pytorch的并行分为模型并行.数据并行 左侧模型并行:是网络太大,一张卡存不了,那么拆分,然后进行模型并行训练. 右侧数据并行:多个显卡同时采用数据训练网络的副本. 一.模型并行 二.数据并行 数据并行的操作要求我们将数据划5分成多份,然后发送给多个 GPU 进行并行的计算. 注意:多卡训练要考虑通信开销的,是个trade off的过程,不见得四块卡一定比两块卡快多少,可能是训练到四块卡的时候通信开销已经占了大头 下面是一个简单的示例.要实现数据并行,第一个方法是采用 nn.parallel

/*********************************************************************** * I.MX6 32G SD卡测试 * 说明: * 这是刘涛测试32G卡的情况. * * 2016-10-17 深圳 南山平山村 曾剑锋 **********************************************************************/ 一.参考文档: [solved] couldn't mount beca

学习编程的时候,经常会看到stack这个词,它的中文名字叫做"栈". 理解这个概念,对于理解程序的运行至关重要.容易混淆的是,这个词其实有三种含义,适用于不同的场合,必须加以区分. 含义一:数据结构 stack的第一种含义是一组数据的存放方式,特点为LIFO,即后进先出(Last in, first out). 在这种数据结构中,数据像积木那样一层层堆起来,后面加入的数据就放在最上层.使用的时候,最上层的数据第一个被用掉,这就叫做"后进先出". 与这种结构配套的,是

现在市面上我们接触到的IC卡大部分都是分为16个扇区,分别标注为0-15区.而实现一卡通的秘密就在这16个扇区之中,一个,或者一类功能用途读取这一个扇区,除了一般默认0扇区不用外,其他扇区可以被分别加密实现一卡通行. 在我们松亚科技,为了实现水电气表等一系列产品一卡通功能,每个产品所占用扇区都不同,所以无论您使用的是水表还是电表,再需要安装其他产品是,无需再添加其他卡,真正实现一卡通行,畅通无阻!方便快捷可以省去很多的麻烦. 水电气表各分区表: 燃气表固定使用1.2.3: 水表使用4.5.6.7

TC命令流量控制测试 这里测试系统为Linux操作系统,通过简单的TC命令来实现对带宽的控制. 1对具体IP地址的流量控制 这里采用iperf来进行带宽的测试,首先在服务器和客户端都安装上iperf软件,通过该软件下的命令来进行通讯和测试. 1.1测试正常情况下的带宽 1)服务器设置端口: [root@docker117 ~]# iperf -s -p #设置端口为7000,端口号不要设置成容易被占用的,比如XShell占用端口为22,此处倘若设置为22,就会发生冲突. 2)客户端连接服务器:

在Linux里面,一个进程占用的内存有不同种说法,可以是VSS/RSS/PSS/USS四种形式,这四种形式首字母分别是Virtual/Resident/Proportional/Unique的意思. VSS- Virtual Set Size 虚拟耗用内存(包含共享库占用的内存) VSS是单个进程全部可访问的地址空间,其大小可能包括还尚未在内存中驻留的部分.对于确定单个进程实际内存使用大小,VSS用处不大. RSS- Resident Set Size 实际使用物理内存(包含共享库占用的内存)

第36章     SDIO—SD卡读写测试 全套200集视频教程和1000页PDF教程请到秉火论坛下载:www.firebbs.cn 野火视频教程优酷观看网址:http://i.youku.com/firege 本章参考资料:<STM32F4xx参考手册>.<STM32F4xx规格书>.库帮助文档<stm32f4xx_dsp_stdperiph_lib_um.chm>以及SD简易规格文件<Physical Layer Simplified Specificatio

第36章     SDIO—SD卡读写测试 全套200集视频教程和1000页PDF教程请到秉火论坛下载:www.firebbs.cn 野火视频教程优酷观看网址:http://i.youku.com/firege 本章参考资料:<STM32F4xx参考手册>.<STM32F4xx规格书>.库帮助文档<stm32f4xx_dsp_stdperiph_lib_um.chm>以及SD简易规格文件<Physical Layer Simplified Specificatio

移动App测试实战—专项测试 转自:http://www.51testing.com/html/58/n-3713758.html 我们在进行了手工的功能测试之后,也开发了一些自动化测试用例,并且做了性能测试之后,测试工作看似比较完整了.但是当我们的App在大量的用户那里被安装和使用的时候,还是会有很多我们之前没有预料的问题被反馈回来,比如: · Crash的问题 · 设备兼容性的问题 · 流量使用过多的问题 · App导致用户手机电量消耗过快的问题 · 在不同的网络情况下不稳定,比如卡死和白屏

