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  • 服务器使用多个GPU运行程序

    千次阅读 2019-08-16 10:40:11
    nvidia-smi查看GPU使用情况 注意: 如果是以不同命令运行同一文件的情况,需要修改cfg文件,否则可能保存的结果被覆盖掉。 参考链接: https://blog.csdn.net/alxe_made/article/details/80471739 ...

    export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1(1是GPU编号)
    nvidia-smi查看GPU使用情况
    注意:
    如果是以不同命令运行同一个文件的情况,需要修改cfg文件,否则可能保存的结果被覆盖掉。
    参考链接:
    https://blog.csdn.net/alxe_made/article/details/80471739

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  • 2.3 tensorflow单机GPU并行

    万次阅读 热门讨论 2019-06-30 14:30:40
    现在很多服务器配置都是单机上配有多个GPU卡。tensorflow默认占用全部的gpu的显存,但是只在第一块GPU上进行计算,这样对于显卡的利用率不高。 1. 指定运行GPU,不占用其他gpu的显存。 import os os.environ[...

    现在很多服务器配置都是单机上配有多个GPU卡。tensorflow默认占用全部的gpu的显存,但是只在第一块GPU上进行计算,这样对于显卡的利用率不高。

    1. 指定运行GPU,不占用其他gpu的显存。

    这种模式就是单卡多任务,一个任务一个卡。

    import os
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" # 指定gpu编号,从0开始
    

    这样可以在不同的卡上运行不同参数的程序,达到调参的目的。

    2. 多GPU并行

    有时候想要把所有GPU用在同一个模型里,以节省训练时间,方便快速查看结果。这个时候需要用到GPU并行。
    gpu并行有模型并行和数据并行,又分为同步和异步模式。单机多卡一般采用同步的数据并行模式:不同gpu共享变量,不同gpu运算不同数据的loss和梯度后在cpu里平均后更新到被训练参数。
    tensorflow中的GPU并行策略是(下图,全网都是这个图): 每个GPU中都存有一个模型,但共享所有需要训练的变量。分别在gpu里计算不同batchsize的数据的损失以及损失的梯度,在cpu里收集所有显卡的损失的梯度后求平均值,再更新到变量里。
    在这里插入图片描述

    对应代码:

    # 计算平均梯度的函数,该函数全网统一
    def average_gradients(tower_grads):
        """Calculate the average gradient for each shared variable across all towers.
        Note that this function provides a synchronization point across all towers.
        Args:
          tower_grads: List of lists of (gradient, variable) tuples. The outer list
            is over individual gradients. The inner list is over the gradient
            calculation for each tower.
        Returns:
           List of pairs of (gradient, variable) where the gradient has been averaged
           across all towers.
        """
        average_grads = []
        for grad_and_vars in zip(*tower_grads):
            grads = []
            for g, _ in grad_and_vars:
                expend_g = tf.expand_dims(g, 0)
                grads.append(expend_g)
            grad = tf.concat(grads, 0)
            grad = tf.reduce_mean(grad, 0)
            v = grad_and_vars[0][1]
            grad_and_var = (grad, v)
            average_grads.append(grad_and_var)
        return average_grads
    
    def train_multi_gpu():
        global graph
        # cpu里设置好输入占位符
        with graph.as_default(), tf.device('/cpu:0'):
            # input
            x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, SPACE_I_DIMS, SPACE_J_DIMS, SPACE_K_DIMS, 1], name='x')
            y_ = tf.placeholder(tf.int64, shape=[None, 1])
            drop_rate = tf.placeholder(tf.float32)
    
            # learning rate
            global_step = tf.train.get_or_create_global_step()
            lr = tf.train.exponential_decay(
                lr0,
                global_step,
                decay_steps=lr_step,
                decay_rate=lr_decay,
                staircase=True)
    
            # optimaizer
            opt = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=lr)
    		#用列表收集每个gpu的梯度
            tower_grad = []
    
            with tf.variable_scope(tf.get_variable_scope()):
                # gpu
                for i in range(NUM_GPUS):
                    with tf.device('/gpu:%d' % i):
                        with tf.name_scope('gpu_%d' % i) as scope:
                            with tf.name_scope("tower_%d" % i):
                            	#每个gpu里放不同的数据
                                _x = x[i * batch_size:(i + 1) * batch_size]
                                _y = y_[i * batch_size:(i + 1) * batch_size]
    
