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自动化助手

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自动化助手(TAT)是云服务器的原生运维部署工具。通过自动化助手,您无需登录服务器,也无需打开入站端口、SSH,便可以直接管理实例,批量执行 Shell 命令,轻松完成运行自动化运维脚本、轮询进程、安装或卸载软件、更新应用以及安装补丁等常见管理任务。
  • python-MPI安装命令

    在Ubuntu下安装MPI环境(python环境)Step1:安装python环境Step2:sudo apt-get install openmpi-binStep3:sudo apt-get installlibopenmpi-devStep4:sudo apt-get install python-mpi4py(第三步不要忽略)
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  • win10 安装Mpi

    首先我们需要安装Bash$ sudo apt-get install libcr-dev mpich2 mpich2-doc写hello.c# include # include int main (intmpiexec.mpich -np .hI use mpiexec.mpich run the code.mpicc.mpich2 hello.c -o h mpiexec.mpich -np .h可以安装mpi,从http:download.csdn.netdetaillindexi_gd9714817 下载,使用tar zvf openmpi-1.6.5.tar.gz cd openmpi-1.6.5
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  • 在非root用户下安装mpi4py

    step1:安装mpi4py所需要的依赖包(python2.7版本CpythonOpenmpi)1.源码包安装Python2.7版本 123.configure prefix=#python安装目录(绝对路径)makemake install2.安装Cpython使用当前用户目录下的python版本来进行安装 1homeXXXpython27binpython setup.py install3.安装openmpi123.configure prefix=#openmpi安装目录(绝对路径)makemake installstep3:配置openmpi环境变量 1234vim ~.bashrc# ~.bashrc末尾添加export PATH=#openmpi的绝对路径bin:$PATHsoucre ~.bashrcstep4:安装mpi4py包(同Cpython包安装方法) 1homeXXXpython27binpython
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  • 在非root用户下安装mpi4py

    step1:安装mpi4py所需要的依赖包(python2.7版本CpythonOpenmpi)1.源码包安装Python2.7版本 123.configure prefix=#python安装目录(绝对路径)makemake install2.安装Cpython使用当前用户目录下的python版本来进行安装 1homeXXXpython27binpython setup.py install3.安装openmpi123.configure prefix=#openmpi安装目录(绝对路径)makemake installstep3:配置openmpi环境变量 1234vim ~.bashrc# ~.bashrc末尾添加export PATH=#openmpi的绝对路径bin:$PATHsoucre ~.bashrcstep4:安装mpi4py包(同Cpython包安装方法) 1homeXXXpython27binpython
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  • MPI Operator

    简介MPI-Operator 是 Kubeflow 社区开发,用于支持以 Horovod 为代表的数据并行分布式训练在 Kubernetes 集群上部署运行的组件。ccr.ccs.tencentyun.comkubeflow-oteammpi-operator image.tagMPI-Operator 镜像的版本"latest" namespace.create是否为 MPI-Operator创建独立的命名空间true namespace.name部署 MPI-Operator 的命名空间"mpi-operator" 最佳实践请参见 运行弹性训练任务。
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  • 大规模运行MPI应用

    安装CLI命令行工具,使用密钥对调用批量计算接口。三分钟了解批量计算名词解释。四、运行MPI应用基本流程创建CVM自定义镜像 要求自定义镜像可运行于支持Linux操作系统的硬件平台。安装Linux MPI开发和运行相关的安装包、库和工具。禁止SSH远程主机的公钥检查。上传Linux MPI主任务和子任务应用程序包(“main exec”和“sub exec”)。上传Linux MPI应用输入数据。创建多个MPI应用作业(如图1“Job A”、“Job B”和“Job C”所示) 利用任务存储映射,如图1第⑥步所示,下载MPI主任务应用程序压缩包“main exec”。随机选择一台计算节点运行Linux MPI主任务。
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  • 初识并发编程 MPI

