nohup方法（不挂起的意思）基本用法含义解释命令运行后的提示示例一些查看指令注意screen命令新建screen窗口退出screen子窗口，实现后台运行程序。回到后台运行程序的子窗口查看当前所有的screen进程彻底退出screen进程 nohup方法（不挂起的意思）基本用法# 进入要运行的py文件目录
nohup python -u test.py > test.log 2>&a
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2023-12-13 05:19:39
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ollama用多卡跑的描述
在当今的深度学习应用中，使用多卡进行模型训练已经成为一种趋势。为了能够高效利用资源，我们需要掌握如何在`ollama`平台上实现多卡运行。本篇文章将详细介绍如何采用多卡方式运行`ollama`，内容包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展等内容。
## 版本对比
在进行多卡训练前，重要的一步是确认所使用版本的兼容性分析。我们来看一下`ol
基于 NVIDIA Ampere GPU 架构 的 NVIDIA A100 提供了一系列令人兴奋的新功能：第三代张量核心、多实例 GPU （ MIG ）和第三代 NVLink 。安培张量核心引入了一种新的用于人工智能训练的数学模式：张量浮点 -32 （ TF32 ）。 TF32 旨在加速 FP32 数据类型的处理， FP32 数
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2023-07-04 20:59:00
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前言 本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。多机多卡训练主要介绍两种实现方式，一种是通过horovod库，一种是DDP方式。单机单卡训练前面我们已经介绍了一个完整的训练流程，但这里由于要介绍单机多卡和多机多卡训练的代码，为了能更好地理解它们之间的区别，这里先放一个单机单卡也就是一般情况下的代码流
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2023-11-10 13:05:00
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相对于多用途的CPU，似乎显卡好像只能拿来玩游戏、解码3D内容等，但其实，显卡还可以用于很多别的用途，为电脑的使用带来很多方便。接下来，就让小Z来为你介绍两个AMD显卡的新玩法，让你的显卡在不玩游戏时也不会吃灰！ 看动画电影的神器！插帧大法 通常，我们使用的手机、电脑等电子设备的显示刷新率通常为60Hz，即一秒屏幕刷新60次。评判一个游戏的流畅程度、系统的优化好不好，全看能
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2024-03-11 11:57:57
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Nvidia显卡要如何设置才能达到最佳效果？让游戏玩起来更加流畅呢？今天小编就来给大家介绍下Nvidia显卡的设置方法，希望能帮到大家。 1、三重缓冲:关 3重缓冲是一种图象处理技术,打开三级缓冲也意味着需要多50% 的缓存空间。在此条件之下，它可能会对游戏效果产生负面影响。2、各向异性同步过滤 数值越大,画面显示就越细腻,该选项对于游戏画质有明显提高,按照自己显卡等级选择倍数,建议低端显卡选4x
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2023-12-26 16:50:35
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大模型对于计算资源的要求越来越高，如何在有限的资源下开展训练？对于公司尤其是个人开发者来说，是一个非常有价值的问题。本文将主要介绍大模型训练技巧，在单卡和多卡上的不同策略，以及对于性能的评测。 文章目录1.GPU训练性能的测试脚本2.设置3.单卡性能内存消耗（这里指GPU的内存，即显存）实验现象性能优化1.kernal fusion操作：2.grad_accum3.丢弃中间结果Megatron模型
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2023-12-12 11:25:51
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在一个计算节点内或者跨多个GPU节点实现跨GPU扩展应用。CUDA提供了大量多GPU编程的功能，包括：在一个或多个进程中管理多设备，使用统一的虚拟寻址(Unifined Virtual Addressing)直接访问其他设备内存，GPUDirect，以及使用流和异步函数实现的多设备计算通信重叠。在本章需要掌握的内容有以下几个方面： 1. 在多G
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2023-12-27 22:19:06
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Ubuntu18.04.2使用GPU跑程序最简单的方法！安装CUDA9.0 以及CUDNN7.1还有Tensorflow 对应GPU版本亲测有效！注意！别的系统不一定适用但大部分流程相同今年考了研究生，研究课题需要跑网络，代码以及数据都准备好，用我自己的CPU跑了一下，7个小时才跑完一边！我的笔记本是某想G50，14年本科大一时候买的，现在已经不堪入目了，好在导师有独显GPU，就让我使用，但是装了
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2023-11-02 11:00:31
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基于S3C2410的SD卡linux驱动工作原理
Linux MMC/SD/SDIO体系结构
linux sd卡驱动分析