                                # calculate inference
                                y = inference(_x, reuse=False, drop_rate=drop_rate)
                                # loss
                                mse_loss = tf.losses.mean_squared_error(_y, y)
                                cur_loss = mse_loss
    							# 当前梯度
                                cur_grad = opt.compute_gradients(cur_loss)
                                tower_grad.append(cur_grad)
    							#变量共享
                                tf.get_variable_scope().reuse_variables()
    		#计算平均梯度
            grads = average_gradients(tower_grad)
            # 更新参数
            apply_grident_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step)
    		#参数初始化
            init = tf.global_variables_initializer()
    
        # train steps
        with tf.Session(config=config).as_default() as sess:
            # init all variables
            init.run()
            try:
                for i in range(max_steps):
    
                    # get next step data
                    x_batch, y_batch, id, sex = sess.run(trian_next_batch)
               		#训练
                    _ = sess.run(
                            [apply_grident_op], feed_dict={
                                x: x_batch,
                                y_: y_batch,
                                drop_rate: 0.2,
                            })
    

    需要注意的是batchsize的大小,batchsize = batchsize_single_gpu * gpu_nums,例如单gpu的为32,有4块gpu,则总的batchsize为32*4=128.在代码中也很清楚的显示出了tensorflow多gpu并行的原理。

    3. 注意事项

    • 多gpu并行训练速度会提升,但不是完全线性的,因为gpu之间的通信需要时间。例如单gpu训练100步要50秒,训练了3200个数据,4块gpu并行训练100步可能要150s,但训练数据为3200*4.
    • gpu数量不易选过多,由于前端总线带宽的限制,不同GPU延迟不一样,导致单步时间过长。
    • 多卡并行需要的cpu开销很大,所以对服务器的整体性能要求更高一些。如果服务器整体性能不是很好,还是单卡多任务吧。
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  • 多路复用 到目前为止,我们已经看到如何用分支进程和派生线程来同时处理...不过从技术上讲,线程和进程并不是真正并行运行的,除非你足够幸运,机器有多个cpu。相反,你的操作系统可以执行一个变戏法的操作—它在所

    多路复用

    到目前为止,我们已经看到如何用分支进程和派生线程来同时处理多个客户端,以及一个封装了这两个方案的库类。在这两种方法下,所有的客户端处理程序似乎都是彼此并行运行(即在同一时间内)运行的,所以在接受新的请求或处理长期运行的客户端处理程序时,服务器未被阻塞。

    不过从技术上讲,线程和进程并不是真正并行运行的,除非你足够幸运,机器有多个cpu。相反,你的操作系统可以执行一个变戏法的操作—它在所有活动任务之间分配计算机的处理能力。它先运行其中的某个任务的一部分,然后再运行另一个任务的一部分,就这样继续下去。所有任务看上去好像是并行运行的,但只是因为操作系统在任务切换的焦点如此之快,以至于你通常注意不到。这个由操作系统完成,在任务之间切换的进程有时也被称为时间片,在更多情况下,它被称为多路复用。

    当我们派生线程和进程时,我们依靠操作系统来控制运行状态的任务,所以没有任务急需计算资源,尤其是主服务器调度循环。然而,没有理由可以任务python脚本不能这么做。例如一个脚本可能把任务分成多个步骤,先运行一个任务的某个步骤,然后再运行另一个任务的某个步骤,如此继续下去,直到所有的任务都完成。改脚本只需知道如何把注意力划分到多个活动任务中,以便在其自身采用多路复用。

    select

    服务器可以应用这种技术产生的另一种方式来一次处理多个客户端。改方式既不需要线程也不需要分支。通过多路复用客户端连接和拥有select系统调用的主调用程序,一个单一的事件循环就可以处理多个客户端,并可以并行接受新的客户端。这样的服务器有时也称为异步,在异步服务器上,一个单一的主循环在一个单独的进程和线程中运行,决定每次哪些客户端应该得到关注。如果已经准备好回话,那么客户端请求和主调用循环都会获得服务器小片的注意。

    该服务器背后是操作系统select调用,在所有主要的平台上的python标准select模块中都可以获得。select让我们把注意力直接放到可以随时回话的套接字上,以避免阻塞对那些没有准备好的套接字的调用。也就是说,当select是套接字,我们可以确定套接字调用,如accept,recv和send通过select应用到返回对象时,不会阻塞服务器。正因为如此,使用select的单循环服务器不需要暂停与某个客户端的会话或等待新的客户端,而其他客户端则在焦急等待服务器的关注。

