预备知识 模型并行( model parallelism ):即把模型拆分放到不同的设备进行训练,分布式系统中的不同机器(GPU/CPU等)负责网络模型的不同部分 —— 例如,神经网络模型的不同网络层被分配到不同的机器,或者同一层内部的不同参数被分配到不同机器,如AlexNet的训练. 数据并行( data parallelism ):即把数据切分,输入到不同的机器有同一个模型的多个副本,每个机器分配到不同的数据,然后将所有机器的计算结果按照某种方式合并. 多进程最佳实践 torch.multi

您好,我是码农飞哥,感谢您阅读本文,欢迎一键三连哦. 本文只是记录我优化的心酸历程.无他,唯记录尔.....小伙伴们可围观,可打call,可以私信与我交流. 干货满满,建议收藏,需要用到时常看看. 小伙伴们如有问题及需要,欢迎踊跃留言哦~ ~ ~. 问题背景 现有一个古诗自动生成的训练接口,该接口通过Pytorch来生训练模型(即生成古诗)为了加速使用到了GPU,但是训练完成之后GPU未能释放.故此需要进行优化,即在古诗生成完成之后释放GPU. 该项目是一个通过Flask搭建的web服务,在服务

Nodejs中cluster模块的多进程共享数据问题 前述 nodejs在v0.6.x之后增加了一个模块cluster用于实现多进程,利用child_process模块来创建和管理进程,增加程序在多核CPU机器上的性能表现.本文将介绍利用cluster模块创建的多线程如何共享数据的问题. 进程间数据共享 首先举个简单的例子,代码如下: var cluster = require('cluster'); var data = 0;//这里定义数据不会被所有进程共享,各个进程有各自的内存区域 if

DotNet.Net.MySocket是SLB.NET(Server Load Balance服务器负载均衡)项目中的核心组件. 在实际的项目中发现,单进程的服务端处理高并发的客户请求能力有限. 所以一直在考虑能不能象IIS Web园一样,多个进程提供一个服务,协同处理客户端请求.但如果用.net framework的socket组件似乎无法实现多进程共享. 于是就有了自己实现的想法. 下面是我写的一个demo程序(底部有下载) 一.运程MySocket.Demo.Host.exe,启动了5个服

转载请注明: 仰望高端玩家的小清新 http://www.cnblogs.com/luruiyuan/ 如何解决pytorch 编译时CUDA版本与运行时CUDA版本不对应 如果pytorch的编译时CUDA版本和运行时CUDA版本不一致时,由于不同的 nvcc 编译器会生成不同的动态函数代码,由此会导致自己编写的 CUDA 函数无法正确运行. 常见的错误有: undefined symbol: __cudaRegisterFatBinaryEnd (运行时为CUDA10.1,编译时CUDA版本

我们都知道同一个应用程序的多个实例之间并不会影响各自的变量,虽然他们的地址空间都是被该应用程序的映像内的物理存储器所提交,他们的数据和代码都是指向了该应用程序的映像,但是他们还是不会影响各自的变量,因为采取了copy-on-write机制,当有一个实例去修改共享的那个数据区的时候,那么操作系统会另外分配一个内存块,该内存块就是存放这个实例修改的数据,所以并不会影响其他的应用程序实例. 那么可执行文件或dll的多个实例之间怎么去共享全局数据呢?现在进入我们的主题-----共享节 什么是共享节呢?

共享CUDA内存 进程间共享 此功能仅限于Linux. 将设备阵列导出到另一个进程 使用CUDA IPC API,可以与同一台计算机上的另一个进程共享设备阵列.为此,请使用.get_ipc_handle()设备阵列上的方法获取一个IpcArrayHandle对象,该对象可以转移到另一个进程. DeviceNDArray.get_ipc_handle() 返回一个IpcArrayHandle对象,该对象可以安全地序列化并传输到另一个进程以共享本地分配. 注意:此功能仅在Linux上可用. 类num

  CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的异构计算平台,PyTorch中有专门的模块torch.cuda来设置和运行CUDA相关操作.本地安装环境为Windows10,Python3.7.8和CUDA 11.6,安装PyTorch最新稳定版本1.12.1如下: pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.or

原文链接:http://blog.csdn.net/largetalk/article/details/7939080 看tornado源码多进程(process.py)那段,发现他的多进程模型和一般常见的模型有点不一样,多见的是主进程bind-> listen -> accept, 将accept返回的socket用子进程处理,而tornado是在bind -> listen -> fork, 在listen之后fork,多个子进程共享listen socket, 每个子进程都a

