中文文档:https://docs.slurm.cn/users/shou-ce-ye
当我们使用天河机进行并行程序实验的时候,都会使用到yhrun/srun命令。在超算环境下,yhrun 命令用来进行提交交互式作业,有屏幕输出。但是容易受到网络波动影响导致断网或者关闭窗口最终导致作业中断。
拟合直线 y =(2x -1) + 0.1(-1到1的随机值) 给定x范围(0,3) 可以使用学习框架 建议使用 y = w * x + b 网络模型
程序是代码和数据的集合,进程是运行着的程序;操作系统需要为进程分配内存;进程运行完毕需要释放内存;内存管理就是内存的分配和释放;
这份文件包含了Slurm管理员的信息,专门针对包含1024个节点以上的集群。目前由Slurm管理的大型系统包括天河二号(位于中国国防科技大学,拥有16000个计算节点和310万个内核)和Sequoia(位于劳伦斯-利弗莫尔国家实验室的IBM Bluegene/Q,拥有98304个计算节点和160万个内核)。Slurm在更大数量级的系统上的运行已经通过仿真验证。在这种规模下获得最佳性能确实需要一些调整,本文件应该有助于让你有一个好的开始。对Slurm的工作知识应该被认为是本资料的先决条件。
在Slurm集群中,有很多组件需要能够相互通信。有些站点有安全要求,不能打开机器之间的所有通信,需要有选择地打开必要的端口。本文件将介绍不同的组件需要怎样才能相互交流。
[深度学习入门]实战三·使用TensorFlow拟合曲线 问题描述 拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值) 曲线 给定x范围(0,3) 问题分析 在上篇博客中,我们使用最简单的y=wx+b的模型成功拟合了一条直线,现在我们在进一步进行曲线的拟合。简单的y=wx+b模型已经无法满足我们的需求,需要利用更多的神经元来解决问题了。 生成数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import ten
不太清楚的可以回顾我们之前的博文。 使用了全连接,卷积神经网络与循环神经网络分别实现了. 代码部分: 1.全连接实现
[TensorFlow深度学习入门]实战四·逻辑回归鸢尾花进行分类 问题描述 数据集 鸢尾花数据集下载地址 鸢尾花数据集包含四个特征和一个标签。这四个特征确定了单株鸢尾花的下列植物学特征: 1、花萼长度 2、花萼宽度 3、花瓣长度 4、花瓣宽度 该标签确定了鸢尾花品种,品种必须是下列任意一种: 山鸢尾 (0) 变色鸢尾 (1) 维吉尼亚鸢尾 (2) 代码 使用均方根误差 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.py
因项目需要,需要做php框架的后端技术选型,于是开始着手测试基于swoole的框架swoft与laravel的扩展包laravel-swoole进行评估。 刚开始打算是在cygwin中使用laravel-s这个laravel扩展包,然而报出了一个cli_set_process_title() failed异常。 找了半天原因,从swoole的官方文档中看到,在macOS与低版本的linux系统中,是无法使用cli_set_process_title这个函数的。搜索了半天,也没有找到有效的解决方案,于是最后选择了替代方案:laravel-swoole。
因项目需要,需要做php框架的后端技术选型,于是开始着手测试基于swoole的框架swoft与laravel的扩展包laravel-swoole进行评估。
装jdk之前要弄好你的程序是用什么开发的,这个jdk不知道是不是不像.net那些高级兼容低级的.反正我之前装了jdk 1.6 网站就是出错.换了人家开放时用的jdk 1.5就好了
[TensorFlow深度学习入门]实战十·用RNN(LSTM)做时间序列预测(曲线拟合) %matplotlib inline import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf # hyperparameters lr = 0.002 # learning rate