    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。安装环境MPICH 是开源的消息传递接口(MPI)标准的实现。下载地址# 解压文件tar -xzvf mpich-3.2.1.tar.gzcd mpich-3.2.1# usrlocalCellarmpich 改为你要安装 MPICH 的路径.configure–-prefix=usrlocalCellarmpich |& tee c.logmake |& tee m.logmake install |& tee mi.log# 将你安装 MPICH 的路径添加到); else if (myid == 1) MPI_Recv(data, 100, MPI_INT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE); MPI_Finalize阻塞等待为 MPI_Wait,可以等待全部(MPI_Waitall)、等待一些(MPI_Waitsome,MPI_Waitany)nt MPI_Test( MPI_Request *request, int
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  • 容器服务

    TKE 中快速实现容器 DevOps,监控实例管理,关联集群,数据采集配置,创建聚合规则,告警配置,告警历史,使用 tke-autoscaling-placeholder 实现秒级弹性伸缩,在 TKE 上安装模式与其他云资源、IDC 互通,VPC-CNI 模式安全组使用说明,集群节点升级,节点是否可升级,通过 yaml 使用 ServiceGroup 功能,通过控制台使用 ServiceGroup 功能,概述,安装YAML定义,IDC 集群弹性扩容 EKS,修改集群认证配置,查看集群认证配置,云原生 AI 概述,管理 AI 环境,AI 组件管理,Fluid,TF Operator,PyTorch Operator,MPIServiceGroup 功能,通过 yaml 使用 ServiceGroup 功能,通过控制台使用 ServiceGroup 功能,CLB 类型 Ingress,Nginx 类型 Ingress,概述,安装查看集群认证配置,云原生 AI 指南,云原生 AI 概述,运维控制台指南,模型训练,管理 AI 环境,AI 组件管理,AI 组件列表,Fluid,TF Operator,PyTorch Operator,MPI
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  • Ubuntu - openmpi 源码安装

    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make install是用来安装的,它也从Makefile中读取指令,安装到指定的位置。From Linux 命令详解(三).configure、make、make install 命令2. openmpi 安装cd opt# 下载 openmpi 压缩包, wget https:www.open-mpi.orgsoftwareompiv3.0downloadsopenmpiMPI 库文件默认安装目录 - usrlocallibsudo make install # 环境变量设置sudo gedit etcprofile# 在末尾添加下面两行行export PATH=usrlocalopenmpibin
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  • 使用MPI_Bcast进行MPI通信?

    我试图使用MPI_Bcast从根节点向所有其他节点广播消息。然而,每当我运行这个程序时,它总是会在开始时挂起。有人知道它有什么问题吗?#include #include int main(int argc, char** argv) { int rank; int buf; MPI_Status status; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); if(rank == 0) { buf = 777; MPI_Bcast(&buf, 1, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); } else { MPI_Recv(&buf, 1, MPI_INT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, &status); printf(rank%d receiving received %dn, rank, buf); } MPI_Finalize(); return 0;}
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  • python mpi4py(并行编程 23)

    mpi4py是构建在MPI之上的Python非官方库,使得Python的数据可以在进程之间进行传递。2.1 MPI基本概念rank:给予每个进程的id;可通过rank进行查询;根据rank,进程可以执行不同的任务;Communicator:包含进程的群组;mpi4py中基本的对象,通过它来调用方法;MPI_COMM_WORLD,包含所有的进程(mpi4py中是MPI.COMM_WORLD);2.2 数据模型所有的变量和数据结构都是进程的局部值;进程之间通过发送和接收消息来交换数据;?image2.3 使用mpi4pyfrom mpi4py import MPIcomm = MPI.COMM_WORLD #Communicator对象包含所有进程size = comm.Get_size()rank = comm.Get_rank()print rank = %d,size = %d%(rank,size)2.4 安装mpi4pyMPI Python环境搭建MPI Windows集群环境搭建
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  • MPI on Kubernetes

