并行计算指的在同一时刻存在多于一个计算任务被执行。由于CPU主频提高的上限，使用多核心处理器进行并行计算早已成为主流。GPU也是一个多核心的处理器，但它的并行计算模型与多核的CPU有很大区別。我们有必要了解GPU的并计算模型。 对并行计算模式进行分类是了解CPU和GPU并行计算区别的有效方式。
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2024-03-17 22:19:58
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测试caffe–用c++训练数据集的三个实例caffe本来也不支持windows，能移植到windows下已经很不错了。 1、（1）首先明确我们需要设定两个重要的prototxt文件，它们分别是CAFFE_ROOT/examples/mnist下的lenet_train_test.prototxt和lenet_solver.prototxt。（注：lenet为一种网络模型） （2）在lenet
利用MPS和MIG实现GROMACS吞吐量最大化GROMACS是一个生物分子系统模拟软件包，是全球使用最广泛的科学应用软件之一，是了解包括当前COVID-19大流行潜在生物过程在内的重要生物过程的关键工具。在这篇文章中，我们展示了与核心开发团队合作执行的最新优化，这些优化使 GROMACS 能够比以前在现代多 GPU 服务器上运行得更快。这些优化涉及将计算和通信都卸载到 GPU，后者对于那些可以有
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2024-03-15 15:11:17
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1. 基本概念1.1 Mali GPU家族 Mali GPU家族都包含以下通用的硬件：• 基于分块的延迟渲染: Mali GPU把framebuffer分成许多块(16 x 16像素)，然后一块一块地进行渲染。基于分块的渲染是有效的，因为像素值使用片上内存进行计算。它需要更少的内存
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2024-04-25 16:53:59
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这周抽空研究了一下SurfaceFlinger，发现真正复杂的并不是SurfaceFlinger本身，而是android的display显示系统，网上关于这部分的介绍有不少，本不打算写的，但是发现还是记录一下研究代码的过程比较好，一是能够帮助自己理清思路，另一个原因就是以后当这块内容忘记的时候，能快速的通过这个记录捡起来。
我们看Sur
本周《涨知识啦》主要给大家介绍的是结势垒肖特基二极管（JBS：Junction Barrier Controlled Schottky Diode）和混合式PIN-肖特基二极管（MPS：Merged PIN Schottky Diode）的区别。首先，不知道大家看到下边这张图后第一时间想到的是什么结构呢，JBS还是MPS？是不是傻傻分不清楚？小赛有时也被这两个相似的器件搞混呢！今天小赛就带大家区分
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2024-01-30 13:48:11
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MPS即主生产计划。 MPS是确定每一具体的最终产品在每一具体时间段内生产数量的计划。这里的最终产品是指对于企业来说最终完成、要出厂的完成品，它要具体到产品的品种、型 号。这里的具体时间段，通常是以周为单位，在有些情况下，也可以是日、旬、月。主生产计划详细规定生产什么、什么时段应该产出，它是独立需求计划。主生产计划根据客户合同和市场预测(contract and marketing forecas
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2024-01-21 00:13:06
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# 理解与实现 mPS 架构：新手开发者的指南
mPS（Microservices, Persistence, and Security）架构是一种现代软件设计模式，旨在通过微服务提供弹性和易维护性。在这篇文章中，我们将逐步实现一个简单的 mPS 架构项目，适合刚入行的小白。
## 整体流程
在开始之前，我们需要了解实现 mPS 架构的基本步骤。以下是一个简化的流程图：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-29 05:38:50
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通常在程序开始之前并不知道需要多大的显存，程序会去申请GPU的显存的50%比如一个8G的内存，被占用了2G，那么程序会申请4G的显存（因为有足够的剩余显存）如果此时显存被占用7G，那么程序会申请剩下的所有的1G的显存。也许你的程序根本用不着这么多显存，200M也许就够了，这时候如果程序能按照需求去申请就好了，幸运的是，这样的方法是存在的：import tensorflow as tf
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2024-03-22 14:32:58
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今天在开一个小会，深深体会到学习方法的重要性，
