说到并行计算，我们有一个不可绕开的话题——MPI编程。MPI是一个跨语言的通讯协议，用于编写并行计算机。支持点对点和广播。MPI是一个信息传递应用程序接口，包括协议和和语义说明，他们指明其如何在各种实现中发挥其特性。MPI的目标是高性能，大规模性，和可移植性。MPI在今天仍为高性能计算的主要模型。与OpenMP并行程序不同，MPI是一种基于信息传递的并行编程技术。消息传递接口是一种编程接口标准，而不是一种具体的编程语言。简而言之，MPI标准定义了一组具有可移植性的编程接口。
之前的文章中介绍了天河二号的架构，我们大致了解到了天河二号是一个由很多计算节点组成的具有强大运算能力的超级计算机。
https://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/5827059.html
OpenFabrics Interfaces (OFI) 是一个新的应用程序接口系列，它向中间件和应用程序公开通信服务。 Libfabric 是 OFI 的第一个成员，是在 OpenFabrics 联盟的支持下，由行业、学术界和国家实验室合作伙伴组成的广泛联盟在过去两年中设计的。 libfabric 在 verbs 接口的目标和目标的基础上进行构建和扩展，专门设计用于满足高性能应用程序的性能和可扩展性要求，例如消息传递接口 (MPI) 库、对称分层内存访问 (SHMEM) 库、分区全局地址 Space (PGAS) 编程模型、数据库管理系统 (DBMS) 以及在紧密耦合的网络环境中运行的企业应用程序。 libfabric 的一个关键方面是它被设计为独立于底层网络协议以及网络设备的实现。 本文简要讨论了创建新 API 的动机，描述了驱动其设计的新颖需求收集过程，并总结了 API 的高级架构和设计
同步是在操作系统层面上，阻塞是在套接字上 Reactor是同步 Proactor是异步？
MPI是一个跨语言的通讯协议，用于并发编程。MPI标准定义了一组具有可移植性的编程接口。
学习参考地址:https://www.jianshu.com/p/2fd31665e816
如果发送的字节数等于接收的字节数，通信将成功。例如，可以发送一个包含两个int的数组，并接收一个long或者一个double。
HCA方案将所有的信道分为两部分：一部分信道固定配置给某些小区，即部分信道隔离；另一部分信道则保留在中心存储区中，为系统中的所有用户所共享，即部分信道共享。HCA是FCA和DCA的折中，故成为混合分配。（关于FCA和DCA参见相应词条）
0x00 前言 本篇是MPI的入门教程，主要是为了简单地了解MPI的设计和基本用法，方便和现在的Hadoop、Spark做对比，并尝试理解它们之间在设计上有什么区别。 身处Hadoop、Spark这些优秀的分布式开发框架蓬勃发展的今天，老的分布式编程模型是否没有必要学习？这个很难回答，但是我更倾向于花一个下午的时候来学习和了解它。 关于并发和并行编程系列的文章请参考文章集合 文章结构 举个最简单的例子，通过这个例子让大家对MPI有一个基本的理解。 解释一些和MPI相关的概念。 列举一些MPI的常用函数
官方文档: https://openucx.readthedocs.io/en/master/
近期由于一些原因接触到了并行计算，对于这个陌生的领域我最先接触到的是MPI框架。MPI（Message Passing Interface），可以理解为是一种独立于语言的信息传递标准。目前它有两种具体的实现OpenMPI和MPICH，也就是说如果我们要使用MPI标准进行并行计算，就需要安装OpenMPI或MPICH库。本文以MPICH为例，在ubantu中安装MPI的环境，并对vscode进行配置。
远程过程调用（RPC）是分布式服务广泛使用的一种技术。 这种技术现在越来越多地用于高性能计算 (HPC) 的上下文中，它允许将例程的执行委托给远程节点，这些节点可以留出并专用于特定任务。 然而，现有的 RPC 框架采用基于套接字的网络接口（通常在 TCP/IP 之上），这不适合 HPC 系统，因为此 API 通常不能很好地映射到这些系统上使用的本机网络传输，从而导致网络性能较低。 此外，现有的 RPC 框架通常不支持处理大数据参数，例如在读取或写入调用中发现的参数。我们在本文中提出了一个异步 RPC 接口，专门设计用于 HPC 系统，允许参数和执行请求的异步传输和直接支持大数据参数。 该接口是通用的，允许传送任何函数调用。 此外，网络实现是抽象的，允许轻松移植到未来的系统并有效使用现有的本地传输机制
博客: https://logread.cn | https://blog.csdn.net/ssbandjl | https://cloud.tencent.com/developer/user/5060293/articles