    因为这种类型的服务器不需要启动线程或者进程,所以当与客户端的事务相对短暂时,这种类型的服务器可以发挥很大的作用。然而,它也要求这些事务是快速的;如果这些事务不够快,在等待某个特定时客户端会话结束时,它仍然有阻塞的风险,除非增加长时间运行会话的线程或者分支。

    基于select的响应服务器

    //服务器:使用select并行处理多个客户端。使用select模块手动在套接字之间多重通道传输:接收新的客户端连接的主套接字,并输入套接字到接收的客户端;select可以采用可选的第四个参数0来轮询,用n.m等待n.m秒,或者忽略等待直到任意套接字准备好了,可以处理
    __author__ = 'JianqingJiang'
    # -*- coding: utf-8 -*-
    import sys,time
    from socket import select
    from socket import socket,AF_INET,SOCK_STREAM
    def now: return time.ctime(time.time())
    myHost = ''                                                # server machine, '' means local host
    myPort = 50007                                             # listen on a non-reserved port number
    if len(sys.argv) == 3:                                     # allow host/port as cmdline args too
        myHost,myPort = sys.argv[1:]
    numPortSocks = 2                                           # number of ports for client connects
    
    # make main sockets for accepting new client requests
    
    mainsocks,readsocks,writesocks = [],[],[]
    for i in range(numPortSocks):
        portsock=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)                   # make a TCP/IP socket object
        portsock.bind((myHost,myPort))                         # bind it to server port number
        portsock.listen(5)                                     # listen,allow 5 pending connects
        mainsocks.append(portsock)                             # add to main list to identify
        readsocks.append(portsock)                             # bind on consecutive ports
        myPort += 1
    
    print('select-server loop starting')
    while True:
        #print(readsocks)
        readable,writeables,exceptions = select(readsocks,writesocks,[])
        for sockobj in readable:
            if sockobj in mainsocks:                           # for ready input sockets
                #port socket:accept new client
                newsock,address = sockobj.accept()             # accept should not block
                print('Connect:',address,id(sockobj))          # newsock is a new socket
                readsocks.append(newsock)                      # add to select list,wait
            else:
                #client socket: read next line
                data=sockobj.recv(1024)                        # recv should not block
                print('\tgot',data,'on',id(sockobj))
                if not data:                                   # if closed by the clients
                    data=sockobj.close()                       # close here and remv from
                    readsocks.remove(sockobj)                  # del list else reselected
                else:
                    #this may block:should really select for writes too
                    reply = 'Echo=>%s at %s' % (data,now())
                    sockobj.send(reply.encode())
    

    这个脚本的大部分是其最后的while循环,用于调用select,找出哪些套接字已经准备好处理;这些包括两个主要的端口套接字,在这两个套接字上,客户端可以连接并打开客户端连接,然后遍历所有这些准备好的套接字,在主要的端口套接字上接受连接,在任何准备好输入的客户端套接字上读取和响应输入。此代码中的accept和recv调用,在select返回之后,可以保证不阻塞服务器进程;结果,该服务器可以迅速回到循环顶部,处理新来的客户端请求和已连接的客户端输入。其效果是,以伪并行形式服务所有新的请求客户端。

    select调用细节

    从形式上看,select可以调用可选择对象的三种列表(输入源,输出源和特殊条件源),加一个可选的timeout。timeout参数可能是真正几秒内的等待期限(使用浮点数来表示秒的小数部分),0值意味着简单轮询,并立即返回,或省略意味着等待,直到至少有一个对象准备好。调用返回三个准备阿訇的对象—前三个参数的子集—如果在源准备好之前,timeout超时,任何或所有的对象可能都是空的

    select的可移植性

    类似线程,但不像分支。从技术上讲select调用仅适用于windows上的套接字,但适用于unix和macintosh上的文件和管道,当然对于在互联网上运行的服务器,我们感兴趣的主要设备是套接字。

