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使用THPC进行NAS Parallel BenchMark高性能基准测试

NAS Parallel BenchMark NAS Parallel BenchMark(下文称之为NPB)是美国航天局NASA推出的高性能计算机的基准测试软件,其中包含了科学计算、高性能计算领域常用的的算法与任务...使用NPB可以对超级计算机的在高性能计算领域中的能力以及缺陷做出一个初步系统评估,这也是本次项目的意义。可以对腾讯云THPC计算环境进行一个初步评估,方便对后续要进行的高性能计算项目做出系统优化。...NPB涉及的任务五个高性能计算常用内核(Kernel):IS内核:用于评估整形排序与随机内存访问性能EP内核:用于评估复杂复杂并行逻辑下的并行性能CG内核:用于评估超级计算机共轭梯度计算以及中间出现的不规则内存访问和通信的性能...MG内核:用于评估网格序列上的多网格、长距离和短距离通信、以及内存密集型任务的性能FD内核:用于评估常见的3D离散快速傅里叶变换性能以及全对全通信性能三个常用的求解器Block Tri-diagonal...Penta-diagonal solver:标量Penta对角解算器Lower-Upper Gauss-Seidel solver:下上高斯-赛德尔解算器实验目的使用Slurm配置工具分配的单节点或者多节点计算平台进行NAS

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NAS新突破,仅需半个 GPU day 即可训练出高性能架构!阿里提出 Zen-NAS

推荐一篇近期出来的NAS(神经架构搜索)论文: Zen-NAS: A Zero-Shot NAS for High-Performance Deep Image Recognition 神经架构搜索...(NAS)中的一个关键组件是一个精度预测器,可以保证被查询架构的精度。...基于 Zen-score,又开发一种新的 NAS 算法:Zen-NAS,用于大规模的进化架构搜索。...图 6 中显示,ZenNet-0.8ms 的性能仍然没有饱和的迹象,作者没有探索更大的模型,因为ZenNet-0.8ms 的最终训练已经在 8 台 V100 GPU 工作站上需要一周的时间。...换句话说,当使用 ZenNAS 设计高性能模型时,真正的瓶颈是最终建立的架构训练,而不是 ZenNAS 本身。这与传统的 NAS 方法截然不同,NAS 步骤是主要成本。

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NAS 总结篇

历时5个半月,个人NAS服务器从无到有终于基本完成正式投入使用了,本文总结我的NAS记录路线与实现经历。...IPv4、 IPv6 SSH 连接 公网 IPv4、 IPv6 读写数据 数据访问控制 互联网终端数据访问 手机文件夹数据同步 PC 文件夹同步 数据自动备份 ipv6 DDNS 硬件采购 硬件是一切NAS...系统架构 为了保持灵活、未来扩展和功能解耦,系统架构为物理机安装 Ubuntu 操作系统,使用 KVM 安装 OMV 系统,在 OMV 中创建 Docker 和服务用于外部访问 相关内容: 内容 链接 NAS...系统 NAS 系统调研 KVM KVM简介KVM 硬盘直通操作方法 OMV KVM 安装 OMV 过程记录 Docker docker - 常用命令使用教程 NAS系统 直接使用了开源的 OMV 系统...omv-extras SFTP 搭建并使用公网 SFTP 服务 webdav 配置 webdav 共享文件 公网访问 刚刚搭建好的 OMV 已经可以为局域网内的设备提供服务了,但是不能公网访问要NAS

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CVPR2021性能提升:Facebook提出FP-NAS——搜索速度更快、分类精度更高、性能更好

该算法搜索性能优于 BigNAS、EfficientNet 和 FBNetV2 等算法。...图 1: 在 ImageNet 数据集上通过比较 FP-NAS 和其他 NAS 方法搜索得到的模型结果。...样本的数量 K 是一个超参,通常需要手动调节来权衡搜索速度和最终架构的性能矛盾。在新提出的自适应采样中,样本的数量根据架构概率分布的熵进行自适应改变。...在图 4(b)和表 5 中,我们验证采用混合架构分布概率调度由粗到细的搜索策略能够进一步减少架构样本达 9%,加速搜索 1.2 倍,并且不影响最终搜索架构的性能。...其他 NAS 方法的比较 在表 8 里,我们还将 FP-NAS 跟其他主要搜索方法进行比较,并且确认 FP-NAS 搜索的高效率和最终模型的高性能

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远程唤醒NAS

NAS可能不需要一直开机,假如出门在外,又需要访问家里的关机的NAS,那怎么办?...这里我简单说一下,可能信息量较大,如果你折腾过软路由,有Linux基础就比较好理解,看不懂也不影响NAS的基本使用。...在DSM中设置: NAS的外网访问已配置好; DSM的“控制面板”-“硬件和电源”-“常规”选项卡中,在“启用局域网的局域网唤醒”前面打勾; Nas连接OpenWrt旁路由,连接步骤: 在OpenWRT...注意:NAS正常关机后(是“正常关机”,因为在NAS运行时突然停电的非正常关机,在电力恢复后是可以自动开机的),电源被重新插拔或停电,远程唤醒就会失效。...关于群晖的NAS使用,基本我了解的就这么多了,绝对是文件存储利器。有这方面需求的朋友,可以尝试搭建!

