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  • 我们实验室有两台联想ThinkServer RD630 S2609 4/1THROD服务器老师想用其做并行运算做数据处理,作为电脑小白啥都不同有没有大佬给解答下疑惑啊!本人qq9355515795. ...

    我们实验室有两台联想ThinkServer   RD630 S2609 4/1THROD服务器老师想用其做并行运算做数据处理,作为电脑小白啥都不同有没有大佬给解答下疑惑啊!本人qq9355515795.

     

     

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  • 需求 我现在有一个很耗cpu的matlab程序,一台电脑多核并行也要好久,然后想到我有两台电脑,能不能两台电脑连接同一个局域网,建成集群,然后两台电脑的cpu一起并行运算 参考论文 ...基于Matlab多核并行集群搭建及性能...

    需求

    我现在有一个很耗cpu的matlab程序,一台电脑多核并行也要好久,然后想到我有两台电脑,能不能两台电脑连接同一个局域网,建成集群,然后两台电脑的cpu一起并行运算


    参考论文

    http://www.cqvip.com/QK/80675A/201724/674000873.html
    基于Matlab多核并行集群搭建及性能分析
    《电子技术与软件工程》2017年 第24期 | 顾慧 内蒙古师范大学网络技术学院 内蒙古自治区呼和浩特市010022


    软硬件配置

    matlab: 两台电脑都是matlabR2018a
    系统: win10
    电脑A:i5-9400f的六核cpu
    电脑B:i5-3470的四核cpu

    MATLAB Distributed Computing Server

    步骤

    1. 两台电脑连接到同一局域网下,我是连接到同一个wifi下,然后cmd指令systeminfo,然后看自己现在连接的是哪个网,找到其对应的ip (比如我的是无线)

    在这里插入图片描述

    记住其中的ip地址,如图,我两台电脑的ip分别是 :

    电脑A: 192.168.1.119
    电脑B: 192.168.1.111
    
    2. 进入matlab的toolbox\distcomp\bin目录下运行如下两条指令,安装mdce程序
    !mdce install
    !mdce start
    

    在这里插入图片描述
    选择左边的addMatlabToWindowsFirewall.bat在资源管理器打开,然后用管理员模式运行这个文件,来打开防火墙端口。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    然后弹出的cmd窗口一闪而过,就运行完了。 (要加入集群的电脑都执行这个操作)

    3. 在放有代码的电脑上以管理员模式运行上图的admincenter.bat ,我的代码放在这电脑A上,就在A电脑执行如下操作:

    在这里插入图片描述
    然后会弹出节点管理界面:
    在这里插入图片描述
    在这里添加两台电脑的ip地址 :
    在这里插入图片描述

    点击ok之后,他会花一些时间去“Adding Hosts and Updating”:


    后续没有了,好久前做的,因为不是很稳定就放弃了。鉴于经常有人问我后续。就补上一个相似的链接

    https://www.it610.com/article/1304031095888580608.htm

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  • 服务器多卡并行

    2019-08-06 15:18:55
    服务器是8卡的,说好了我用后4张,具体怎么用呢,现google吧。 为啥要用呢,因为报错: RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 10.73 GiB total capacity; 1.03 GiB already ...

    服务器是8卡的,说好了我用后4张,具体怎么用呢,现google吧。

    为啥要用呢,因为报错:

    RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 10.73 GiB total capacity; 1.03 GiB already allocated; 17.69 MiB free; 19.50 MiB cached)

     

    pytorch在GPU并行方面还算很方便。在定义好model之后只需要使用一行:

    model = torch.nn.DataParallel(model)
    

    即可实现在所有GPU上并行运算。
    但是有时候直接占用所的GPU是没有必要的,如果要指定GPU,可以在DataParallel中增加一个参数:

    model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0,1])
    

    比如下面就实现了只使用0,1编号的两块GPU。
    这时候如果想使用2,3两块GPU,使用相同的代码:

    model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[2,3])
    

     

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  • matlab并行运算-关于parfor的问题

    千次阅读 2019-12-13 16:33:49
     第一种模式:本机调用多核CPU性能并行运算  第二种模式:本机调用GPU性能并行运算  第三种模式:多计算机组成集群,调用集群CPU性能并行运算  第四种模式:运用MATLAB提供的云计算服务。 2 在第一种并行...