    非阻塞状态的套接字

    select可以让我们肯定,套接字调用(如accept和recv)讲不会阻塞调用者,但是它一般也可能使python套接字处于非阻塞状态。调用套接字对象的setblocking方法把套接字设置成阻塞或非阻塞模式例如,假定一个像sock,setblocking(flag)的调用,如果改flag(标示)为0,套接字sock设置为非阻塞模式,否则设置为阻塞模式。所有套接字最初在阻塞模式下启动,因此套接字调用可能总是让调用者等待。
    然而,当在非阻塞模式时,如果某个recv套接字调用没有找到任何数据,或某个send调用不能立即传递数据,就会引起一个socket.error异常。脚本可以捕获这个异常,以确定套接字是否准备好进行处理了。在阻塞模式下,这些调用一直处于阻塞状态,直到它们可以继续下去。当然,有可能存在比数据传输更多的方法,可以处理客户端请求,所以非阻塞的套接字一般不能保证服务器停滞。它们仅仅是另一种多路复用服务器的方式。和select一样,在客户端请求可以迅速等到服务时,它们更合适。

    asyncore模块框架

    如果你乐于使用select,可能也会对检查python标准库中的asyncore.py模块感兴趣。它实现了一种基于类的回调模型,其通过预编码的select事件循环调度,输入和输出回调到类方法。因此,它可以在没有线程或分支的情况下建立服务器,这就是一个基于select的,可选择的socketserver模块的线程和分支模块,对于一般的服务器类型来说,在处理过程较为简单时,asyncore是最好的—它所描述的是”I/O密集型”,而不是”CPU计算密集型”的程序,其中的后者仍然需要线程或者分支。

    Twisted

    对于其他服务器选项,也可以参阅开源的Twisted系统,Twisted是用Python编写的,是一个支持tcp,udp,组播,ssl/tsl,串行通信及更多的异步网络框架。它同时支持客户端和服务器,包括一些常用的网络服务的实现,如网络服务器,irc聊天服务器,邮件服务器,关系数据库接口和对象处理。

    总结:选择一个服务器计划

    那么,你何时应该使用select代替线程或者分支,去建立一个服务器呢?每个应用程序有不同的需求,当然,正如前面所提到的,当客户端处理过程相对来说比较简单,或者不是CPU密集型时,基于select调用服务器一般都表现非常好。如果它们不是简单的处理方法,那么线程或者分支用于传递数据的套接字调用之上或者之外,长期运行处理过程,线程和分支就特别有用,然而,组合使用也是有可能的

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  • Erlang简单并行服务器

    千次阅读 2015-07-28 15:02:17
    参考 Erlang程序设计(第2版)17.1.3 顺序和并行服务器并行服务器的诀窍是:每当gen_tcp:accept收到一新连接时就立即分裂一新进程。为每新套接字连接创建一并行进程。-module(gs_svr).-author("jinqing").-...
    Erlang简单并行服务器
    

    (金庆的专栏)

    Erlang并行服务器为每个Tcp连接创建对应的连接进程,处理客户端数据。

    参考 Erlang程序设计(第2版)
    17.1.3 顺序和并行服务器

    并行服务器的诀窍是:每当gen_tcp:accept收到一个新连接时就立即分裂一个新进程。
    为每个新套接字连接创建一个并行进程。

    -module(gs_svr).
    -author("jinqing").

    -behaviour(gen_server).

    %% API
    -export([start_link/0]).

    init([]) ->
        gs_listener:start_parallel(),
        {ok, #{}}.

    gs_svr(GameServer gen_server)启动Tcp监听,并维护连接,如连接计数,发送广播。

    start_parallel()创建监听端口,然后创建连接进程。

    start_parallel() ->
        Port = server_csv:get_my_port(),
        lager:info("Starting game server on port ~p...", [Port]),
        {ok, ListenSocket} = gen_tcp:listen(Port,
            [binary, {packet, 4},
                {packet_size, 256 * 1024},  % limit packet size
                {reuseaddr, true},
                {nodelay, true},
                {backlog, 999999},
                {active, once}]),
        connection:spawn_connection(ListenSocket).


    spawn_connection()创建连接进程。每接受一个连接就再创建一个新的连接进程。

    -module(connection).
    -author("jinqing").

    %% API
    -export([spawn_connection/1]).
    -export([parallel_connect/1, loop/2]).

    -spec spawn_connection(ListenSocket :: gen_tcp:socket()) -> pid().
    spawn_connection(ListenSocket) ->
        spawn(fun() -> ?MODULE:parallel_connect(ListenSocket) end).