    MPI(Message Passing Interface) 是一种可以支持点对点和广播的通信协议,具体实现的库有很多,使用比较流行的包括 Open Mpi, Intel MPI 等等,关于这些 MPImpi-operator 是 Kubeflow 社区贡献的另一个关于深度机器学习的一个 Operator,关于 mpi-operator 的 proposal,可以参考 mpi-operator-proposal目前社区在 mpi-operator 主要用于 allreduce-style 的分布式训练,因为 mpi-operator 本质上就是给用户管理好多个进程之间的关系,所以天然支持的框架很多,包括 Horovod而 mpi-operator 的基本架构是通过 Mpijob 的这种自定义资源对象来描述分布式机器学习的训练任务,同时实现了 Mpijob 的 Controller 来控制,其中分为 Launcher社区开源的 mpi-operator,开箱即用,但是在生产集群的应用,在某些方面,面对一些固定场景和业务的时候会有一定的限制。
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  • SSL 证书

    如何选择域名验证方式,如何选择 SSL 证书安装部署类型?,访问站点提示连接不安全?,什么是CSR?,安全审核失败的原因?,如何安装 OpenSSL?,IIS 服务器 SSL 证书安装部署,Apache 服务器 SSL 证书安装部署,Nginx 服务器 SSL 证书安装部署,联系我们,服务等级协议,访问控制概述,可授权资源类型,授权策略语法,访问控制策略示例,Apache 服务器国密 SSL 证书安装部署,Nginx For Linux 国密 SSL 证书安装,Nginx For Windows 服务器国密 SSL 证书安装,关于 CA 机构于2020年9,IIS 服务器 SSL 证书安装部署,Apache 服务器 SSL 证书安装部署,Nginx 服务器 SSL 证书安装部署,联系我们,服务等级协议,简介,API 概览,请求结构,公共参数,接口鉴权 v3,SSL 证书安装相关,SSL 证书地域相关,SSL 证书安装存在地域限制吗?,SSL 证书审核相关,免费 SSL 证书一直在待验证怎么办?
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  • MPI_Send()和MPI_Ssend()之间的区别?

    我知道MPI_Send()是一个阻塞调用,它会一直等到修改应用程序缓冲区以供重用时安全。为了使发送呼叫同步(应该与接收者握手),我们需要使用MPI_Ssend()。我想知道两者的区别。与我一起,MPI_Send()调用的代码运行良好,但无限期地等待MPI_Ssend()。可能的原因是什么?最重要的是,我非常确定数据在使用时在接收过程中被接收到MPI_Send(),所以这个推断不会有利于在使用时等待握手MPI_Ssend()。或者我可以得出一个结论:MPI_Send()你可以将数据发送到自我过程但不能使用MPI_Ssend()?
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  • GPU 云服务器

    产品概述,产品优势,价格总览,登录实例,安装 NVIDIA Tesla 驱动,常见问题,如何续费,重启实例,安装 CUDA 驱动,快速入门,使用须知,GPU 渲染型应用场景,GPU 计算型应用场景,安装AMD 驱动,GPU 使用率显示 100%,NVIDIA 系列实例,AMD 系列实例,安装 NVIDIA GRID 驱动,使用预装 GPU 驱动的镜像,购买 NVIDIA GPU 实例,购买 AMDGPU 实例,使用 GPU 监控,控制台的 VNC 不可用,概述,部署及实践,联系我们,概述,部署及实践,产品简介,产品概述,产品优势,应用场景,购买指南,价格总览,操作指南,登录实例,安装 NVIDIATesla 驱动,常见问题,如何续费,重启实例,安装 CUDA 驱动,快速入门,使用须知,GPU 渲染型应用场景,GPU 计算型应用场景,实例类型,安装 AMD 驱动,GPU 使用率显示 100%,NVIDIA系列实例,AMD 系列实例,安装 NVIDIA GRID 驱动,使用预装 GPU 驱动的镜像,购买 NVIDIA GPU 实例,购买 AMD GPU 实例,使用 GPU 监控,控制台的 VNC 不可用
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    腾讯云前端性能监控(RUM)是一站式前端监控解决方案,用户只需要安装 sdk 到自己的项目中,通过简单配置化,即可实现对用户页面质量的全方位守护,真正做到了低成本使用和无侵入监控。
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