****真是无处不在，当然我也是处于苦闷的初学者阶段，
在讨论一个reorder point，一扯扯远了，唉，
这是有这个讨论引申出来的，MPR和MPS，蛮有意思，我网上自己收集了一点，
MPS（主生产计划，Master Product Schedule）
- &
原创
2010-06-12 15:58:43
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前言在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。这里我们谈论的是单主机多GPUs训练，与分布式训练不同，我们采用的主要Pytorch功能函数为DataParallel而不是DistributedPar
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2023-08-05 18:30:02
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在这一篇博文中，我们将深入探讨“mysql MPS指标”的问题。MPS指标（每秒处理的请求数）是衡量MySQL数据库性能的重要标准。它可以帮助我们理解数据库在高并发场景下的处理效率。通过分析MPS指标，我们能够识别性能瓶颈，从而优化数据库配置和应用代码。
## 背景描述
在现代互联网应用中，MySQL作为一种广泛使用的关系型数据库，对于支撑高并发场景显得尤为重要。MPS指标直接影响用户体验，因
模型部署&推理模型部署模型推理我们会将PyTorch训练好的模型转换为ONNX 格式，然后使用ONNX Runtime运行它进行推理1、ONNXONNX( Open Neural Network Exchange) 是 Facebook (现Meta) 和微软在2017年共同发布的，用于标准描述计算图的一种格式。ONNX通过定义一组与环境和平台无关的标准格式，使AI模型可以在不同框架和环境
BERT & GPT
近年来，随着大规模预训练语言模型的发展，自然语言处理领域发生了巨大变革。BERT 和 GPT 是其中最流行且最有影响力的两种模型。在本篇博客中，我们将讨论 BERT 和 GPT 之间的区别以及它们的演变过程。1.起源 年， 首次推出 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformer
在当前的深度学习和计算密集型任务中，如何高效利用多个GPU成为了一个重要的技术挑战。Ollama是一个优秀的GPT工具，其性能在很大程度上依赖于GPU资源的合理分配和使用。为了有效发挥多个GPU的优势，本文将系统化地探讨在Ollama环境下多个GPU使用的相关问题及解决方案。
## 协议背景
在深入理解Ollama多个GPU问题之前，我们首先必须认识到不同协议和层级在计算资源管理中的重要性。以
Multi-Process Service(MPS)原理： 一个GPU卡上同时只能执行一个context；因此多进程同时往一个GPU卡上提交任务时，同时只能有一个任务跑起来，没法多任务并行； MPS服务：多进程提交的任务先提交至MPS服务进程，该进程会把所有任务使用同一个context但不同的stream, 提交给该块GPU卡，使得可以多任务并行
首先搞清楚php-fpm与cgi的关系cgi cgi是一个web server与cgi程序（这里可以理解为是php解释器）之间进行数据传输的协议，保证了传递的是标准数据。php-cgi php-cgi是php解释器，就是上文提到的cgi程序。Fastcgi Fastcgi是用来提高cgi程序（php-cgi）性能的方案/协议。 cgi程序的性能问题在哪呢？"PHP解析器会解析php.ini
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2024-10-20 20:43:06
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PBO(Pixel Buffer Object): opengl2.0之后才有的，PBO设计的目的就是快速地向显卡传输数据，或者从显卡读取数据，我们可以使用它更加高效的读取屏幕数据。 单个PBO读取屏幕数据效率大概和 glReadPixels() 差不多，双PBO交换读取效率会很高。原因是使用PBO时，屏幕上的数据不是读取到内存，而是从显卡读到PBO中，或者如果内部机制是读取到内存中，但这也是
引言物料需求计划（Material Requirement Planning，MRP），是一种工业制造企业内物资计划管理模式。 简单来说，MRP就是根据市场需求预测或顾客订单来指定生产计划，然后基于产品生成生产进度计划，再根据产品的材料与库存情况，通过自动化计算生产所需物料的需求量和需求时间，从而确定材料的加工进度以及采购日程的一套管理工具。今天向大家介绍一个用明道云搭建的简单MRP应用。它通过已
目录一、什么是消息队列优点：缺点：二、常见MQ产品三、如何保证传输信息的不丢失？1、数据会在哪些情况下丢失？2、如何避免生产者写入数据到MQ的时候发生丢失？`Kafka`：消息发送+回调函数：发送成功之后，生产者会收到MQ的回调`RocketMQ`: 1、采用消息发送+回调 2、采用事务消息的思想`RabbitMQ`：1、采用消息发送+回调 2、采用手动事务3、如何避免MQ主从同步的时候数据丢失
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2024-10-24 11:01:07
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