    -spec parallel_connect(ListenSocket :: gen_tcp:socket()) -> ok.
    parallel_connect(ListenSocket) ->
        {ok, Socket} = gen_tcp:accept(ListenSocket),
        spawn_connection(ListenSocket),
        
        gs_svr:cast_connection_new(self()),
        ConnStat = conn_stat:new(),
        erlang:send_after(1000, self(), timer_sec),
        try ?MODULE:loop(Socket, ConnStat)
        catch
            Type:E -> lager:error("loop() ~p:~p. ~p",
                [Type, E, erlang:get_stacktrace()])
        end,
        gs_svr:cast_connection_ended(self()),
        ok.

    -spec loop(Socket :: gen_tcp:socket(), ConnStat :: conn_stat:conn_stat()) -> any().
    loop(Socket, ConnStat) ->
        receive
            {tcp, Socket, Bin} ->
                NewConnStat = rpc_handler:handle_bin(Socket, Bin, ConnStat),
                inet:setopts(Socket, [{active, once}]),
                NewConnStat2 = cutil_dos_checker:on_data(size(Bin), NewConnStat),
                ?MODULE:loop(Socket, NewConnStat2#{idle_sec=>0});
            {tcp_closed, Socket} ->
                save_on_end(ConnStat);
            {tcp_error, Socket, Reason} ->
                save_on_end(ConnStat);

            {gs_to_connection, Msg} ->
                NewConnStat = handle_gs_msg(Msg, Socket, ConnStat),
                ?MODULE:loop(Socket, NewConnStat);

            timer_sec ->
                case conn_timer:timer_sec(ConnStat) of
                    {ok, NewConnStat} ->
                        erlang:send_after(1000, self(), timer_sec),
                        ?MODULE:loop(Socket, NewConnStat);
                end;
            Other ->
                lager:error("Unknown msg: ~p", [Other]),
                ?MODULE:loop(Socket, ConnStat)
        end.  % This is tail-recursive.


    缺点是连接进程没有加入监控树。gs_svr出错重启时,连接进程connection应该断开并退出。

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  • Matlab 多核 多个CPU 并行运算

    万次阅读 2015-04-05 10:39:04
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  • Nginx 可以在大多数 UnixLinux OS 上编译运行,并有 Windows 移植版。 Nginx 的1.4.0稳定版已经于2013年4月24日发布,一般情况下,对于新建站点,建议使用最新稳定版作为生产版本,...Nginx 是一很强大的高性能We...
  • MPI机器实现并行计算

    千次阅读 2019-03-15 23:48:32
    最近做了一测试就是 mpi集群计算,首先两台主机需要关闭防火墙,这一点比较重要,然后ssh免密登陆需要配置,可以看我之前的博客有配置过免密登陆,方法很简单。 然后你集群的电脑都需要配置相同版本的mpi ,当...
  • Web服务器和客户端是一对多的关系,Web服务器必须有能力同时对多个客户端提供服务。一般来说,完成并行处理请求工作有三种方式:多进程方式、多线程方式和异步方式。 多进程方式 服务器每当接收到一个客户端时,就...
  • 使用gitlab和gitlab-runner实现项目多服务器自动同步本人创建了4台ubuntu(16.04.3 LTS)虚拟机,其中一台单独作为gitlab服务器,其余的作为server服务器一. 首先部署一台gitlab服务器, 以ubuntu系统为例(其他系统可...
  • 并行批处理多个文件 matlab

    千次阅读 2014-06-12 16:13:12
    %初始化matlab并行运行环境 % Initialize Matlab Parallel Computing Environment   CoreNum=2; %设定机器CPU核心数量,我的机器是双核,所以CoreNum=2 if matlabpool('size') matlabpool('open','local',CoreNum)...
  • 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。
  • jenkins配置 1 安装插件 系统管理->插件管理 插件:Maven Integration plugin,Publish Over SSH ...如果每个服务器密码都不一样,需要点击高级按钮,把 复选框 Use password authentic...
  • 深度学习的gpu并行尝试——工作学习中的一点体会目录 一、 深度学习并行常用方法 二、 代码解析 三、 实验结果 四、 一些细节(一)并行常用方法: 一般有两种方法,一种是模型并行,另一种是数据并行。 ...
  • python语法——使用Pool实现进程并行 简介 可以使用 Pool来实现进程并行。 Pool 模块来自于 multiprocessing 模块。 multiprocessing 模块是跨平台版本的进程模块,像线程一样管理进程,与 threading 很...
  • linux服务器实现CFX分布式并行计算的方法: 本人使用环境 系统 CentOS 6.5 服务器集群 采用Rocks集群系统 Ansys 15.0 Ansys安装目录 /share/apps/ansys_inc/v150/ 1、编辑 hostinfo....
  • 需求 我现在有一很耗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...
  • 分布式系统概念