前言 对,这是一个高大上的技术,终于要做老崔当年做过的事情了,生活很传奇. 一.主流 GPU 编程接口 1. CUDA 是英伟达公司推出的,专门针对 N 卡进行 GPU 编程的接口.文档资料很齐全,几乎适用于所有 N 卡. 本专栏讲述的 GPU 编程技术均基于此接口. 2. Open CL 开源的 GPU 编程接口,使用范围最广,几乎适用于所有的显卡. 但相对 CUDA,其掌握较难一些,建议先学 CUDA,在此基础上进行 Open CL 的学习则会非常简单轻松. 3. DirectCompute

根据 Gartner 对全球 CIO 的调查结果显示,人工智能将成为 2019 年组织革命的颠覆性力量.对于人工智能来说,算力即正义,成本即能力,利用 Docker 和 Kubernetes 代表云原生技术为 AI 提供了一种新的工作模式,将 GPU 机器放到统一的资源池进行调度和管理,这避免了GPU 资源利用率低下和人工管理的成本.因此,全球主要的容器集群服务厂商 Kubernetes 都提供了 Nvidia GPU 容器集群调度能力,但是通常都是将一个 GPU 卡分配给一个容器.这虽然可以实

移动测试. Android测试 .APP测试 Android篇 1. 性能测试 Android性能测试分为两类:1.一类为rom版本(系统)的性能测试2.一类为应用app的性能测试 Android的app性能测试包括的测试项比如:1.资源消耗2.内存泄露3.电量功耗4.耗时5.网络流量消耗6.移动终端相关资源利用率7.帧率8.渲染等等.... 工具:(工具的原理都是基于调用android底层的一些api来获取到测试所用到的值)GT等 测试方法:1.设计场景 :手工或自动化场景2.获取数据:可获取

移动测试. Android测试 .APP测试   Android篇 1. 性能测试 Android性能测试分为两类:1.一类为rom版本(系统)的性能测试2.一类为应用app的性能测试 Android的app性能测试包括的测试项比如:1.资源消耗2.内存泄露3.电量功耗4.耗时5.网络流量消耗6.移动终端相关资源利用率7.帧率8.渲染等等.... 工具:(工具的原理都是基于调用android底层的一些api来获取到测试所用到的值)GT等 测试方法:1.设计场景 :手工或自动化场景2.获取数据:可

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_gpu.html using the GPU 想要看GPU的介绍性的讨论和对密集并行计算的使用,查阅:GPGPU. theano设计的一个目标就是在一个抽象层面上进行特定的计算,所以内部的函数编译器需要灵活的处理这些计算,其中一个灵活性体现在可以在显卡上进行计算. 当前有两种方式来使用gpu,一种只支持NVIDIA cards (CUDA backend) :另一种,还在开发中,可

catalog . OpenCL . Linux DMA(Direct Memory Access) . GPU rootkit PoC by Team Jellyfish . GPU keylogger . DMA Hack 1. OpenCL OpenCL(Open Computing Language)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CP

在进行android设备测试过程中,在进行系统测试时候,往往需要关注到很多方面,导致一个崩溃或者运行一段时间自动重启或者停止的问题很多.最简单来看,影响因素就有:底层硬件设备.OS层.上层app层.另外网络方面.环境方面等很多因素: 我们在遇到一些疑难杂症的问题时候,也只能逐个去查找,逐层去定位分析. 一种办法是自上而下,另一种是自下而上:如果上层应用的问题比较明显的话,那么建议采用至上而下的方法,直接查找app的问题: 测试上层应用的时候,如果人力资源足够,可以开展一些自动化方面的测试,这些常

深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian

遇见C++ AMP:在GPU上做并行计算 Written by Allen Lee I see all the young believers, your target audience. I see all the old deceivers; we all just sing their song.– Marilyn Manson, Target Audience (Narcissus Narcosis) 从CPU到GPU 在<遇见C++ PPL:C++的并行和异步>里,我们介绍了如何使用

这篇文章讨论如何在基于Babylon.js的WebGL场景中,实现多个简单卡牌类对象的显示.选择.分组.排序,同时建立一套实用的3D场景代码框架.由于作者美工能力有限,所以示例场景视觉效果可能欠佳,本文的重点在于对相关技术的探讨. 因为文章比较长,读者可以考虑将网页导出为mhtml格式,使用Word浏览.Chrome浏览器导出mhtml文件的方法见末尾. 一.显示效果: 1.访问https://ljzc002.github.io/CardSimulate/HTML/TEST2.html查看“卡牌

cuda流测试 /* * Copyright 1993-2010 NVIDIA Corporation. All rights reserved. * * NVIDIA Corporation and its licensors retain all intellectual property and * proprietary rights in and to this software and related documentation. * Any use, reproduction, d