贴上我看的教程https://zhuanlan.zhihu.com/p/26871672 一开始想用pycharm装pytorch,但不知道为什么一直失败.后来只能conda pip安装 但conda pip安装太慢,所以找了镜像.非常快 conda install pytorch=0.4.0 -c soumith 安装成功后测试cuda可不可用,torch.cuda.is_available()返回了false 原因是我cuda是8,pytorch1.0.1匹配的是cuda10,所以只能卸载重

文章转载于http://www.raysoftware.cn/?p=506 具体用处呢,有很多,比如多进程浏览器共享Cookie啦,多个进程传送点数据啦. 共享内存封装. 封装成了MemoryStream的形式. 用法如下: var ms : TShareMemStream; ms := TShareMemStream.Create('Global\test', FILE_MAP_ALL_ACCESS, 4096); if (ms.Memory <> nil)(*and(ms.AlreadyE

# 背景 最近在工作中遇到一个需求,需要在接收到推送的时候将推送获得的数据存起来,以供app启动时使用.我们会认为这不是So easy吗?只要把数据存到SharedPreferences中,然后让app打开同一个SharedPreferences读取数据就可以了.但是在实际的测试中,我们发现推送进程存入的数据,并不能在app进程中获得.所以这是为什么呢,也许聪明的读者从我们上面的陈述中已经发现了原因,因为我们有两个进程,推送进程负责将推送数据存入,而app进程负责读取,但是正是由于是两个进程,如

以下面这个例子作为教程,实现功能是element-wise add: (pytorch中想调用cuda模块,还是用另外使用C编写接口脚本) 第一步:cuda编程的源文件和头文件 // mathutil_cuda_kernel.cu // 头文件,最后一个是cuda特有的 #include <curand.h> #include <stdio.h> #include <math.h> #include <float.h> #include "math

进程作为程序执行过程中资源分配的基本单位,拥有独立的地址空间,同一进程的线程可以共享本进程的全局变量,静态变量等数据和地址空间,但进程之间资源相互独立.由于PHP语言不支持多线程,因此Swoole使用多进程模式,再多进程模式下就存在进程内存隔离,进程间通信与数据共享问题. swoole中master主进程会创建manager管理进程和reactor线程,真正的工作进程为worker进程.  manager是创建和管理worker进程,reactor进程测试监听socket,接受数据任务,发送给w

因为ubuntu 系统是14.0的,安装pytorch1.0的时候,本身已经安装好了cuda8,在验证gpu的时候,torch.cuda.is_available()返回false 安装命令是: conda install pytorch=1.0.1 cuda80 -c pytorch 但是验证: res = torch.cuda.is_available()print(res) 返回false,这时候参考网上的,安装 pip install torch_nightly -f https://d

如果想多个进程共享同一个cookies,不用每个进程都重新登录,可以就cookies保存到一个文件,然后多个进程直接共享一个锁来实现 1.一个进程登录完成后,把cookies保存到一个文件里面 self.cookies.save(self.cookies_file,ignore_discard=True, ignore_expires=True) 2.获取一个实例,或者实例化后,从cookies文件里面加载cookies def install_cookies_opener(self): if

转:http://blog.csdn.net/yaozhiyi/article/details/7561759 一. 引子 时隔一年再次用到 cout 的时候,哥潸然泪下,这是一种久别重逢的感动,虽然基本忘光了.趁着有大把时间,再把生产者消费者问题巩固一下,用纯C吧.珍惜能写代码的幸福时光.   二. 分析 生产者和消费者问题是多个相互合作的进程之间的一种抽象.生产者和消费者之间的关系: 1.  对缓冲区的访问是互斥的.由于两者都会修改缓冲区,因此,一方修改缓冲区时,另一方不能修改,这就是互斥.

Managers A manager object returned by Manager() controls a server process which holds Python objects and allows other processes to manipulate them using proxies. A manager returned by Manager() will support types list, dict, Namespace, Lock, RLock, S

Manager支持的类型有list,dict,Namespace,Lock,RLock,Semaphore,BoundedSemaphore,Condition,Event,Queue,Value和Array. 但当使用Manager处理list.dict等可变数据类型时,需要注意一个陷阱,即Manager对象无法监测到它引用的可变对象值的修改,需要通过触发__setitem__方法来让它获得通知. 而触发__setitem__方法比较直接的办法就是增加一个中间变量,如同在C语言中交换两个变量的

由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验.在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息.由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快,可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 进行运行环境支持的情况.比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展,而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改,使得