    万次阅读 多人点赞 2018-11-15 16:25:36
    国内来讲,移动互联网的爆发伴随着分布式系统的突现,移动互联网最大的特点是2(to)c的o2o产品越来越,这跟传统2B的系统最大区别就是用户量的不同,2C系统的用户量远远要高于2b系统,这就对系统提出了各种各样的高...
  • 关于逻辑服务器并行计算的思考

    千次阅读 2012-12-16 13:59:37
     服务器并行化,对我们现代的程序员来说有着极强烈的吸引力。分布计算、云服务、高并发数据库、虚拟机、无缝大世界网游服务器,等等,所有这些热门技术,都指向了同一目标:并行计算。  并行计算的最终形态...
  • 在Linux命令中使用多个CPU核心

    千次阅读 2015-01-13 12:22:21
    你可能有4核心或者更,但是我们使用的工具却是像grep、bzip2、wc、awk、sed等命令,这些都只使用单线程和单个CPU核心。  借用卡通人物Cartman的话,“我该如何才能使用这些内核”?  这就需要通过使用GNU ...
  • Shell-使用&和wait让你的脚本并行执行

    万次阅读 多人点赞 2019-02-19 21:57:56
    假定业务上多个业务逻辑没有先后关系,每个脚本的执行时间也很长 ,推荐并行执行。 一般情况下,我们会把每个业务逻辑写到一个单独的脚本里,在服务器上逐一调用,每次都要手工去敲命令。 如果我们把这些脚本放到一个...
  • 近来在学习Eugene Agafonov编写的《C#线程编程实战》(译),做些笔记也顺便分享一下^-^本篇将学习如何使用await来并行地运行异步任务,而不是采用常用的顺序执行。using System; using System.Threading.Tasks; ...
  • 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(Tencent Deep Learning Platform)中深度卷积神经网络Deep CNNs的GPU模型并行和数据并行框架。  将深度卷积神经网络(Convolutional Neural ...
  • C#线程、并行和异步编程学习笔记

    千次阅读 2017-08-01 23:37:32
    一,进程、应用程序域和对象上下文...2,进程进程是一运行程序。进程是一操作系统级别的概念,用来描述一组资源(比如外部代码库和主线程)和程序运行必须的内存分配。对于每一加载到内存的*.exe,在它的生命周期
  • 《 Linux 下并行运行多个 Tomcat 的配置详解 》 前言: 如何在同一个 Linux 系统下运行多个 Tomcat 服务器,并提供服务器呢?应该怎么处理? 首先我们需要明确 Tomcat 是个服务程序,一个 Tomcat 服务器需要...
  • 浅谈多核CPU、线程与并行计算

    千次阅读 2018-01-19 23:22:53
    最近发觉自己博客转帖的太,于是决定自己写一原创的。笔者用过MPI和C#线程池,参加过比赛,有所感受,将近一年来,对线程编程兴趣一直不减,一直有所关注,决定写篇文章,算是对知识的总结吧。有说的不对的...
  • 我专注的是使用rnnlib工具开展模型的训练工作,以搭建有效的识别模型。Rnnlib(http://sourceforge.net/projects/rnnl/)由Alex Graves提供,是解决序列识别问题的RNN工具包,尤其是对隐含层提供了lstm的算法实现。...
  • 使用FutureTask执行并行耗时任务

    千次阅读 2017-11-06 00:04:07
    又比如为了获取一个商品的价格,我们可以从多个渠道获取,从不同渠道获取商品价格是属于并行任务的,多个渠道之间完全没有任何的关系。这个时候我们一般都要搜集结果。 FutureTask就是非常适合这种情景的。 ...
  • java线程详解(并发,并行,同步)

    万次阅读 2017-07-04 10:30:41
    并行和并发: 引子:前面讲到程序的运行流程的时候,说程序在没有流程控制前提下,代码都是从上而下逐行执行...并行:指两个或多个事件在同一时刻点发生; 并发:指两个或多个事件在同一时间段内发生。 在操作系统中,在

空空如也

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多个服务器怎么并行使用