39 | MESI 协议：如何让多核 CPU 的高速缓存保持一致？你平时用的电脑，应该都是多核的 CPU。多核 CPU 有很多好处，其中最重要的一个就是，它使得我们在不能提升 CPU 的主频之后，找到了另一种提升 CPU 吞吐率的办法。不知道上一讲的内容你还记得多少？上一节，我们讲到，多核 CPU 里的每一个 CPU 核，都有独立的属于自己的 L1 Cache 和 L2 Cache。多个 CPU
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2024-08-30 11:28:28
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电脑卡顿的解决方法：首先全面杀毒：首先检查您的电脑是不是中了病毒。电脑软件安装较多的时候，可能在安装的过程中了病毒，可以使用杀毒软件对电脑进行全面杀毒操作。反应速度慢有N多原因,不一定是病毒什么的， 使用了多长时间？是否清理过注册表？清理过多余文件？以及优化系统？试一下~~~系统文件夹(windows)下,有一个叫temp的文件夹里面的东西清了。 电脑使用时间一久，常常会遇到 CPU 占
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2024-01-15 15:55:43
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目录1.预备知识1.1 主机(Host)，节点(Node)，进程(Process)和工作结点(Worker)。1.2 World，Rank，Local Rank1.2.1 World1.2.2 Rank1.2.3 Local Rank2. PyTorch单机多卡数据并行2.1 多进程启动2.1.1 多进程启动示例2.2 启动进程间通信2.2.1 初始化成功示例2.2.2 初始化失败示例2.2.3
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2023-09-28 21:44:24
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关于单CPU，多CPU上的原子操作 http://software.intel.com/zh-cn/blogs/2010/01/14/cpucpu/?cid=sw:prccsdn956 所谓原子操作,就是"不可中断的一个或一系列操作" 。 硬件级的原子操作： 在单处理器系统(U...
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2010-01-19 10:38:00
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# Windows 上 PyTorch 多卡训练指南
## 引言
在深度学习的研究与应用中，训练大型模型通常需要大量的计算资源。多卡训练是提升训练速度的重要手段之一。本文将详细介绍如何在 Windows 系统上使用 PyTorch 实现多卡训练，并配以代码示例和流程图，帮助读者更好地理解这一过程。
## 多卡训练的基本概念
多卡训练，即使用多个 GPU 同时进行模型训练。通过并行处理，可以
原创
2024-09-25 06:54:21
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1.多任务：学习python多线程与多进程之前，需要先知道多任务这个概念。多任务即是同一时间让系统执行多个任务，其中包括并发和并行两种方式。A.并发 如上图所示，假设应用场景下只有单核的CPU，需要同时处理3个任务。这就是并发，单核CPU在开启任务1之后会立马开启任务2，任务3也同理。这种在一段时间内交替执行任务的方式就成为并发。此外，单核CPU下只会存在并发，不存在并行的情况。B.并行 并行就是
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2023-09-04 15:59:57
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在高性能计算和深度学习任务中，许多开发者面临“Python 多卡”问题。在这个场景下，通常需要分配程序负载到多个 GPU，以提升训练速度和性能。不过，如何正确配置与调试代码，以确保多卡协同工作，往往是个挑战。
```mermaid
flowchart TD
A[用户启动多卡训练] --> B{系统检测到多卡}
B ==> C[初始化多个GPU]
B ==> D[设定训练参
当数据量或者模型很大的时候往往单GPU已经无法满足我们的需求了，为了能够跑更大型的数据，多GPU训练是必要的。PyTorch多卡训练的文章已经有很多，也写的很详细，比如：https://zhuanlan.zhihu.com/p/98535650https://zhuanlan.zhihu.com/p/74792767 不过写法各异，整合到自己的祖传代码里又有一些问题，在此记录一下踩坑。DataPa
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2023-09-09 18:54:21
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# Python多CPU编程
在现代计算中，多核处理器已经成为常态。为了充分利用这些多核处理器，我们需要编写能够并行执行的代码。Python作为一种高级编程语言，提供了多种方式来实现多CPU编程。本文将介绍Python中实现多CPU编程的几种方法，并提供相应的代码示例。
## 多CPU编程的基本概念
多CPU编程通常指的是将一个任务分解成多个子任务，然后将这些子任务分配到多个CPU核心上并行
原创
2024-07-25 11:11:08
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ResNet模型在GPU上的并行实践TensorFlow分布式训练：单机多卡训练MirroredStrategy、多机训练MultiWorkerMirroredStrategy4.8 分布式训练当我们拥有大量计算资源时，通过使用合适的分布式策略，我们可以充分利用这些计算资源，从而大幅压缩模型训练的时间。针对不同的使用场景，TensorFlow 在 tf.distribute.Strategy`中为
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2024-08-01 07:49:56
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01电脑配置不低，只是乖乖上网打游戏，为什么就是卡？为什么就是运行慢？今天小宁萌给大家来说道说道这一“世纪难题”。首先我们要知道为什么会出现这种情况，先判断是硬件方面还是软件方面的原因，然后才能对症下药。不同的原因解决方法也不尽相同，但是分析的思路并没有那么复杂。如何改善系统卡顿？1.任务管理器资源占用情况针对资源占用情况，可通过任务管理器观察每个程序的占用资源和硬件是否超负荷工作，找到占用率高的
