ORCA官方于2021年7月1日发布了5.0版本,前期从ORCA论坛上来看,有不少同行都非常期待。除了昨天的线上发布会,今天还会有一个线上的论坛,感兴趣的朋友可以去官方论坛查看相关帖子:
通过官方网站提供的下载地址:https://download.open-mpi.org/release/open-mpi/v3.1/openmpi-3.1.0.tar.gz,下载3.1版的openmpi,在命令行执行如下命令,会将openmpi-3.1.0.tar.gz文件下载到当前目录:
Ubuntu - openmpi 源码安装 sudo apt-get install openmpi # 安装版本比较低 1. Ubuntu 程序源码安装 主要包括三个步骤: 1 - ./configure 2 - make 3 - make install 这些都是典型的使用GNU的AUTOCONF和AUTOMAKE产生的程序的安装步骤。 ./configure是用来检测你的安装平台的目标特征的。比如它会检测你是不是有CC或GCC,并不是需要CC或GCC,它是个shell脚本。 m
虽然笔者写过 ARM 比 Intel CPU 要有低功耗、高性能等优势,但是目前来说 Intel 芯片仍然是主流,毕竟大部分实验室所使用的服务器、工作站以及个人普通 PC 基本上都是 Intel 芯片。在 Intel 平台我们可能对于软件和依赖库的支持不需要太担心,正常来说不管 Linux 或者 Unix 系统都会有。这里笔者采用 Ubuntu Server 20.04 来举例介绍 Intel 平台下 CONQUEST 的编译安装。
由于CASCI/CASSCF计算量随活性空间呈指数增长,超过(16,16)的计算在高配机器上几乎不可能。近似求解大活性空间的方法通常有DMRG, selected CI等等。Block-1.5是做DMRG计算的经典程序,由Sandeep Sharma和Garnet Chan开发,虽然早在5年前就不更新了,但其计算速度仍高于很多同类程序。Block-1.5一般结合PySCF使用,可以进行DMRG-CASCI,DMRG-CASSCF和DMRG-SC-NEVPT2等计算。笔者之前在公众号上将该程序的安装拆分为几篇短文
AI 研习社消息,日前, Facebook 人工智能研究院发布 wav2letter 工具包,它是一个简单高效的端到端自动语音识别(ASR)系统,实现了 Wav2Letter: an End-to-End ConvNet-based Speech Recognition System 和 Letter-Based Speech Recognition with Gated ConvNets 这两篇论文中提出的架构。如果大家想现在就开始使用这个工具进行语音识别,Facebook 提供 Librispeech
CP2K安装的方法有很多(我们曾分享过CP2K 5.1版本的安装及简单介绍),笔者最近尝试在课题组新买的服务器上从源码编译安装CP2K,过程中遇到了各种问题。根据这次安装的经验,在此笔者想和大家分享如何从零开始安装CP2K(支持PLUMED)。
安装mpi4py所需要的依赖包(python2.7版本/Cpython/Openmpi) 1.源码包安装Python2.7版本
选自GitHub 作者:Ronan Collobert等 机器之心编译 参与:李亚洲、刘晓坤 近日,Facebook AI 研究院开源了端到端语音识别系统 wav2letter,本文是该架构的论文实现,读者可据此做语音转录。 GitHub 地址:https://github.com/facebookresearch/wav2letter wav2letter wav2letter 是 Facebook AI 研究院今天开源的简单高效的端到端自动语音识别(ASR)系统。该实现的原作者包括 Ronan Col
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。
从 https://github.com/ParRes/Kernels 下载最新版本 Kernels-default.zip。
OpenMPI- Ubuntu安装与配置 OpenMPI安装 下载OpenMPI v2.0.2 解压文件,并进入文件夹,指定安装路径(默认路径:/usr/local/lib) wget https://www.open-mpi.org/software/ompi/v2.0/downloads/openmpi-2.0.2.tar.gz tar zxvf openmpi-2.0.2.tar.gz cd openmpi-2.0.2 sudo ./configure --prefix=/usr/local