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关于Nas存储

我们平时都习惯将文件存储在网盘中,需要用的时候随用随取,很多网盘一开始还行后面就是各种收费限速等问题,而一旦云服务器出现故障将导致所有的数据丢失,这个问题是必须要去思考的,最近在了解这方面的信息时接触到了Nas...存储,后续有必要建立自己的网络存储服务器,先记录了解一下,再不断完善 介绍 NAS:(网络附属存储) 具备资料存储功能的装置,因此也称为“网络存储器”。...它以数据为中心,将存储设备与服务器彻底分离,集中管理数据,从而释放带宽、提高性能,目前国际著名的NAS企业有Netapp、EMC、OUO等,NAS本身就是一套独立的网络服务器 Nas技术社区:https...://www.anywlan.com/portal.php Nas入门视频:https://www.bilibili.com/video/BV1kZ4y1F733 视频可参考四种构建Nas的方法 视频地址

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NAS 篇二:外网访问NAS上面的应用

(客服可能理解错了,要的不是固定的公网IP,有钱当然随意了) 后又拨打客服沟通说要弄摄像头弄nas,帮转一下技术客服,然后给技术上说,然后四五分钟后重启就好了, 验证公网IP 登录光猫后台查看IP ?...而光猫的硬件只能满足家庭网络的基本需求,如果将光猫作为家庭网络的中心节点,由于光猫的性能问题,现在基本都是智能家具,笔记本,PC电脑,床头灯手机,天猫精灵,小爱同学,摄像机,智能插座,IPAD等等光设备就十几个...路由器端口转发 找到转发设置 可以端口转发,也可以DMZ主机,两个区别的是一个是指定端口转发,一个是所有接口转发.我这里因为后面部署好多应用,数据库啥的,我这里选择的是用的DMZ主机 DMZ主机地址填写自己的NAS

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NAS 系统调研

为了提高系统性能和不间断的用户访问,NAS采用了专业化的操作系统用于网络文件的访问,这些操作系统既支持标准的文件访问,也支持相应的网络协议,因此NAS技术能够满足特定的用户需求。...直接面向硬件,能够提供更好的数据性能。...不管选择什么方案,花点时间将虚拟化系统摸清弄透,能够让你后面各种 Nas 的 Guest OS 稳定高效的运行。 性能损耗 KVM 系统对性能的损耗只有 1%-2%。...所以如果你想把 raid / zfs 从物理机隔离出来,放到虚拟机里直接接管,追求极致性能的话,你需要用到存储设备透传。...除了虚拟机里在 qcow2 磁盘镜像上创建 Raid 外,性能更好的当然是用 KVM 的存储设备透传,将几块物理硬盘设备直接传递给虚拟机里面的 Nas 系统来管理,这样能获得最好的性能

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CVPR | Facebook提出FP-NAS:搜索速度更快、分类精度更高、性能更好

该算法搜索性能优于 BigNAS、EfficientNet 和 FBNetV2 等算法。...图 1: 在 ImageNet 数据集上通过比较 FP-NAS 和其他 NAS 方法搜索得到的模型结果。...样本的数量 K 是一个超参,通常需要手动调节来权衡搜索速度和最终架构的性能矛盾。在新提出的自适应采样中,样本的数量根据架构概率分布的熵进行自适应改变。...在图 4(b)和表 5 中,我们验证采用混合架构分布概率调度由粗到细的搜索策略能够进一步减少架构样本达 9%,加速搜索 1.2 倍,并且不影响最终搜索架构的性能。...其他 NAS 方法的比较 在表 8 里,我们还将 FP-NAS 跟其他主要搜索方法进行比较,并且确认 FP-NAS 搜索的高效率和最终模型的高性能

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CVPR 2021 | Facebook提出FP-NAS:搜索速度更快、分类精度更高、性能更好

该算法搜索性能优于 BigNAS、EfficientNet 和 FBNetV2 等算法。...图 1: 在 ImageNet 数据集上通过比较 FP-NAS 和其他 NAS 方法搜索得到的模型结果。...样本的数量 K 是一个超参,通常需要手动调节来权衡搜索速度和最终架构的性能矛盾。在新提出的自适应采样中,样本的数量根据架构概率分布的熵进行自适应改变。...在图 4(b)和表 5 中,我们验证采用混合架构分布概率调度由粗到细的搜索策略能够进一步减少架构样本达 9%,加速搜索 1.2 倍,并且不影响最终搜索架构的性能。...其他 NAS 方法的比较 在表 8 里,我们还将 FP-NAS 跟其他主要搜索方法进行比较,并且确认 FP-NAS 搜索的高效率和最终模型的高性能

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