基于S3C2410的SD卡linux驱动工作原理
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安装要求：OS：Windows7（64bit）显卡型号：支持GPU加速Python：python3.5TensorFlow：GPU版本Visual Studio:安装cuda的前提GPU加速：Cuda 8.0， Cudnn v6（支持cuda8.0版本）一、安装Python 选择Anaconda安装，选择Anaconda3-4.2.0版本（对应python3.5版本）。 Anaconda下载地
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2024-09-03 12:43:39
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-----最近从github上找了一个代码跑，但是cpu训练的时间实在是太长，所以想用gpu训练一下，经过了一天的折腾终于可以用gpu进行训练了，嘿嘿~首先先看一下自己电脑的显卡信息：可以看到我的显卡为MX250然后进入NVIDIA控制面板->系统信息->组件 查看可以使用的cuda版本这里我先下载了cuda10.1的版本，不过后来我发现tensorflow-gpu 1.8.0仅支持c
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2023-09-14 21:38:33
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单机多卡训练： MirroredStrategytf.distribute.MirroredStrategy 是一种简单且高性能的，数据并行的同步式分布式策略，主要支持多个GPU在同一台主机上训练。使用这种策略时，我们只需实例化一个 MirroredStrategy 策略:strategy=tf.distribute.MirroredStrategy()并将模型构建的代码放入 strategy.s
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2023-12-18 20:56:37
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# 使用 GPU 加速 Python 计算：解决一个实际问题
在当今的计算密集型应用场景中，深度学习、图像处理和大数据分析等任务对计算性能的要求越来越高。传统的 CPU 在处理复杂的数学运算时，往往存在性能瓶颈。与此相比，GPU (图形处理单元) 由于其并行计算的能力，成为了加速计算的重要选择。
本文将演示如何利用 GPU 来加速 Python 中的计算，并通过一个实际的示例来解决一个常见问题
1、Nodejs快速入门1.1、安装官网：https://nodejs.org/zh-cn/download/ 一路next安装即可 cmd查看（是否）安装成功1.2、什么是Nodejs注意：ES6语法完全兼容。1.3、第一个Nodejs程序1、建立一个项目文件夹， 并建立hello.js文件的hello world 2、启动终端：ctrl + shift + y或者：点击左边 3、解释运行：no
GIL 的存在一直是富有争议的，它导致 Python 程序无法真正利用现代操作系统的多进程特性。需要注意的是，对于 I/O 图形处理、NumPy 数学计算这样的耗时操作都发生在 GIL 之外，实际上基本不受影响，真正受影响的都是 Python 字节码的执行，GIL 会导致性能瓶颈的出现。总之，只有在使用纯 Python 做 CPU 密集的多线程运算时 GIL 会是问题。GIL是什么Pyt
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2024-06-01 15:02:32
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# 使用 A 卡 进行机器学习：方案详解
近年来，随着深度学习的蓬勃发展，越来越多的开发者开始使用 GPU 进行机器学习任务。虽然大多数人熟悉 NVIDIA 提供的 CUDA 环境，但通过 OpenCL 及 ROCm 框架，AMD 的 A 卡同样能够高效地完成机器学习任务。本文将详细阐述如何使用 A 卡来跑机器学习，并通过一个实际的项目示例来说明具体步骤。
## 1. 选择问题
我们选择一个
原创
2024-09-13 06:10:41
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gdb是linux下非常好用的一个调试工具，虽然它是命令行模式的调试工具，但是它的功能强大到你无法想象，这里简单介绍下gdb下常用的命令。首先编译生成可执行文件(这里的test.c是一个简单的求前n项和的程序)。gcc -g test.c -o test（-g选项告诉gcc在编译程序时加入调试信息）。接下来可以这样。gdb test 然后你就会看到出现好多信息在屏幕上，大致说的是gdb的一些版本信
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2023-12-29 20:56:21
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在Linux上使用Docker镜像运行Python是一种高效且灵活的开发环境配置方案。在这个过程中，我将分享我的经历和所学到的知识，涵盖背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结及扩展应用等方面的内容。让我们开始这个充满挑战与乐趣的旅程吧！
## 背景定位
作为一家初创企业，我们正在开发一款基于Python的Web应用，随着用户的不断增加，传统的本地开发环境逐渐无法满足需求。为了保证开发
在深度学习的领域，尤其是大规模模型训练时，使用多卡和多进程加速训练显得尤为重要。为了有效利用现代计算硬件的能力，采纳深度学习多卡多进程的方法，可以显著提高训练效率和模型性能。然而，在实际的操作中，许多开发者发现自己面临着“深度学习多卡多进程怎么用”的问题，本文将详细记录解决该问题的过程。
## 问题背景
随着深度学习技术的不断发展，尤其在大型神经网络的训练中，模型的大小和数据集的复杂性不断上升