IB（InfiniBand）和 RDMA（Remote Direct Memory Access）是一种高性能网络技术，通常用于加速数据传输。它们不是基于传统的 TCP/IP 协议栈，而是使用自己的协议栈，以实现低延迟、高带宽的数据传输。
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈— 前言 在高性能计算的项目中我们通常都会使用效率更高的编译型的语言例如C、C++、Fort
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。
关于「Actor Systems」的前一节解释了 Actor 如何形成层次结构，以及在构建应用程序时是最小的单元。本节将孤立地研究一个这样的 Actor，解释在实现它时遇到的概念。有关所有细节的更深入参考，请参考「Actors」。
nccl-test 工具是 nvidia 开源的一项用于测试 NCCL 集合通信的工具。可以用于检测集合通信是否正常、压测集合通信速率。官方开源地址：https://github.com/NVIDIA/nccl-tests
超以太网联盟 (UEC) 继续朝着 v1.0 版本规范集迈进。规范将为从业者提供数据中心网络技术最新的创新性部署方法，可以更好地服务于人工智能和高性能计算工作负载。由于 UEC 保留了现有的 AI 框架和 HPC 库 API，因此预计现有工作负载无需任何更改即可迁移到 UEC。
TensorRT LLM依赖于一个名为Batch Manager的组件来支持请求的即时批处理，该技术旨在减少队列中的等待时间，达到更高的GPU利用率。
CAN FD（CAN with flexible data-rate）是CAN2.0协议的扩展，CAN-FD由博世开发，并由 ISO 11898-1:2015标准化。 本帖是对如下的30多页英文文档进行了翻译：
电子设备之间的通信就像人类之间的交流，双方都需要说相同的语言。在电子产品中，这些语言称为通信协议。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/159986.html原文链接：https://javaforall.cn
具体来讲，本文首先介绍了分布式计算的基本概念，以及分布式计算如何用于深度学习。然后，列举了配置处理分布式应用的环境的标准需求（硬件和软件）。最后，为了提供亲身实践的经验，本文从理论角度和实现的角度演示了一个用于训练深度学习模型的分布式算法（同步随机梯度下降，synchronous SGD）。
S7协议是西门子公司为其S7系列PLC（可编程逻辑控制器）通信而设计的一种专用协议。S7协议主要用于西门子PLC之间的通信，以及PLC与其他设备的通信。该协议支持多种通信方式，如MPI（多点接口）、PROFIBUS和Industrial Ethernet等。S7协议的报文结构相对复杂，可分为多个层次。
在上一篇文章中我们大致了解到了MPI的基本概念以及其运行原理，并且学习了一些简单的MPI通信函数以及例子。在本篇中我们将会以实现遗传算法为例子，讲解一些更深入的MPI概念以及函数并投入使用。
原标题：Google 6DOF videos review: move inside VR videos
MPI通讯是西门子专门为300/400PLC研发的通讯协议，主要运用在300/400CPU程序的上传/下载，监控/调试，和小数据量的CPU与CPU之间的通讯。
从毕业加入Google开始做分布式机器学习，到后来转战腾讯广告业务，至今已经七年了。我想说说我见到的故事和我自己的实践经历。这段经历给我的感觉是：虽然在验证一个新的并行算法的正确性的时候，我们可以利用现有框架，尽量快速实现，但是任何一个有价值的机器学习思路，都值得拥有自己独特的架构。所以重点在有一个分布式操作系统，方便大家开发自己需要的架构（框架），来支持相应的算法。如果你关注大数据，听完我说的故事，应该会有感触。 大数据和分布式机器学习 特点 说故事之前，先提纲挈领的描述一下我们要解决的问题的特点。我见过
使用防火墙既可以用于制定智能策略决策，也可以用于学习语法。 像iptables这样的防火墙能够通过解释管理员设置的规则来实施策略。但是，作为管理员，您需要知道哪些类型的规则对您的基础架构有意义。
Selector: <material-input:not(material-input[multiline])>
本研究提出了首个利用CPU环互联争用（ring interconnect contention）的微架构侧信道攻击。有两个问题使得利用侧信道变得异常困难：首先，攻击者对环互联的功能和架构知之甚少；其次，通过环争用学习到的信息本质上是带有噪声的，并且有粗糙的空间粒度。为了解决第一个问题，本文对处理环互联上的复杂通信协议进行了彻底的逆向工程。有了这些知识可以在环互联上构建了一个跨核隐蔽信道，单线程的容量超过 4 Mbps，这是迄今为止不依赖共享内存的跨核信道的最大容量。为了解决第二个问题，利用环争用的细粒度时间模式来推断受害者程序的秘密。通过从易受攻击的 EdDSA 和 RSA 实现中提取key位，以及推断受害用户键入的击键精确时间来证明攻击成功。
