首页
Python
Java
IOS
Andorid
NodeJS
JavaScript
HTML5
【
在超算系统上使用sbatch提交MXNet分布式训练任务
】的更多相关文章
在超算系统上使用sbatch提交MXNet分布式训练任务
在超算系统上运行MXNet分布式训练任务时,面临着一个IP地址相关的问题.我们在提交MXNet的分布式任务时,需要知道各个GPU节点的IP地址,把这些IP地址放到一个hosts文件中,以供分布式训练使用.因此,一种常用的方式是先使用salloc或yhalloc申请若干节点,然后依次登录这些节点,查询它们的IP地址,手动写入到一个hosts文件中,再使用MXNet提供的脚本提交分布式训练任务.显然,这种方法具有很多劣势.首先,当集群资源不足时,我们需要人工守在电脑前,等待有空闲资源时再手动申请节点…
MXNet源码分析 | Gluon接口分布式训练流程
本文主要基于MXNet1.6.0版本,对Gluon接口的分布式训练过程进行简要分析. 众所周知,KVStore负责MXNet分布式训练过程中参数的同步,那么它究竟是如何应用在训练中的呢?下面我们将从Gluon.Trainer这个接口入手,逐步分析分布式训练的梯度交换以及参数同步过程.下面这段代码摘自python/mxnet/gluno/trainer.py文件,相较于源代码删除了一些多余的信息(如某些判断.注释等),以便让我们更好地专注于通信过程. 代码中的step函数是进行梯度交换以及参数更新…
数据终端设备与无线通信模块之间串行通信链路复用协议(TS27.010)在嵌入式系统上的开发【转】
转自:http://blog.csdn.net/hellolwl/article/details/6164449 目录(?)[-] 协议介绍 模块协议介绍 1 命令包格式 2 数据包格式 下串口通信系统的组成 协议的实现 1 协议实现时的考虑 2 的实现方案 3 复用协议特殊情况的处理 摘要: 介绍 3GPP提出的一种终端设备和移动台串行通信的复用协议及嵌入式 Linux系统下串行通信模…
CentOS 6.5系统上安装SVN服务器端的方法及目录访问权限配置(转总结)
SVN其实就是Subversion,分为服务器端和客户端.之前在网上搜了很多方法,都有各种问题,经过自己搜集整理以及实际尝试,总算有个比较靠谱的方法.本文主要介绍CentOS 6.5系统上安装SVN服务器端的方法及步骤. 系统环境说明如下: 操作系统: Centos6.5 x86-64 SVN: subversion-1.8.11 1.检查是否安装了低版本的SVN rpm -qa | grep subversion 如果已安装SVN,则会返回版本信息,如:s…
如何在一个ubuntu系统上搭建SVN版本控制工具
有话说,由于公司项目部署需要,将Windows工程迁移到Linux,通过调查确定使用Ubuntu的Linux操作系统.那么如何快速搭建和Windows一样快捷方便的开发环境就很重要了.本文讲述如何在一个ubuntu系统上搭建SVN版本控制工具,SVN版本号为1.9.3. 第一步,安装代码管理工具svn(由于是局域网,我们为了实现多人共享代码,使用svn进行代码管理) 执行命令#svn info,显示如下说明该系统未安装SVN工具 根据提示,继续执行命令#sudo apt install subv…
【C# .Net GC】Windows 系统上的大型对象堆
原文链接:https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/standard/garbage-collection/large-object-heap NET 垃圾回收器 (GC) 将对象分为小型和大型对象. 如果是大型对象,它的某些特性将比对象较小时显得更为重要. 例如,压缩大型对象-(也就是在内存中将其复制到堆上的其他位置)-的费用相当高. 因此,垃圾回收器将大型对象放置在大型对象堆 (LOH) 上. 本文将讨论符合什么条件的对象才能称之为大型对象,如何回收大型…
在配有英特尔® Iris™ 显卡的系统上通过优化对 Just Cause 3 进行增强
高端 PC 继续通过高性能显卡驱动桌面游戏. 一流的"梦想机器"基于第六代智能 英特尔® 酷睿™ 处理器i7-6700K等 CPU,通常与高端独立显卡配合使用以运行要求最严苛的游戏. 由 Avalanche Studios* 开发.由 Square Enix*发布的 Just Cause 3 就是这样一款游戏. 作为 2015 年末发布的一款广受好评的游戏,JC3提供猛烈的爆炸.茂密的地形和迷人的风景,Rico Rodriguez 特工在一个无比惊艳的广阔世界中战斗.翱翔.滑行和格斗.…
基于英特尔® 至强™ 处理器 E5 产品家族的多节点分布式内存系统上的 Caffe* 培训
原文链接 深度神经网络 (DNN) 培训属于计算密集型项目,需要在现代计算平台上花费数日或数周的时间方可完成. 在最近的一篇文章<基于英特尔® 至强™ E5 产品家族的单节点 Caffe 评分和培训>中,我们展示了基于 AlexNet 拓扑的 Caffe* 框架的性能提升 10 倍,单节点培训时间减少到 5 天. 英特尔继续履行 Pradeep Dubey 的博客中列出的机器学习愿景,在本篇技术预览中,我们将展示如何在多节点.分布式内存环境中将 Caffe 的培训时间从数日减少为数个小时. …
win10调用局域网内xp系统上的打印机
首先在xp系统上配置允许远程连接,然后设置账户密码,最后配置打印机,允许共享. 打开自己win10 ,win+R ,输入\\目标电脑ip\打印机名,确定,输入账户,密码. win+X - P-进入控制面板-查看设备和打印机-添加打印机-直接点我所需的打印机未列出- 通过手动添加局域网的打印机,下一步 穿件新端口 下一步 选择打印机品牌和信号驱动 选替换当前驱动,如果你之前已经从网上下载匹配好的驱动的话,就选择使用当前已经安装的,否则,选下面的替换当前的驱动程序,下一步 这样就完成了…
64位的Ubuntu系统上使用汇编nasm和C语言
64位的Ubuntu系统上使用汇编nasm和C语言 $ nasm -f elf foo.asm -o foo.o$ gcc -c bar.c -o bar.o$ ld -s foo.o bar.o -o foobar ld: i386 architecture of input file `foo.o' is incompatible with i386:x86-64 output 意思是nasm 编译产生的是32位的目标代码,gcc 在64位平台上默认产生的是64位的目标代码, 这两者在链接…