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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与SAN

NAS(Network Attached Storage,网络附加存储服务器) 简单地说,NAS就是一台File Server,只要将NAS连接上网络,那么在网络上面的其他主机就能够访问NAS上的数据了 由于NAS是接在网络上面,如果网络上有某个用户大量访问NAS上的数据时,很容易造成网络停顿的。 2. 而NAS提供的则是“网络协议的文件系统(NFS、SAMBA等)”,不可进行分区与格式化。 以上是基于《鸟哥的Linux私房菜-服务器架设篇》相关内容的归纳与总结。

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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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    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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    DAN SAN NAS

    DAS 服务器通过SAS或SCSI直连到磁盘或阵列 SAS通道会成为带宽瓶颈 SAS接口资源有限 NAS NAS将存储设备通过标准的网络拓扑结构(例如以太网),连接到一群计算机上。 SAN 相对于NAS,通常用光纤连接,使用SCSI命令而非TCP/IP协议 从基本功能剥离出存储功能,所以运行备份操作就无需考虑它们对网络总体性能的影响。

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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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    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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    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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    NAS 硬件调研

    NAS 系统搭建时需要采购相关硬件,本文整理网络相关资料。 性能上有所区别 DDR3标压内存相比DDR3L低压内存,性能强了大约10-15%左右。 另一款企业级ES,即Constellation ES.2,性能更强,价格要贵近一倍。ES适用于磁盘阵列、RAID保护、数据快照(Snapshot)、NAS,或是各种需要大容量的储存设备中。 西数磁盘 红盘用于NAS比较可靠的 https://shop.westerndigital.com/zh-cn/c/nas-and-cloud-storage 相关配件 接口 网线 建议用超细超六类网线 软路由 NAS 可以和软路由合而为一,网上的一种参考拓扑如下 阵列卡 阵列卡的全称叫磁盘阵列卡 是用来做 RAID(廉价冗余磁盘阵列)的。

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    【AAAI 2020】NAS+目标检测:SM-NAS 论文解读

    最近冒出来很多 Neural Network Search (NAS) + 目标检测的 paper,今天介绍一篇中了 AAAI 2020 的文章:SM-NAS: Structural-to-Modular 作者用了 coarse-to-fine 的思想,把 NAS 的搜索过程分为两个 stage,先进行结构层次 (structural-level) 的搜索,再进行模块级别 (modular-level) kf2khynax0.jpeg] 换到其它数据集的结果如下表: [209h9eqw8e.jpeg] 结论 总结一下这篇 paper,个人觉得就是它的 Novelty 和 EfficientDet 非常类似,都是用 NAS EfficientDet 的搜索空间更加复杂,backbone 直接用 EfficientNet,还设计了一个专门的BiFPN,性能相对更好一点。

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    NAS Network Attached Storage

    低成本、高读写性能、 100% 的高存储空间利用率等优点。 理论上传输速度会提升,但实际上nas是软阵列,速度并没有什么提升, 所以不建议做raid0,而且如果你有一个盘坏了,全部数据都会丢失。 raid5 RAID 5 是一种存储性能、数据安全和存储成本兼顾的存储解决方案。 可以理解为是RAID 0和RAID 1的折中方案。 所以一般都不建议用这个模式,既不能保护数据安全,也没有提升读写性能。 article/details/50895910 https://blog.csdn.net/xiaohouge/article/details/81099170 数据的持久化无论是移动硬盘的冷备还是NAS

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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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    树莓派打造NAS

    前言 本文提供一种搭建NAS的方式:raspbian + samba 外接U盘或移动硬盘时,默认不会自动挂载,所以需要用 mount 命令挂载。 vim /etc/samba/smb.conf shift-g 跳到最后一行,加入如下语句: # 在末尾加入如下内容 # 分享名称 [MyNAS] # 说明信息 comment = NAS

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    《畅玩NAS》家庭 NAS 服务器搭建方案「建议收藏」

    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、降低总拥有成本、保护投资。其成本远远低于使用服务器存储,而效率却远远高于后者。 4.既然是家庭NAS,那么肯定少不了的就是家庭影院服务,自动下载各种资源,随时访问NAS资源,无需再次下载。 以上是家庭NAS最基本的需求,当然还有其他高级需求,这里就不详谈了。 方案 适用对象:有一定的动手能力,对性能要求较高的用户。 NAS推荐的方案是OpenMediaVault。 对于NAS感兴趣的朋友,可以关注笔者博客。

