您创建的GPU实例为Windows操作系
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2023-07-12 14:06:38
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目录1. 更新电脑显卡驱动2. 更改gcc和g++版本3. 安装CUDA4. 安装cuDNN5. 最后安装Tensorflow-gpu参考资料 我用的是ubuntu18.04服务器，因为要跑代码所以需要装gpu版的tensorflow1.5.0。 先放一张linux-GPU版本对应表： 官网，接下来根据上面的要求一个个去装gcc、CUDA和cuDNN，以及建python环境： 版本Pytho
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2024-05-11 09:46:10
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1.root/下 cat anaconda-ks.cfg 确定是否装base软件组 yum groupinstall base 安装base组ifconfig 命令就可以使用了或者使用ip addr sh查看IP信息 YUM使用说明需要创建xxx.repo用于yum安装系统没有自带的。然后安装base组 2.命令行
博客引用处（以下内容在原有博客基础上进行补充或更改，谢谢这些大牛的博客指导）：负载均衡原理与技术实现一 服务器负载均衡 服务器负载均衡根据LB设备处理到的报文层次，分为四层服务器负载均衡和七层负载均衡，四层处理到IP包的IP头，不解析报文四层以上载荷(L4 SLB);七层处理到报文载荷部分，比如HTTP，RTSP，SIP报文头，有时也包括报文内容部分(L7 SLB)。 1.四层服务器负载均衡技术
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2024-04-26 16:00:48
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当网站的访问量过大时，就要考虑用多台服务器来实现负载均衡要实现负载均衡可以有很多方式，归纳起来就是 一种是从硬件上来实现，另一种是从软件上来实现硬件上实现： 如 cicso思科的硬件设备 还有一个就是 F5 硬件设备， 以硬件来实现，简单，其重要的鄙端就是 烧钱！！ 一个F5设备，大约要100万人民币软件上实现： windows se
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2024-03-28 21:05:33
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什么是GPU？ CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）： 图片来自nVidi
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2021-10-22 00:44:00
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众所周知，GPU拥有数十倍于CPU的浮点运算能力，但如此强大的实力多数情况下只能用来玩游戏，岂不可惜？因此近年来业界都在致力于发掘GPU的潜能，让它能够在非3D、非图形领域大展拳脚。1999年，首颗GPU(GeForce 256)诞生，GPU从CPU手中接管T&L(坐标转换和光源)2000年，Hopf在GPU上实现小波变换2001年，Larsen利用GPU的多纹理技术做矩阵运算2002年，
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2024-05-09 12:51:59
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