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2023-07-26 22:27:42
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充分的利用CPU的性能优势，从而加快代码的执行速度多线程的编程其实也是异步编程的一种形态还记得之前提到的一个特性吗？对于单核的CPU，同一时刻，只允许一个线程来执行代码，那么多线程的意义在什么地方呢，理论上是这样的，但是对于多核的CPU，比如4核的CPU，让A核处理主线程，其他的核处理新开的线程，多核的CPU完全是，有能力让不同的核去处理不同的线程，这个时候其实就是在并行的处理程序，其实这个就是多
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2023-08-15 14:19:48
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Python多线程CPU密集型计算CPU密集型（CPU—bound）CPU密集型也叫做计算密集型，是指I/O在很短的时间就可以完成，CPU需要大量的计算和处理，特点是CPU占用率高例如：压缩解压缩、加密解密、正则表达式搜索IO密集型计算IO密集型指的是系统运作大部分的状况是CPU在等I/O（硬盘/内存）的读/写操作，CPU占用率低例如：文件处理程序、网络爬虫程序、读写数据库程序多进程、多线程、多协
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2023-08-10 22:13:54
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使用PN532复制一张新卡概述一.IC卡简述二.PN532简述三.利用上位机crack.exe控制PN532读写卡 概述本文主要目的是通过NFC（PN532模块），读取M1卡的内容，并把内容保存下来；然后写入一张空卡（UCID卡）,从而得到一张可用的新卡。一.IC卡简述本文主要讲述高频卡： 频段：高频 频率：13.56Mhz 类型：可读写IC卡，非接触式 IC卡类型：普通IC卡（M1卡）、UID
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2024-03-13 10:08:54
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SMP系统中，为了要增加更多的处理器，就不得不消耗更多资源在处理CPU抢占内存以及内存同步等两大问题，CPU抢占内存是由于当SMP架构中的某颗CPU在存取内存中的某段地址时，会锁定该段地址的数据，等到处理完才会释放给其它CPU存取，其它CPU若同时有存取该段数据的需求，就必须乖乖排队等待，当CPU数量越多时，类似的情况就会更严重。因此SMP CPU的设计就大幅增加高速缓存的容量，让大量的数据操作在
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2024-10-14 23:33:34
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初识CPU卡、SAM卡/CPU卡简介、SAM卡简介IC卡按照接口方式可分为接触式卡、非接触式卡、复合卡；按器件技术可分为非加密存储卡、加密存储卡和CPU卡。加密存储卡是对持卡人的认证，只有输入正确的密码才能访问或者修改卡中的数据，最典型的是手机SIM卡的PIN码；当设置PIN码后，开机必须输入PIN...
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2015-08-05 15:47:00
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1 DataParallel据说存在多个GPU之间显存不均衡的问题，因此我直接选择了pytorch所建议的DistributedDataParallel，为多机多卡设计，但同时也可以实现单机多卡，能够使得各个GPU之间负载均衡。2 DistributedDataParallel现在的DistributedDataParallel是基于多进程策略的多GPU训练方式。首先是单机多卡的方式上，针对每个G
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2023-10-29 22:05:31
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# PyTorch在单卡上训练的模型如何加载到多卡上
随着深度学习模型复杂度的增加，使用多个GPU进行训练已成为一种常见的做法。将已经在单卡上训练好的模型迁移到多卡环境中，能够显著提高训练效率和加速模型性能。在本方案中，我们将探索如何将一个使用PyTorch训练的单卡模型迁移到多卡，具体步骤包括模型的保存、加载以及使用数据并行训练。
## 步骤概述
1. **模型训练与保存**：在单卡上训练
原创
2024-09-20 12:58:44
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一般来说，对存储卡和逻辑加密卡操作，使用接触式IC卡通用读写器；对CPU卡使用CPU卡读写器。所谓“通用读卡器”是指它可以对大多数流行的存储卡和逻辑加密卡操作。而CPU卡由于有ISO/IEC 7816.3/4的规范，其通讯协议、命令格式都是兼容的，被看作是一种卡。当然，也有将“通用读卡器”与CPU读卡器二合一的真正的接触式通
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2023-12-27 18:17:07
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何为分布式训练 分布式计算指的是一种编写程序的方式，它利用网络中多个连接的不同组件。通常，大规模计算通过以这种方式布置计算机来实现，这些计算机能够并行地处理高密度的数值运算。在分布式计算的术语中，这些计算机通常被称为节点（node），这些节点的集合就是集群。这些节点一般是通过以太网连接的，但是其他的高带宽网络也可以利用分布式架构的优势。并行策略的类型 并行深度学习模型有两种流行的方式：模型并行、数
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2023-09-16 22:04:04
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