Tensorflow官方在2018年宣布,正式发布支持树莓派版本的Tensorflow,编者开始直接用:
针对目前国内Rosetta中文资源甚少、零散、求助难的问题,我搭建了一个Rosetta中文社区论坛(beta)。
安装ompi 准备ompi安装包 下载ompi:https://github.com/open-mpi/ompi/releases 版本建议大于4.0.0。 因为发现openmpi-4.0.0里面没有configure,只找到config,因此我自己用的是openmpi-4.0.1.tar.gz。 把ompi压缩包上传到要安装horovod的服务器。 安装ompi 我没有完全按照horovod指向的教程来,而是根据ompi的README.md做了些许修改: # 解压安装包 gunzip -c ope
随着近年来 AMD、Apple 等科技公司对于 ARM 芯片的研发技术的成熟,以 MacbookPro M1 为代表的 ARM 架构的普通 PC 开始进入市场。其实由于 ARM 的低功耗、高性能的优势,以 AWS、Azure 为首的云服务产商早已经推出了 ARM 服务器。当然,操作系统提供商们也对 ARM 架构的 CPU 进行了支持,比如 Ubuntu Server 就有 ARM 版本。还有像树莓派、路由器等这样的基于 ARM 芯片运行的小平台,都是 ARM 操作系统。截止现在为止,各种常用的软件、依赖库都相继支持 ARM 芯片,使得 ARM 版本的普通 PC、服务器也有了很大的发展势头。
最近编译 horovod框架过程中,需要使用openmpi 4.0但是环境中的openmpi版本比较低,所以在手动安装openmpi4.0 用于编译,下面对过程进行简要记录,进行备忘:
大家对转录本测序已经耳濡目染,但是我们由于当时组织的选择并不能做到100% 的肿瘤,因为比例很小也就直接忽略了。为此,很多学者就在研究相关的算法旨在解决这个问题。我们今天就为大家介绍一个在R语言中实现的对样本测序的反卷积算法。我们引用作者文章(Wang Z, Cao S, Morris J S, et al. Transcriptome Deconvolutionof Heterogeneous Tumor Samples with Immune Infiltration[J]. iScience, 2018, 9:451-460.)中的图形摘要做个简单的描述:
需要安装 NVIDIA CUDA 8 和 cuDNN v5.1 或 v6.0,官方推荐安装方式如下:
Ubuntu18.04安装ROS的版本为ros-melodic Ubuntu16.04安装ROS的版本为ros-kinetic
使用mpicc ,[[INVALID],INVALID] ORTE_ERROR_LOG: A system-required executable either could not be found or was not executable by this user in file ess_singleton_module.c at line 231
将被升级的软件包,由 4 个(需要下载 98.9 MB),变为 59 个(需要下载 150 MB)。
Note: 在Ubuntu下才需要事先安装这些依赖库。 其他Linux系统不需要,可直接跳至工具安装。
业界AI应用中,GPU的使用逐渐增加,腾讯云TACO是一种异构计算加速软件服务,搭配腾讯自研的软硬件协同优化组件和硬件厂商特有优化方案,支持物理机、云服务器、容器等产品的计算加速、图形渲染、视频转码各个应用场景,帮助用户实现全方位全场景的降本增效。
This parallel program performs writes and reads to/from files under several sets of conditions and reports the resulting throughput rates.
就多节点功能而言,c6g(n)可用于AWS 100Gbs EFA,而c7g目前仅可用于30Gbs网络。对于WRF,有两个众所周知的测试案例:Conus12km,可以在单个节点上运行;以及更大的Conus2.5km,更适合多节点运行。在这里,我们保持单节点Conus12km运行,以保持围绕实例之间的共同特征的讨论。实际上,互连速度对可伸缩性的影响取决于感兴趣的WRF案例的大小和使用的实例数量。在某些情况下,这可能是16个以上的实例[2].
