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随着深度学习、区块链的发展,人类对计算量的需求越来越高,在传统的计算模式下,压榨GPU的计算能力一直是重点。 NV系列的显卡在这方面走的比较快,CUDA框架已经普及到了高性能计算的各个方面,比如Google的TensorFlow深度学习框架,默认内置了支持CUDA的GPU计算。 AMD(ATI)及其它显卡在这方面似乎一直不够给力,在CUDA退出后仓促应对,使用了开放式的OPENCL架构,其中对CUDA应当说有不少的模仿。开放架构本来是一件好事,但OPENCL的发展一直不尽人意。而且为了兼容更多的显卡
参考刘文志等所著《OpenCL异构并行计算》,结合自身实践所做的总结,在此,特别感谢蒋工给予的指导。由于作者认知水平有限,文中如有不到的地方,欢迎大家批评指正。
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1.先在Vmware上,把虚拟机硬盘做扩展,如果有快照存在,磁盘可能是不可编辑状态,先删除快照后再扩展。
首先,我们先进行访存上的优化。原始版本的矩阵乘法实现虽然简单,但是在进行计算的过程中需要频繁的与DDR进行数据交互,但是DDR与FPGA进行交互的过程中是十分耗费时间与功耗的,因此,我们需要在FPGA上开一个局部的存储空间,先将数据从DDR搬运到FPGA片上的存储空间上,然后再进行计算,计算的过程数据在片上的空间进行索引,最后将计算完的数据再统一搬运回DDR上。这样,在片上的计算过程就不会频繁的受到DDR与FPGA访存慢的限制。
承接第二篇Local Memory的实现方法,接下来进一步进行矩阵乘法的优化处理。本文主要解决gmem carry dependency的问题。在这里,不采用Max Memory Ports的方法,因为采用多个接口会消耗大量的LUT资源,并且大大的限制时钟频率的提升。其实,前面分析过了造成gmem carry dependency的原因,在矩阵乘法的实现过程中,我们完全可以将两个输入的数据分离,不需要在一个for循环中同时进行数据的读取而导致一个for循环在pipeline的过程中需要对两个接口进行读取的问题。因此我们改进代码,将两个输入数据分离并实现Burst突发传输。
20.使扩容的空间写入文件系统,如果文件系统格式是xfs则用xfs_growfs命令
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分析综合结果的方法: * 首先分析对于添加的优化指令是否综合实现,若不能实现,原因是什么? * 然后分析代码pipeline的情况。SDAccel对于嵌套的for循环来讲:pipeline内层的for循环全部unroll,pipeline外层的for循环试图进行Flattening,Flatten成功则统一到一个pipeline中。 * 对于pipeline的循环进一步分析II值是多少,理论能优化到多少?
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现在经过前面两次优化后,代码的组织结构没有什么问题了,现在的关键问题是:矩阵运算的嵌套for循环仅仅实现了内层的pipeline,因为外层for循环无法对内部的for循环flatten,所以外面两层的for循环没有实现pipeline。要解决这个问题,最直接的思路就是将最内层的for循环直接进行循环展开,进一步提高计算过程的并行度。但是在进行循环展开的过程中,需要将内层用到的数组进行切割,否则将无法进行unroll。因此,我们将用到的指令有三个:内层for循环要进行循环展开(unroll),并行计算用到的数组要进行数组切割(array partition),次外层的for循环要流水起来(pipeline)。
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前文我们对DDP的一些支撑模块已经做了介绍,这为本文做了必要的铺垫,本文就开始介绍Python世界代码和C++世界的初始化部分。下文介绍C++世界的核心代码。
因为前文已经围绕Reducer相关的各种成员变量做了相关分析,所以本文开始做动态逻辑分析,目的是:把前面几篇文章串联起来,为后面分析前向传播和反向传播设定基础。
案例需求: 创建一个2.5G大小的逻辑卷 案例思路: 物理的设备 将物理设备做成物理卷 创建卷组并将物理卷加入其中 创建逻辑卷 格式化逻辑卷 挂载使用 案例实现 步骤: 1. 物理设备 [root@zutuanxue ~]# lsblk /dev/sdb NAME MAJ:MIN RM SIZE RO TYPE MOUNTPOINT sdb 8:16 0 20G 0 disk ├─sdb1 8:17 0 2G 0 part /disk1 ├─sdb2 8:18
LED:红灯与蓝灯,红灯---亮/灭,蓝灯---亮/灭/呼吸 节点:/sys/class/misc/misc_dev/pwm_leds/ blue_func: cat 读取状态 echo 写入:0:低亮;1:中亮;2:高亮;4:灭;6:呼吸灯 red_func cat 读取状态 echo 写入:1:中亮;4:灭;
PyTorch Zero Redundancy Optimizer 是一类旨在解决数据并行训练和模型并行训练之间权衡问题的算法。Zero Redundacy Optimizer 的思想来源于微软的ZeRO,具体实现是基于 Fairscale 的OSS。
即进程组。默认情况下,只有一个组,一个 job 即为一个组,也即一个 world。
我们在使用binder时候的大致流程是先获取servicemanger的binder,然后通过该binder获取目标服务的binder,最后调用该binder的接口。本篇就介绍下第一步的内容,涉及了从native到驱动,fwk部分先不涉及,希望可以完全理解servicemanager的获取流程。
NVMe over Fabrics (NVMe-oF) 是 NVMe 网络协议对以太网和光纤通道的扩展,可在存储和服务器之间提供更快、更高效的连接,并降低应用程序主机服务器的 CPU 利用率
