使用DataParallel进行并行化时的结构如下: 在上图第一行第四个步骤中,GPU-1 其实汇集了所有 GPU 的运算结果.这个对于多分类问题还好,但如果是自然语言处理模型就会出现问题,导致 GPU-1 汇集的梯度过大,直接爆掉. 那么就要想办法实现多 GPU 的负载均衡,方法就是让 GPU-1 不汇集梯度,而是保存在各个 GPU 上.这个方法的关键就是要分布化我们的损失函数,让梯度在各个 GPU 上单独计算和反向传播.这里又一个开源的实现:https://github.com/zhangh

最近es集群磁盘空间告警,日志又没地方可以迁移,然后申请了新的服务器,一次性加入8台新的服务器 新增了32个新的数据节点,至此,我们的主集群已经到达85个数据节点的规模,整个集群数据已达到PB级别,终于可以跟别人炫耀我是做大数据的了.O(∩_∩)O哈哈~ 但是随着集群节点的不断壮大,问题也随之而来,刚开始加入新节点后,发现所有数据分片都会在新节点上,但是过几天后,发现只有少部分在新节点上. 然后,发现新的数据节点磁盘才使用40%,就不再往这些新节点分配分片了.当时觉得很纳闷. 后来翻翻es文档才

1. 安装 tuxboot (ubuntu下烧写工具) sudo apt-add-repository ppa:thomas.tsai/ubuntu-tuxboot sudo apt-get update sudo apt-get install tuxboot 2. 下载 Gparted http://gparted.org/download.php 根据系统选择64位还是32位,这里选择64位 gparted-live-0.29.0-1-amd64.iso(64位) 3. 烧写到Gparte

import torch import torch.nn as nn import ipdb class DataParallelModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.block1 = nn.Linear(10, 20) def forward(self, x): x = self.block1(x) return x def data_parallel(module, input, device_ids, o

一.goroutine简介 goroutine是go语言中最为NB的设计,也是其魅力所在,goroutine的本质是协程,是实现并行计算的核心.goroutine使用方式非常的简单,只需使用go关键字即可启动一个协程,并且它是处于异步方式运行,你不需要等它运行完成以后在执行以后的代码. go func()//通过go关键字启动一个协程来运行函数 二.goroutine内部原理 概念介绍 在进行实现原理之前,了解下一些关键性术语的概念. 并发 一个cpu上能同时执行多项任务,在很短时间内,cpu来

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ForkJoinPool的优势在于,可以充分利用多cpu,多核cpu的优势,把一个任务拆分成多个“小任务”,把多个“小任务”放到多个处理器核心上并行执行:当多个“小任务”执行完成之后,再将这些执行结果合并起来即可. Java7 提供了ForkJoinPool来支持将一个任务拆分成多个“小任务”并行计算,再把多个“小任务”的结果合并成总的计算结果. ForkJoinPool是ExecutorService的实现类,因此是一种特殊的线程池. 使用方法:创建了ForkJoinPool实例之后,就可以调

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1.集群简介 1.1.什么是集群 简单地说,集群就是指一组(若干个)相互独立的计算机,利用高速通信网络组成的一个较大的计算机服务系统,每个集群节点(即集群中的每台计算机)都是运行各自服务的独立服务器.这些服务器之间可以彼此通信,协同向用户提供应用程序,系统资源和数据,并以单一系统的模式加以管理.当用户客户机请求集群系统时,集群给用户的感觉就是一个单一独立的服务器,而实际上用户请求的是一组集群服务器. 打开谷歌,百度的页面,看起来好简单,也许你觉得用几分钟就可以制作出相似的网页,而实际上,这个页面

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Go语言在2016年再次拿下TIBOE年度编程语言称号,这充分证明了Go语言这几年在全世界范围内的受欢迎程度.如果要对世界范围内的gopher发起一次“你究竟喜欢Go的哪一点”的调查,我相信很多Gopher会提到:goroutine. Goroutine是Go语言原生支持并发的具体实现,你的Go代码都无一例外地跑在goroutine中.你可以启动许多甚至成千上万的goroutine,Go的runtime负责对goroutine进行管理.所谓的管理就是“调度”,粗糙地说调度就是决定何时哪个goro

http://www.chinaaet.com/article/3000087559 0 引言 CPU是电子产品的核心,代表着信息产业的发展水平.CPU发展至今已经有四十多年的历史了,实际就是Intel公司的发展历史[1].Intel的CPU和其兼容产品占领了PC的大半江山.我国CPU战略已经发展十余年,部分领域完全具有核心技术,产业化取得积极进展,但是与国际主流厂商Intel等仍存在较大差距.国产CPU由于受多方因素制约,单核性能并不高,在2000年左右所有的微处理器厂商都转向了多核微处理器的

Nginx反向代理与负载均衡应用实践(一) 链接:https://pan.baidu.com/s/1xB20bnuanh0Avs4kwRpSXQ 提取码:migq 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 第4,5,小节为重点范例 1.集群简介 集群就是指一组(若干个)相互独立的计算机,利用高速通信网络组成的一个较大的计算机服务系统,每个集群节点(即集群中的每台计算机)都是运行各自服务的独立服务器.这些服务器之间可以彼此通信,协同向用户提供应用程序,系统资源和数据,并以单一系统的模式加

1.goroutine goroutine是Go并行设计的核心.goroutine说到底其实就是线程,但是它比线程更小,十几个goroutine可能体现在底层就是五六个线程,Go语言内部帮你实现了这些goroutine之间的内存共享.执行goroutine只需极少的栈内存(大概是4~5KB),当然会根据相应的数据伸缩.也正因为如此,可同时运行成千上万个并发任务.goroutine比thread更易用.更高效.更轻便. goroutine是通过Go的runtime管理的一个线程管理器.gorout

集合是编程中最常用的数据结构.而谈到并发,几乎总是离不开集合这类高级数据结构的支持.比如两个线程需要同时访问一个中间临界区(Queue),比如常会用缓存作为外部文件的副本(HashMap).这篇文章主要分析jdk1.5的3种并发集合类型(concurrent,copyonright,queue)中的ConcurrentHashMap,让我们从原理上细致的了解它们,能够让我们在深度项目开发中获益非浅. 通过分析Hashtable就知道,synchronized是针对整张Hash表的,即每次锁住整张

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集合是编程中最常用的数据结构.而谈到并发,几乎总是离不开集合这类高级数据结构的支持.比如两个线程需要同时访问一个中间临界区(Queue),比如常会用缓存作为外部文件的副本(HashMap).这篇文章主要分析jdk1.5的3种并发集合类型(concurrent,copyonright,queue)中的ConcurrentHashMap,让我们从原理上细致的了解它们,能够让我们在深度项目开发中获益非浅. 首先比较一下HashMap,CurrentHashMap,HashTable HashMap不是

13.4 横向扩展带来性能提升 很多NoSQL系统都是基于键值模型的,因此其查询条件也基本上是基于键值的查询,基本不会有对整个数据进行查询的时候.由于基本上所有的查询操作都是基本键值形式的,因此分片通常也基于数据的键来做:键的一些属性会决定这个键值对存储在哪台机器上.下面我们将会对hash分片和范围分片两种分片方式进行描述. 3.4.2 通过协调器进行数据分片 由于CouchDB专注于单机性能,没有提供类似的横向扩展方案,于是出现了两个项目:Lounge 和 BigCouch,他们通过提供一个p

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