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    低成本搭建NAS服务

    一直想买群晖NAS,可是自己又没钱,怎么办? 可选选项 通过外网访问NAS 有时候想在外网访问自己家的NAS传输文件,由于黑群晖无法使用 QuickConnect ,所以我们需要端口映射 电信光猫需要超级管理员密码设置端口映射,打个电话给电信就可以问到了 empty($_SERVER["REMOTE_ADDR"])){ $cip = $_SERVER["REMOTE_ADDR"]; }else{ push("NAS IP获取失败"); $put $result->RecordId){ push("NAS IP解析失败:". image.png 完成了以上的操作,就可以通过 https://nas.yuncaioo.com:5001 访问自己家的NAS了 image.png image.png 已知的问题

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    NAS 硬件采购配置记录

    历经一些周折,成功装配出了NAS一套硬件,本文记录相关信息。 配置易维护 初始装配便宜比较重要,同时充分利用主板资源 未来可扩展出软路由功能 硬件配置 项目 配置 链接 价格 备注 主板 华擎 J3455 ITX 咸鱼 400 ITX 小板,可以满足基本的NAS 需求 机箱 Treasure宝藏 1u/SFXmATX8盘位NAS机箱 淘宝 699 颜值还可以,用料厚实,主板硬盘上下布局易于维护,8盘位,micro-ATX主板位,满足需求和未来扩展的可能 电源 益衡 Enhance ENP 7025B FLEX 小1U电源 250W 淘宝 245 前辈们都推荐的1U电源,性能足够,线口正好够用,简直完美 内存 金士顿 8g 低电压1600/ 金士顿

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    NAS 篇一:记录下自己的第一台NAS

    购买理由 处于以下考虑我有了人生中的第一台NAS 我之前购买了一台小米家庭云盘,之前是备份照片,离线下载,智能摄像机录像存储用的 ,后来感觉 也只能干这些,下载东西需要安装客户端,不能直接对外分享,不支持 软件安装 我们买NAS的最主要需求: 1.文件云存储、云备份 2.照片云管理 3.影音文件云管理 4.云笔记 5.远程下载 6.其他高阶应用 本文由 小马哥 创作,采用 知识共享署名

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    兼具one-shot与传统NAS优点,Few-shot NAS入选ICML 2021

    通过建立 one-shot NAS 和传统挨个训练 NAS 的联系,few-shot NAS 巧妙继承了两种方法的优点,兼有 one-shot NAS 的快速和传统 NAS 的准确网络性能评估。 这里我们假设读者对 one-shot NAS 和 supernet 有个基本的理解,不太清楚的读者,可以推荐看我们之前的文章[2]。 提升 supernet 的预测性能是最近 NAS 研究的一个热点。 这样我们就建立了 supernet 和传统 NAS 的联系。传统 NAS 由于每个网络都是从头训练,没有近似误差,所以能够准确的排序搜索空间里网络性能的好坏,但是慢。 我们先把这1296个网络单独训练一遍得到准确的性能数值,然后对它们进行性能排序,作为性能预测的基准。然后我们训练了一个 supernet,去预测这1296个网络的性能排序。 图3: few-shot NAS的概念证明。拆分supernet能很好的提升性能排序。 这里的 rank correlation 就是量化性能排序的指标,并且1为最好。

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    NAS(神经结构搜索)综述

    NAS的原理是给定一个称为搜索空间的候选神经网络结构集合,用某种策略从中搜索出最优网络结构。神经网络结构的优劣即性能用某些指标如精度、速度来度量,称为性能评估。这一过程如下图所示: ? 在训练样本集上训练子网络,然后在验证集上评估其性能。逐步优化网络结构,直至找到最优的子网络。 搜索空间,搜索策略,性能评估策略是NAS算法的核心要素。 性能评估策略定义了如何评估搜索出的网络结构的性能。对这些要素的不同实现得到了各种不同的NAS算法,本节将选择有代表性的进行介绍。 多目标NAS算法以此为准则在各种目标之间做出折中优化。 性能评估策略 搜索策略的目标是找到一个神经网络结构,最大化某种性能度量指标,如在之前未见的数据集上的精度。 为了指导搜索过程,NAS算法需要估计一个给定神经网络结构的性能,这称为性能评估策略。 对于搜索策略搜索出的神经网络结构,首先在一个训练集上训练,然后在验证集上测试精度值。

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    群晖NAS安装gitlab

    /gitlab/config/gitlab.rb # 32行修改以下配置 external_url 'https://<你的域名>:<端口>' 我的填写的 external_url 'https://nas.mrf.ink

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