文章目录一、计算机的基本概念1.计算机是什么：2.计算机的组成二、计算机语言1.计算机语言的概念2.计算机语言的发展编译型语言解释型语言三、交互方式3.1.交互方式的种类命令行的交互方式（Text-based User Interface）TUI图形界面化交互方式（Graphical UserInterface）GUI3.2.文本交互模式打开方式（win）3.3Dos命令四、文本文件和字符集4.
首先什么是drawcall？Draw Call就是CPU调用图形编程接口，来命令GPU进行渲染的操作。例如 OpenGL中的glDrawElement命令。1.CPU和GPU并行工作的原理为了CPU和GPU可以并行工作，就需要一个命令缓冲区(Command Buffer)命令缓冲区包含了一个命令队列，由CPU向其中添加命令，而由GPU从中读取命令。添加和读取的过程是相互独立的，因此命令缓冲区可以使
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2024-05-10 23:48:15
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Daniel Whitenack在最近举行的北美2017 KubeCon+CloudNativeCon大会上分享了如何使用TensorFlow和Kubernetes进行基于GPU的深度学习。他以物体检测为例子介绍了一种典型的人工智能工作流程。该工作流程包括预处理、模型训练、模型生成和模型推理。这些步骤都可以运行在Docker容器里。模型训练一般是通过框架来完成的，如TensorFlow或Caf
最近一朋友让我帮他做一个后台权限管理的项目。我就在我原来的项目加加改改但是还是不理想，查了不少资料也走了不了弯路。。。。。。shiro基本的配置我就不多说了这个很简单自己查查资料就完成…………下面是基本的配置不多说，如果这个静态的都不会配置那么就没必要继续往下看了，要稍微了解一点shiro的知识。另外要想动态加载权限的……思路就是重写ShiroFilterFactoryBean类中的setFilt
# Python NCCL 入门指南
在深度学习和分布式计算的领域，NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）被广泛应用来进行多GPU间的高效通信。对于刚入行的小白来说，理解如何在Python中使用NCCL可能会让人感到困惑。本文将逐步引导您实现这一目标，帮助您理解每一步的操作和代码实现。
## 整体流程
下面是实现Python NCCL的大
从DirectX 11.0版本（即SM5.0，需win7及以上）开始，引入Compute Shader（计算着色器）来进行GPU编程。Compute Shader不属于图形渲染管线的一个步骤，使得开发者可以脱离图形渲染管线的束缚，利用GPU强大的并行计算能力来提升性能。通过它对GPU资源进行读写操作，运行的结果通常会保存在Direct3D的资源中，我们可以将它作为结果显示到屏幕，或者给别的地方作为
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2024-04-06 09:02:06
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一：基本原理NCC是一种基于统计学计算两组样本数据相关性的算法，其取值范围为[-1, 1]之间，而对图像来说，每个像素点都可以看出是RGB数值，这样整幅图像就可以看成是一个样本数据的集合，如果它有一个子集与另外一个样本数据相互匹配则它的ncc值为1，表示相关性很高，如果是-1则表示完全不相关，基于这个原理，实现图像基于模板匹配识别算法，其中第一步就是要归一化数据，数学公式如下：二：实现步骤
Python 在使用 NVIDIA NCCL 进行深度学习训练时，能够有效提高多 GPU 之间的数据通信效率，尤其是在大规模分布式训练中，NCCL (NVIDIA Collective Communications Library) 是必不可少的工具。在这篇博文中，我们将深入探讨如何解决“python 使用 NCCL”相关的问题，包括适用场景、性能指标、特性拆解、实战对比、内核机制及生态扩展等方面
# Python 调用 NCCL 的探索
## 引言
随着人工智能和深度学习的迅猛发展，数据并行技术也日益受到关注。在这些高性能计算的情况下，能够有效地在多GPU环境中同步数据的技术显得尤为重要。NVIDIA Collective Communications Library（NCCL）正是这样一种高效的通信库，它可用于实现多GPU之间的高效数据传输。本文将介绍如何在 Python 中调用 N
原创
2024-08-04 05:24:56
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NCCL内部想参考NCCL库开发一套针对性的函数库。通过官方文档、源码、网上博客，整理了一些有关资料。图片都来源于网络，比较直观的介绍了NVIDIA GPU互联互通的底层硬件架构，和基于硬件链接开发的优化通信库NCCL介绍NCCL是Nvidia Collective multi-GPU Communication Library的简称，它是一个实现多GPU的collective communica