之前的python环境,使用ubuntu安装pip来安装python依赖,但是遇到缺少某些库的版本,比如一个项目需要用到faiss,pip只有最新的1.5.3版本,但是这个版本使用了较新的CPU指令,在老服务器上运行报错:
Step2:sudo apt-get install openmpi-bin
安装 cuda 9.0; https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/nvidia-driver-cuda-installation.html
选自Caffe2.ai 机器之心编译 在今年的 F8 开发者大会上,Facebook 正式宣布开源其全新深度学习框架 Caffe2。据 Caffe2 官方博客介绍,该框架可以用在 iOS、Android 和树莓派上训练和部署模型;而且 Facebook 已经与英伟达、高通、英特尔、亚马逊和微软等公司展开了合作来实现对移动端的优化。机器之心在此对这一开源项目进行了介绍。 为了有效地训练和部署人工智能模型,我们往往会用到大型数据中心或超级计算机。为了能够大规模地连续处理、创建和提升各种各样的信息(图像、视频、文
工友在机器上面编译了好几天也失败了,后面又换了MAC(笑死M1的片子,开虚拟机编译)又是报错的一天。
CFOUR程序的全称为Coupled-Cluster techniques for Computational Chemistry,是一款专注于高精度量子化学计算的程序。从名字可以看出,其专长为耦合簇方法,支持在CC级别下做单点、几何结构优化(如CCSD(T)级别)、激发态计算(如EOM-CCSDT)、性质计算(如CCSD(T)级别的NMR计算)。其官方网站为
由Canonical设计的专业版本Ubuntu,为运行在云上的生产环境提供额外的支持覆盖。其包括默认启用的安全和合规服务,适用于小型到大型Linux企业运营,无需额外的合同。
OpenMPI的程序运行必须保持相同的目录,默认情况下,MPI的分布式节点会去~/user目录下面寻找运行的程序,如果找不到该程序,则会报出
还记得 CVPR 2015 开完会回来,感觉大家都在讨论 deep learning,convolutional neural network,当时觉得应该试试。我就用网上开源的 LetNet 在笔记本上训练了一下我们当时自己采集的数据集,结果完爆我们费尽心思手动设计的传统方法。我当时就鼓动我老板,让她给实验室买个带 GPU 的机器。结果她语重心长地说: "你看实验室这些旧电脑,我之前给每一个 PhD 学生都配一台电脑,结果没过多长时间,大家都不用了,只用自己的笔记本,所以不要把钱花在硬件上"。我竟无言以对。。。
CESM是一个完全耦合的地球系统的数值模拟,由大气、海洋、冰、陆地表面、碳循环和其他组成部分组成。CESM包括一个气候模型,提供地球过去、现在和未来的模拟。CESM是CCSM的升级版,2010年,国家科学基金会(NSF)和美国能源部(DoE)的重要资金(NSF)和重要资金的全球动力学部门(CGD)在2010年发布了CESM1。
本篇使用的平台为Ubuntu,Windows平台的请看Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用
for the training, the issues are mainly related to bn layer:
接下来我们检测GPU是否安装成功,如果没有安装GPU,会显示warning说是CPU only,最后test pass。这样说明安装成功
编写|PaddlePaddle 排版|wangp 本文将介绍如何使用PaddlePaddle在不同的集群框架下完成分布式训练。分布式训练架构如下图所示: B.计算节点(Trainer): 每个trai
本文主要介绍了分布式深度学习的各框架以及一些分布式深度学习训练中的常见问题,如:docker及ssh环境问题、nccl多机通信问题等。
索尼的研究人员宣布了训练ImageNet / ResNet 50的新纪录,通过使用2100个NVIDIA Tesla V100 Tensor Core GPU,仅用224秒(3分44秒)就可以获得75%的准确率,对于ResNet-50来说这是训练时间是最短的。
背景 随着 AI 模型规模的越来越大,训练数据的越来越多,用户对模型的迭代效率也要求越来越高,单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景,使用单机多卡或多机多卡训练成为趋势。单机多卡训练场景的参数同步借助目前 NVIDIA NVLINK 技术已经得到了很好地解决,而多机多卡场景由于对网络通信的强依赖就没有那么简单。 目前网卡厂商提供的 RoCE 等 RDMA 技术,使得多机通信效率大幅提升,但是如何在25G或 50G VPC 网络环境下提升分布式训练系统的通信效率,仍然是目前公有云厂商亟需解决的
冯克环,腾讯云异构计算研发工程师,专注于云上 AI 训练加速相关技术,对 GPU 虚拟化、GPU 训练加速有深厚的积累,目前负责腾讯云 AI 训练加速相关技术的研发以及性能优化工作。 张锐,腾讯云网络虚拟化研发工程师,在之前的工作中专注于 AI 训练网络优化方面的工作,在 RDMA、GPU 通信优化等方面有较多经验,目前专注于做云上AI训练通信优化方面的工作。 背景 随着 AI 模型规模的越来越大,训练数据的越来越多,用户对模型的迭代效率也要求越来越高,单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景,使
Amber是一套分子动力学模拟程序,我们今天来说下如何使用云服务器安装部署这套程序。
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。
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