    1  我们知道MATLAB支持并行运行一般有四种模式:

      第一种模式:本机调用多核CPU性能并行运算

      第二种模式:本机调用GPU性能并行运算

      第三种模式:多计算机组成集群,调用集群CPU性能并行运算

      第四种模式:运用MATLAB提供的云计算服务。

    2  在第一种并行运算模式中

      标准模式为:

          第一步:打开并行池parpool

          第二步:parfor等相关PCT,并行计算工具箱中函数

          第三步:关闭并行池

    3  第一步:打开并行池的方式:

      1)p = parpool('local',2);   % 在知道有几个本地核的情况下,选择调用几个核进行并行运算。

      2)parpool; % 这是直接打开并行池的方式。

      备注:建议采用第一种,方便关闭和更改参数。

      

      第二步:parfor函数的问题

      1)很多简单的低纬度运算,建议只需要用普通函数和关键字即可,用parfor函数进行运算并不能提升性能。

      2)MATLAB利用多核心的计算能力来加速计算时非常有必要的,因为目前所有的电脑最少都双核心了。

      3)循环并行使用parfor循环代替for循环,但是很多时候parfor很不好用,当parfor循环体内的代码比较多时,非常不容易满足循环条件而失败。因此我们首先要分析代码,另一种方式用profiler打开代码分析器来分析代码那一部分耗时较大,进行代码分析。

      3)通用格式

         parfor ss = 1:100

         XXX

         ......

           ......

         end

      4)通用并行计算模板:其基本思路就是将循环体内代码打包为函数!

        parfor ss=1:100
        func(ss,...,...);
        end

        函数如下所示:
        function func(ss,...,...)
        xxx
        .....
        .....
        end

      备注:该函数不应该有返回值,当parfor循环体内计算结果需要返回主函数时(绝大多数情况是这样的),那么将结果在循环体内保存为文件,文件名与循环变量ss有关。当parfor的并行运行完之后,将保存的临时文件读取进来即可,保存和读取计算结果相比于大型的计算耗时来讲应该小很多,从而体现出并行的优势。所提供的该方法可以用于任何一维、二维或者多维循环的加速计算,采用这种方法,规避了学习parofr规则的所有难点,非常具有通用性。

      第三步:删除并行池参数关闭

      delete(p)

      

      举个例子:比如有这么一段并行计算代码,其中绿色标注的位置为循环体。

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    p = parpool('local',2);tic

    n = 200;

    A = 500;

    a = zeros(n);

    parfor i = 1:n

        a(i) = max(abs(eig(rand(A))));

    end

    tocdelete(p)

      当然这个循环体内可以有不同的计算队列,我们把这个队列封装成为一个函数,如下:

    1

    2

    3

    function [a] = sample(A)

    a = max(abs(eig(rand(A))));

    end

      然后再用parpool调用,如下:

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    p = parpool('local',2);

    clear;

    tic

    n = 200;

    A = 500;

    a = zeros(n);

    parfor i = 1:n

        b = sample(A);

        a(i) = b;

    end

    clear b;

    toc

    delete(p);时间已过 28.838599 秒。

      对比原先的代码:

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    tic

    n = 200;

    A = 500;

    a = zeros(n);

    for i = 1:n

        a(i) = max(abs(eig(rand(A))));

    end

    toc

    时间已过 42.570194 秒。

     

    4  MATLAB并行计算的提升有限和MATLAB语言的效率有关,并且和处理的数据量和计算复杂度有关。

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  • matlab并行运算时,如何保存变量

    千次阅读 2018-08-27 11:01:27
    把正在写的博客保存到服务器草稿箱,即使换浏览器或者清除缓存,内容也不会丢失。 注意: 虽然浏览器存储大部分时候都比较可靠,但为了您的数据安全,在联网后, 请务必及时发表或者保存到服务器草稿箱 。 ...
  • Matlab并行运算

    万次阅读 2014-06-06 17:14:31
    今天为了在8核的dell服务器上跑程序才专门看了一下。本身写的程序就很容易实现并行化,因为beamline之间并没有考虑相互作用。等于可以拆成n个线程并行,要是有550核的话,估计1ms就算完了。。。 先转下网上找到的...
  • 使用CPU多核进行并行运算

    千次阅读 2019-03-05 19:51:49
    import multiprocessing def function ( x ) : return ( x * x ) arg_list = [ 1 , 3 , 5 , 7 ] cores ...这样定义好了函数和参数列表,就可以轻松进行CPU多核并行运算
  • MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程...
  • Matlab 多核 多个CPU 并行运算

    万次阅读 2015-04-05 10:39:04
    Matlab并行运算 目前,新购置的电脑大部分都是多核的了,使用Matlab进行大量计算时如何有效利用多核呢?Matlab目前版本已经比较好的支持多核并行运算了。是用的Matlab版本是R2007b。电脑是双核的。 ...
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    2018-08-14 13:18:08
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    千次阅读 2014-08-03 16:59:46
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