TensorFlow模型训练的好网络参数如果想重复高效利用,模型参数保存与加载是必须掌握的模块。本文提供一种简单容易理解的方式来实现上述功能。参考博客地址 备注: 本文采用的是ckpt保存方式,在下篇博文中介绍更加常用的pb保存方式,包括ckpt文件如何转换的pb文件,和如何直接保存问pb文件,感兴趣可以去看看。
[TensorFlow深度学习入门]实战十二·使用DNN网络实现自动编码器 测试代码 import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fashion_mnist = keras.datasets.fashi
参考博客地址 本博客采用Lenet5实现,也包含TensorFlow模型参数保存与加载参考我的博文,实用性比较好。在训练集准确率99.85%,测试训练集准确率99%+。
Slurm是一个开源,容错,高度可扩展的集群管理和作业调度系统,适用于大型和小型Linux集群。主要有三个功能:
我现在经常在实验室服务器上跑程序,而老师要求我们使用SLURM作业管理系统,网上资料零零散散,这篇文章算是一个简单的汇总
参考博客地址,修复了一个小Bug,收敛速度和准确率都略微提升。使用此模型在Kaggle比赛准确率98%+
在上篇博文中,我们探索了TensorFlow模型参数保存与加载实现方法采用的是保存ckpt的方式。这篇博文我们会使用保存为pd格式文件来实现。 首先,我会在上篇博文基础上,实现由ckpt文件如何转换为pb文件,再去探索如何在训练时直接保存pb文件,最后是如何利用pb文件复现网络与参数完成应用预测功能。
我们在博文,使用CNN做Kaggle比赛手写数字识别准确率99%+,在此基础之上,我们进行对科赛网TibetanMNIST藏文手写数字数据集训练,来验证网络的正确性。
此博文是我们在完成实战五·用RNN(LSTM)做手写数字识别的基础上使用BiRNN(LSTM)结构,进一步提升模型的准确率,1000steps准确率达到99%。
在实际的生产环境中,使用单用户模式直接运行命令的机会不是很多,通常是采用提交作业任务给集群计算的方式。这样一来既能节约资源和时间,又能申请到更大规模的计算资源,对于平台管理人员还是用户来说都是非常有利的。国家超算中心,地方超算中心,学校超算中心一般都对外提供这样的服务,不过需要按核时进行计费。所谓“核时”就是一个 CPU 核运行一个小时,这也是高性能计算中通常使用的资源衡量单位。作为超算中心或者高性能集群,必不可缺的就是集群作业管理系统,它可以根据用户的需求,统一管理和调度集群的软硬件资源,保证用户作业公平合理地共享集群资源,提高系统利用率和吞吐率。
本文主要是简述一下本人为了完成极市平台赛事过程中,使用 MMSegmentation 语义分割开源库的心得。
1、MySQL中varchar最大长度问题 问题:为啥大字段可以建,小字段却失败? 单个varchar(20000)用utf8没有超过64K,不会转成text类型,2个呢又超了64K最大单行长度
参考博客。 在此基础上做了小修改。 其中CNN网络部分仿照我们入门实战六的内容,如果不太清楚CNN可以再去回顾一下。 本博文数据集。
今天在给测试k8s各类发行版本的时候发现了名为k0s的发行版,听过k3s,却没听过k0s。轻量级的kubernetes早已存在。那么k0s存在的意义是什么,说到这里我痛恨国内互联网恶臭现象,除了主题,文章一字不换的复制,复制也好,起码标个原作者链接吧。说着轻量级可是文章里并没有轻量级这个词,也没说明优化了哪些地方,删了什么功能。据我亲身实践,k0s不是轻量级kubernetes发行版,简化了kubernetes部署步骤。(个人意见)
微语:这是一个朋友弄的东西,征求对方同意的情况下排版了下,发了出来,有些许BUG,大牛可以的话,来完善完善。 这是一款线上工具箱,收集整理了一些渗透测试过程中常见的需求。 现在已经包含的功能有: 在线cms识别|旁站|c段|信息泄露|工控|系统|物联网安全|cms漏洞扫描|端口扫描 依赖安装
Slurm集群一般是由一个主节点(master)和各个带有GPU资源的子节点组成的,每次要想使用GPU需要通过主节点跳转到子节点。那么如果我们想使用jupyter使用子节点的GPU应该怎么做呢?
