目录节点状态查看追踪任务运行任务使用示例 节点状态查看用sinfo可以查看现有的节点，分区：$ sinfo
PARTITION AVAIL TIMELIMIT NODES STATE NODELIST
cpu* up 30-00:00:0 1 comp cn042
cpu* up 30-00:00:0 45 mix cn[001-
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2024-09-09 06:48:41
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《SLAM十四讲》学习笔记——第二章写在前面一、ubuntu系统的安装1.1安装ubuntu双系统的准备二、库安装三、程序3.1 g++3.2 cmake3.2.1 CMakeLists.txt3.2.2 .cpp文件3.2.3编译与执行3.3 使用库3.3.1 什么是库？库的作用？3.3.2 库的分类3.3.3 库的编写与生成3.3.4 调用库3.4 Kdevelop3.4.1基本使用3.4.
批处理什么是Draw Call什么是批处理使用批处理使用gl_InstanceID对多个物体做偏移处理实例测试补充 什么是Draw Call在渲染物体之前，物体模型顶点数据保存在内存中，CPU通过向GPU发送渲染指令后，数据会复制到显存中，然后进行渲染。在这个过程中，CPU向GPU发送渲染指令的过程，名为Draw Call。OpenGL中的渲染指令是指： glDrawArrays(GL_TRIA
探秘NVIDIA-Jobs：GPU计算任务调度的利器项目地址:https://gitcode.com/boxvc/NVIDIA-Jobs项目简介NVIDIA-Jobs 是一个由NVIDIA开发的开源项目，旨在为大规模GPU集群提供高效、灵活的任务调度解决方案。它专为科学计算、深度学习和人工智能应用设计，旨在最大化GPU资源的利用率，并简化高性能计算环境下的工作流程。技术分析NVIDIA-Jobs
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2024-06-17 14:31:06
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1.slurm.conf简介slurm.conf是一个ASCII文件，它描述了一般的Slurm 配置信息、要管理的节点、有关如何将这些节点分组到分区中，以及各种调度与这些分区关联的参数。此文件应为在群集中的所有节点上保持一致。可以通过设置SLURM_CONF在执行时修改文件位置 环境变量。Slurm 守护进程还允许您覆盖 使用“-f”的内置位置和环境提供的位置 选项。文件的内容不区分大小写，但节点
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2024-06-13 09:23:07
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以下这段文字翻译自技术大牛Brendan Gregg和Jim Mauro 2011年的著作：《DTrace: Dynamic Tracing in Oracle Solaris, Mac OS X and FreeBSD》第三章《System View》里关于CPU利用率的一个介绍（56页）。个人觉得写得很清晰，就把它翻译出来，希望能让更多人对CPU利用率有正确的理解。翻译有错之处，还希望大家批评
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2024-05-25 12:52:19
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SLURM (Simple Linux Utility for Resouce Management)非常成熟的开源社区集群批处理调度系统。介绍2008年左右起源于LLNL实验室, 最新版本20.11开源软件(约50万行c源码)，开发和发布一直活跃用户群: Top10里有5家使用(天河HPC是其一)商业公司SchedMD提供顾问咨询服务完善的插件为用户提供较便利的扩展功能特点:结构清晰、功能丰富、
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2024-08-13 15:29:47
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**如何通过slurm指定Python版本**
在使用slurm来管理作业时，有时我们希望能够指定使用特定版本的Python来运行我们的脚本。本文将介绍如何通过slurm中的环境变量和module命令来指定Python版本。
首先，我们需要在slurm作业脚本中设置环境变量，来指定我们想要使用的Python版本。我们可以使用以下代码来设置环境变量：
```bash
#!/bin/bash
#
原创
2024-04-24 06:10:37
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学SLAM的小姑娘2017年１月20号正式定下了研究生期间的研究方向：SLAM，之前的我是完全不懂什么叫SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）,叫做同时定位与地图重建，主要解决了机器人的位姿和地图构建，从我现在的理解，也就是这样了。 本学期开始，重装了系统，用的时Ｕbuntu14.04,瞬间感觉自己电脑无比干净，因为是个Linux菜鸟，上学期
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2024-10-15 16:47:35
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将GPU版本的代码转换为CPU版本通常需要考虑一些关键因素，因为GPU和CPU在架构和并行计算方面有很大的差异。下面是一些一般性的指导原则：1.并行化结构： GPU通常是为大规模并行计算而设计的，而CPU更倾向于处理串行任务。因此，GPU代码通常使用并行编程模型（如CUDA、OpenCL）来利用大量的核心。在将代码转换为CPU版本时，你可能需要重新设计算法以更好地适应CPU的串行性能。 2.线程和
