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    Linux 网络优化加速一键脚本(含 BBR、锐速多版本集合)

    对于出口带宽,我们常常采用 BBR,锐速等 TCP 加速软件来争夺带宽提高自己的速度。 但是原版的 BBR 并没有太多侵略性,在这个人人都用 TCP 加速的大环境下,BBR 的加速功效就略显不足了。loc 的大佬专门改进了下这个 BBR,使 BBR 具有了侵略性。 最近我也连续购买了几个服务器,每次都手动搭建,感觉到十分麻烦,干脆写个脚本吧。由于是第一次接触 shell 脚本这一方面的内容,写起来感觉十分吃力,且与一般的高级语言语法差别有些大。所有有些不足的地方欢迎在下方评论反馈。 同时也加入了锐速一键换内核,锐速一键安装,自动根据 vps 情况优化锐速参数,一键优化内核参数。 也可以在锐速、BBR、BBR 魔改版中自由切换。

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    学界 | 多 GPU 加速学习,这是一份崭新的 XGBoost 库

    梯度提升是一种可以获得当前最佳性能的监督学习方法,它在分类、回归和排序方面有很好的表现。XGBoost 是一般化梯度提升算法的实现,它在多核和分布式机器上有着高度优化的实现,且能处理稀疏数据。怀卡托大学和英伟达在这一篇论文中描述了标准 XGBoost 库的扩展,它支持多 GPU 的执行,并能显著地减少大规模任务的运行时间。本论文提出的扩展是原版 GPU 加速算法的新进展,它展现出拥有更快速和更高内存效率的策树算法。该算法基于特征分位数(feature quantiles)和梯度提升树其它部分的并行化算法。作者们在 GPU 上实现决策树构建、分位数生成、预测和梯度计算算法,并端到端地加速梯度提升流程。这一过程使得 XGBoost 库可以利用显著提升的内存带宽和大规模并行化 GPU 系统集群。

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