合成测试程序根据统计的真实负载发生规律,如请求的读写比例,大小,频率和分布等信息。建立响应的io存取模型。在测试时产生符合存取模型的io请求序列。发送给存储系统。这类程序包括 IOMeter,IOZone 和 Bonnie++。
选自Upflow.co 作者:Killian 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、李亚洲 在这篇文章中,研究员 Killian 介绍了自己的深度学习开发环境:TensorFlow + Docker + PyCharm + OSX Fuse + Tensorboard。但根据自己的预算、语言习惯、开发需求,每个人都会配置不同的开发环境,也遇到过各种各样的难题。因此,我们在文后附上了一份调查问卷,希望能了解众多不同开发者的深度学习环境,最终汇集成一篇文章为大家提供不同的洞见。 在尝试用不同的东西来配
Slurm为cgroup v2的系统提供支持。这个cgroup版本的文档可以在kernel.org Control Cgroup v2文档中找到。
普通刀片节点配备 两颗 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2692 v2 @ 2.20GHz 共24物理核,内存为64G 调度系统为 Slurm, 以下为常用指令
提示:源码文件达到了八百多兆,下载时间会很长,推荐通过修改host的方法加速github下载,具体方法请自行搜索; 3. 下载完毕后,k8s.io目录下出现一个名为kubernetes的文件夹,里面内容如下:
我们已经多次强调了,之前推荐的清华大学镜像可能是人满为患,大家需要自己机智一点哦。
smem是一个工具,可以提供大量关于 Linux 系统内存使用情况的报告。与现有工具不同,smem 可以报告比例集大小 (PSS),它更有意义地表示虚拟内存系统中库和应用程序使用的内存量。 由于大部分物理内存通常在多个应用程序之间共享,因此称为常驻集大小 (RSS) 的内存使用标准度量将大大高估内存使用。相反,PSS 衡量每个应用程序在每个共享区域中的公平份额,以给出一个现实的衡量标准。 Smem功能 系统概览列表 按进程、映射、用户输出 按进程、映射或用户过滤输出 来自多个数据源的可配置列 可配置的输出单
cfssl是一个开源的证书管理工具,使用json文件生成证书,相比openssl更方便使用。
修改另外两台机器的etcd.conf文件中的ETCD_NAME和监听IP,如下图所示,其中标蓝线的地方,ip都更换为当前机器的ip
虽然有点难度,但其实确实是可以的,对生信工程师来说,就是整理流程(把Linux命令替换成为R语言代码)工作量比较大。如果大家感兴趣而且确实有需求,不妨看看这个文档:《RNASeqR : RNA-Seq analysis based on one independent variable》
引子: 今天一个小伙伴问我kuberntes集群中kubectl get csr怎么没有输出呢? 我试了一下我集群内确实没有csr的。what is csr?为什么kubectl get csr一定要
确保在当前目录有ca-key.pem、ca-config.json、etcd-csr.json文件
一、基础环境配置 1、配置yum源(centos6官方已经下架,不在维护,yum源需要配置到备用源) [root@centos6 ~]# cat /etc/yum.repos.d/CentOS- CentOS-Base.repo CentOS-Debuginfo.repo CentOS-fasttrack.repo CentOS-Media.repo CentOS-Vault.repo [root@centos6 ~]# cd /etc/yum.repos.d/ [root@cen
如果您之前编译过EV200的SDK,那么您会发现,编译DV300的过程很类似,软件包直接拷贝,无需重新下载,通常在1-2个小时内能搞定SDK的编译。 DV300的入门会简洁介绍,如果遇到编译错误,请你阅读EV200的编译过程和相应目录下的readme查询解决方法。
软链接是Linux下常用的一种共享文件方式、目录的方式,这种方式类似于Windows下的快捷方式。一般一个文件或者目录在不同的路径都需要的时候,可以通过创建软链接的方式来共享,这样系统下面只有一份源文件、目录。另外,巧用软链接,可以大大增加应用程序的可移植性。
jenkins 连接低版本的k8s时,不需要验证。但是新版本的启用了https和角色管理
作为目前云计算领域活跃度最高的项目——Kubernetes在其GitHub上已经提供了如何编译Kubernetes的方法,README中的第一句话是:
这次部署是使用的二进制方式进行安装,部署的版本是v1.13.1,使用了三台机器做的k8s集群,没有对master做成集群,表如下:
根据报错信息,我们可以看出来挂载的时候他是指定的日志文件的,我们去对应的日志查看报错
使用win11的ubuntu22.04子系统: ☞ Win11使用WSL2安装Ubuntu22.04并启用GUI应用 zhangrelay@LAPTOP-5REQ7K1L:~/cppcode$ cat /etc/lsb-release DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_RELEASE=22.04 DISTRIB_CODENAME=jammy DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 22.04 LTS" ---- 安装: sudo apt install build-
http://jevic.blog.51cto.com/2183736/1881455
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