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2024-07-11 10:17:57
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# 如何实现 "docker nccl"
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下实现 "docker nccl" 的整体流程。在这个过程中，我们将使用 Docker 来构建一个包含 NCCL 的容器。
```mermaid
gantt
title 实现 "docker nccl" 流程图
section 构建Docker镜像
创建Dockerfile
原创
2024-04-16 06:16:31
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# 如何在 PyTorch 中实现 NCCL 的多GPU训练
如果你是刚入行的小白，想要学习如何使用 PyTorch 实现 NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）以支持多 GPU 的并行训练，本文将为你提供清晰的指导。我们将从整体流程开始，并介绍每一步所需的代码，以及相关的用法和注释。
## 整体流程
我们将实现以下步骤：
| 步骤 |
容器开机自启动方法一服务启动：chkconfig docker on检查： chkconfig docker 如果返回true，则显示添加服务到自启动成功容器启动脚本： 在/etc/rc.local 里面添加：docker start xxxx >/dev/null 2>&1 &然后给/etc/rc.d/rc.local赋予可执行的权限chmod 777 /etc/rc
### PyTorch集成NCCL的全面指南
在深度学习领域，PyTorch是一个非常流行的框架，而NCCL（NVIDIA Collective Communication Library）则为多GPU分布式训练提供了高效的通信能力。在这篇文章中，我们将探讨如何将PyTorch和NCCL集成在一起，具体步骤如下：
#### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
作者：曹彬 | 旷视 MegEngine 架构师 简介 从 2080Ti 这一代显卡开始，所有的民用游戏卡都取消了 P2P copy，导致训练速度显著的变慢。针对这种情况下的单机多卡训练，MegEngine 中实现了更快的集合通信算法，对多个不同的网络训练相对于 NCCL 有 3% 到 10% 的加 ...
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2021-08-09 11:25:00
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因为工作需要，必须安装使用NCL，然后通过官网的建议，是直接利用conda安装，接下来就是苦难之旅。第一步，window安装子系统win10已经支持安装Ubuntu虚拟系统，直接在 Microsoft Store 中搜索 Ubuntu 18.04 LTS （其它版本也行）选择安装。安装成功后可以在菜单中启动子系统。第一次启动，此时可能会报错，提示如下：The WSL optio
# PyTorch NCCL 测试：深度学习中的高效分布式计算
在深度学习的研究和应用中，随着模型的复杂性和数据的规模的不断增加，单机训练往往会面临性能瓶颈。因此，分布式计算成为了一种重要的解决方案。NVIDIA Collective Communications Library（NCCL）是专为NVIDIA GPU优化的库，用于加速深度学习中的模型训练。本文将为您介绍如何在PyTorch中使用
# 实现 PyTorch NCCL 插件的指南
作为一名刚入行的小白，你可能会对如何实现 PyTorch NCCL 插件感到迷茫。NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）是一个优化的通信库，用于多GPU和多节点环境中的数据并行训练。本文将为你提供一份详细的指南，让你能够顺利实现 PyTorch NCCL 插件。
## 流程概览
为了实现 P
# 使用 PyTorch 指定 NCCL 进行分布式训练
在深度学习的训练过程中，尤其是处理大型模型和数据集时，分布式训练变得越来越重要。PyTorch 提供了多种方式进行分布式训练，其中 NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) 是一个高效的库，专为多GPU和分布式训练而设计。本文将介绍如何在 PyTorch 中使用 NCCL，提供代码示例
## 如何设置nccl环境变量
### 引言
在python开发中，设置nccl环境变量是必不可少的一项任务，它可以帮助我们更好地进行分布式训练。在本文中，我将向你展示如何设置nccl环境变量的步骤和相关代码，并解释每一步的含义。
### 流程图
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 下载nccl库
op2=>operation: 设置环境变量
op3=
原创
2023-08-11 16:23:04
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