在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,介绍了官方的几个例子,我们接下来会介绍PyTorch的弹性训练,本文是第二篇,重点关注的是如何启动弹性训练,并且可以对系统总体架构有所了解。
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逻辑卷管理器是Linux系统用于对硬盘分区进行管理的一种机制,为了解决硬盘设备在创建分区后不易修改分区大小的缺陷。尽管对传统的硬盘分区进行强制扩容或缩容从理论上讲是可行的。但是却可能造成数据的丢失。LVM技术是在硬盘分区和文件系统之间添加了一个逻辑层,它提供了一个抽象的卷组,可以把多块硬盘进行卷组合并。这样一来,用户不必关心物理设备和底层架构和布局,就可以实现对硬盘分区的动态调整。
创建群聊:企业微信没有场景群,可以拉三五好友进群,然后再给他们踢出去,这样就有了一个只有自己的群。
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
从2001年DDR内存面世以来发展到2019年的今天,已经走过了DDR、DDR2、DDR3、DDR4四个大的规格时代了(DDR5现在也出来了)。内存的工作频率也从DDR时代的266MHz进化到了今天的3200MHz。这个频率在操作系统里叫Speed、在内存术语里叫等效频率、或干脆直接简称频率。这个频率越高,每秒钟内存IO的吞吐量越大。但其实内存有一个最最基本的频率叫核心频率,是实际内存电路的工作时的一个振荡频率。它是内存工作的基础,很大程度上会影响内存的IO延迟。我今天想给大家揭开另外一面,这个叫核心频率的东东其实在最近的18年里,基本上就没有什么太大的进步。
在本教程中,我们演示了如何将特征归属方法应用于图。具体来说,我们试图找到对每个实例预测最重要的边。
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0, broadcast_buffers=True, process_group=None, bucket_cap_mb=25, find_unused_parameters=False, check_reduction=False)[source]
该文章是一篇关于技术社区内容编辑的总结,主要讲述了技术社区在内容编辑方面所面临的挑战和解决方案。文章还探讨了在技术社区中,如何通过编辑和审查制度来提高内容的质量和准确性。同时,文章也提及了技术社区在编辑和审查过程中所面临的道德和法律问题,并给出了相应的解决建议。
下面使用IIC子系统框架编写EEPROM的驱动,驱动端代码使用杂项字符设备框架,并且实现了文件指针偏移;在应用层可以将EEPROM当做一个255字节大小的文件进行编程读写。
FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统,它对文件进行管理,功能包括:文件存储、文件同步、文件访问(文件上传、文件下载)等,解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务,如相册网站、视频网站等等。 FastDFS为互联网量身定制,充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制,并注重高可用、高性能等指标,使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传、下载等服务。
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此时会自动新建pv:/dev/sdc.同理,如果新建的vg使用新加的磁盘全部空间的话,也可以省略第2、3步直接创建vg
本文是我几个月前在研究linux kernel Cgroups时整理的。文中大部分的理论知识是从网上各种贴子solo的,源码分析部分,我是基于kernel 4.4.19的代码进行解读分析的,各个内核版本之间应该几乎没啥差别。了解内核中Cgroups的知识,对理解docker底层原理还是有帮助的。 ##介绍 Cgroups是control groups的缩写,是Linux内核提供的一种可以限制、记录、隔离进程组(process groups)所使用的物理资源(如:cpu,memory,IO等等)的机制。 ##
在Linux环境下搭建QT的Android开发环境,开发了一款APP想部署安装在实体手机设备上。
底层host controller驱动调用,用来分配或者释放一个struct mmc_host结构体,将其于mmc_host_class关联,并且做部分初始化操作。
通过上文分析,我们已经知道了 DDP 的基本架构和如何初始化,本文就看看其核心 Reducer 的静态架构。Reducer提供了反向传播中梯度同步的核心实现。
到现在,我相信大家理论已经掌握了,轮子也造好了。但有的人是不是总感觉还差点什么?没错,还缺了实战经验。对于AB实验平台完善的公司 ,这个经验不难获得,但有的同学或多或少总有些原因无法接触到AB实验。所以本文就告诉大家,如何利用Python完整地进行一次A/B试验模拟。
原本是没有这篇文章的,因为原来写Binder的时候没打算写Binder驱动,不过我发现后面大量的代码都涉及到了Binder驱动,如果不讲解Binder驱动,可能会对大家理解Binder造成一些折扣,我后面还是加上了这篇文章。主要内容如下:
今天将分享TensorRT加速推理三维分割网络完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
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继上一篇:https://cloud.tencent.com/developer/article/1054078 一、驱动流程解析: 1、模块加载: 1 static struct of_device_id stk_match_table[] = { 2 { .compatible = "stk,stk3x1x", }, 3 { }, 4 }; 5 6 static struct i2c_driver stk_ps_driver = 7 { 8 .driver =
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