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2024-08-09 09:48:11
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## Slurm调度GPU
### 概述
Slurm是一个开源的集群管理工具，用于在大规模计算机集群中调度、管理作业。在需要使用GPU的任务中，Slurm可以帮助我们有效地管理GPU资源，以实现并行计算的加速。本文将介绍如何在Slurm中实现GPU的调度。
### 流程图
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1. 创建Slurm配置文件 | 在集群的主机上创建Slur
原创
2024-05-16 10:15:57
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相关手册与软件准备官方使用手册安装前置软件FileZilla传输数据filezilla是一款用于与远程服务器传输数据的软件。 下载FileZilla，下载教程参考 FileZilla官方使用说明：https://welcome.filezilla-project.org/welcome?type=client&category=documentation_network&versi
WIN10python3.7配置MaskRCNN环境及demo测试（tensorflow-gpu1.x）一.工具二. 环境搭建三.下载mask_R-CNN四.运行demo进行测试 #本文参考了各种配置教程，最终完成mask_R-CNN环境搭建与demo测试。一.工具python3.7与pycharm；CUDA 9.0 Toolkit，tensorflow2.0以下最好都用cuda 9.0（pat
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2024-09-27 14:34:29
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Motivation之前从来没有用过集群，跑代码都是用单独的服务器，第一次上手组里的集群懵逼了一天。中文的博客大部分都写的很一般，有些我想知道的问题也找不到答案。所以就想着，自己一遍学习一边记录一下，做成一个入门的介绍，方便自己和其他新入门的朋友查看。查看节点状态sinfo输出参数的含义PARRITION：节点所在分区
AVAIL：分区状态，up 标识可用，down 标识不可用
TIMELIMIT
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2024-05-29 07:08:30
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提交交互式任务交互式任务是一种特殊的队列任务，在该模式下，用户可以直接登录到计算节点，此后 所有的操作都在这个节点上进行。这个功能主要是方便用户在服务器上调试程序， 以便能够实时看到程序的输出。 我们需要使用 salloc 命令来分配交互式任务所需的资源，它的语法为$ salloc [申请资源]其中，用户需要以选项的方式指定申请的资源，这些选项与 SLURM 脚本中的选项基本 相同。常用选项为：-
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2024-06-06 10:39:24
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编写Slurm脚本#!/bin/bash
#SBATCH -J test # 作业名是 test
#SBATCH -p cpu # 提交到 cpu 分区
#SBATCH -N 1 # 使用一个节点
#SBATCH --cpus-per-task=1 # 每个进程占用一个 cpu 核心
#SBATCH -t
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2024-06-05 10:28:45
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Slurm配置文件配置文件示例slurm.conf是Slurm的核心配置文件，它描述了一般的Slurm 配置信息、要管理的节点、有关 如何将这些节点分组到分区中，以及各种调度 与这些分区关联的参数。该配置文件在群集中的所有节点上保持一致。如果修改了slurm.conf相关配置文件，诸如slurmctld端口等，需要使用scontrol reconfigure重新配置。（注意：slurm.conf是
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2024-04-04 12:11:06
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Slurm GPU调度配置是在Kubernetes集群中使用Slurm作为调度器来实现GPU资源的调度和管理。在使用Slurm进行GPU调度配置时，需要使用一些特定的命令和设置来实现。下面我将详细介绍整个过程，并给出相应的代码示例。
首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 | 说明 |
|------|----------|---
原创
2024-05-16 10:15:44
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先决条件在本教程中我们将使用到一个轻量级的模拟器，请使用以下命令来安装： $ sudo apt-get install ros-<distro>-ros-tutorials 用你使用的ROS发行版本名称(例如electric、fuerte、groovy、hydro等)替换掉'<distro>'。
图概念概述Nodes:节点,一个节点即为一个可执
前言 本周博客我们给大家介绍一下SiftGPU。由于特征匹配是SLAM中非常耗时间的一步，许多人都想把它的时间降至最短，因此目前ORB成了非常受欢迎的特征。而老牌SIFT，则一直给人一种“很严谨很精确，但计算非常慢”的印象。在一个普通的PC上，计算一个640$\times$480的图中的SIFT大约需要几百毫秒左右。如果特征都要算300ms，加上别的ICP什么的，一个SLAM就只能做成两帧左右的