NATS是一个开源、轻量级、高性能的分布式消息中间件，实现了高可伸缩性和优雅的Publish/Subscribe模型，使用Golang语言开发。
消息生产者如果向交换机发送了一个无法被路由到任何队列上的消息,那么此时交换机会判断消息的mandatory属性值:
作为开发者，我们都知道尽可能多的重用代码是一个好主意。这对于自定义标记结构来说通常不是那么容易 — 想想复杂的HTML（以及相关的样式和脚本），有时您不得不写代码来呈现自定义UI控件，并且如果您不小心的话，多次使用它们会使您的页面变得一团糟。
本文以 PyTorch 官方文档 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_tuto.html 为基础，对如何编写分布式进行了介绍，并且加上了自己的理解。
1980年，Bosch的工程师开始研究汽车上高速串行通信的问题，并在1986年发布了CAN(Controller Area Network)总线。CAN以其多主，高速(最高1Mbps)，抗干扰的特性被广泛应用汽车及各种工业环境。在此我们主要介绍一下CAN总线的特点，帧类型，以及应用中的注意事项。
RabbitMQ 即一个消息队列，主要是用来实现应用程序的异步和解耦，同时也能起到消息缓冲，消息分发的作用。
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。
当前这个数据时代，各领域各业务场景时时刻刻都有大量的数据产生，如何理解大数据，对这些数据进行有效的处理成为很多企业和研究机构所面临的问题。本文将从大数据的基础特性开始，进而解释分而治之的处理思想，最后介绍一些流行的大数据技术和组件，读者能够通过本文了解大数据的概念、处理方法和流行技术。
腾讯云即时通信 IM SDK 5.4.666 增强版本于2021年6月3日正式发布了。从该版本开始，原来的精简版（smart）SDK 改名为增强版（plus） SDK，原来的标准版 SDK 改名为基础版 SDK。后续新功能只在增强版上开发，基础版只做例行维护，推荐您升级到增强版实现更多更强大的功能。 新版本更新特性： - 支持本地消息搜索、群&群成员搜索、好友搜索； - 支持清空会话中的消息并保留会话； - 相同平台下支持多个终端同时登录； - 发送消息时可以指定该消息是否更新会话的最后一条消息。
Horovod 是一款基于 AllReduce 的分布式训练框架。凭借其对 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架的支持，以及通信优化等特点，Horovod 被广泛应用于数据并行的训练中。
在之前的博客中我们介绍过concurrent等python多进程任务的方案，而之所以我们又在考虑MPI等方案来实现python并行计算的原因，其实是将python的计算任务与并行计算的任务调度分层实现。在concurrent和multiprocessing等方案中，我们的python计算任务和调度任务是一体化的，而且还有一个比较大的限制是没办法跨节点操作的，这对于任务与环境的定制化程度要求是比较高的。而MPI的方案在设计初期就考虑到了多节点之间通信的问题，而这种分层式的任务调度解决方案其实在架构上看也更加的合理。做计算的人只要考虑单个进程下的任务如何执行就可以了，至于任务如何并行如何调度，那就是上层的MPI该做的事情了。
OpenFlow交换机把传统网络中，完全由交换机/路由器控制的报文转换为由交换机和控制器来共同完成数据的转发操作，从而实现数据的转发与路由控制的分离。控制器则通过事先规定好的接口操作OpenFlow交换机中的流表，从而达到数据转发的目的。
一个新时代 起源 分布式机器学习是随着“大数据”概念兴起的。在有大数据之前，有很多研究工作为了让机器学习算法更快，而利多多个处理器。这类工作通常称为“并行计算”或者“并行机器学习”，其核心目标是把计算任务拆解成多个小的任务，分配到多个处理器上做计算。分布式计算或者分布式机器学习除了要把计算任务分布到多个处理器上，更重要的是把数据（包括训练数据以及中间结果）分布开来。因为在大数据时代，一台机器的硬盘往往装不下全部数据，或者即使装下了，也会受限于机器的I/O通道的带宽，以至于访问速度很慢。为了更大的存储容量、吞
RPC指远程过程调用（Remote Procedure Call），通俗一些理解就是两台服务器A、B，一个应用部署在A服务器上，想要调用B服务器上应用提供的函数/方法，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据。（远程过程调用是相对于本地过程调用来说的）
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