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  • Pytorch中gpu的并行运算

    2021-01-23 19:08:30
    Pytorch中gpu的并行运算 常用的最多的就是,多块GPU训练同一个网络模型。Pytorch中的并行运算。 1. 多GPU输入数据并行运算 一般使用torch.nn.DataParallel,例如: device_ids = [0, 1] net = torch.nn.DataParallel...

    Pytorch中gpu的并行运算

    常用的最多的就是,多块GPU训练同一个网络模型。Pytorch中的并行运算。

    1. 多GPU输入数据并行运算

    一般使用torch.nn.DataParallel,例如:

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

    2. 推荐GPU设置方式:

    • 单卡
      使用CUDA_VISIBLE_DEVICES指定GPU,然后.cuda()不传入参数
      import os 
      os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = gpu_ids  # gpu_ids参数为int类型,如 0
      model.cuda()
      
    • 多GPU输入数据并行处理
      import os 
      gpu_list = '0,1,2,3'
      os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = gpu_list
      
      device_ids = [0, 1, 2, 3]
      net = torch.nn.DataParallel(net, device_ids=device_ids)
      

    3. 保存加载多GPU网络

    net = torch.nn.Linear(10,1)  # 构造网络
    net = torch.nn.DataParallel(net, device_ids=[0,1, 2, 3]) 
    torch.save(net.module.state_dict(), './model/multiGPU.pth') #保存网络
    
    # 加载网络
    new_net = torch.nn.Linear(10,1)
    new_net.load_state_dict(torch.load("./model/multiGPU.pth"))
    
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  • 矩阵并行运算练习

    2017-06-05 10:35:17
    C#网络编程作业A.3
  • Matlab无法打开并行运算/parfor无法正常运行 如果无法打开matlab的并行运算,可以尝试以下步骤: 以MATLAB2015a为例,打开选中框图: 点击Validate选项,直到所有显示Passed. 如果SPMD job test...

    Matlab无法打开并行运算/parfor无法正常运行

    如果无法打开matlab的并行运算,可以尝试以下步骤:

    1. 以MATLAB2015a为例,打开选中框图:
    2. 在这里插入图片描述
      点击Validate选项,直到所有显示Passed.在这里插入图片描述
    3. 如果SPMD job test(createCommunicatingJob)无法正常启动,可以在Command窗口尝试以下命令:
    distcomp.feature( 'LocalUseMpiexec', false );
    
    1. 再次尝试使用parfor运算,即可成功运行(这里就不放图了);
    2. :也可以尝试重装许可证这一方法,但是对于我没用。
    展开全文
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  • 高性能并行运算

    2019-07-29 16:24:08
    并行计算:在并行机上,将一个应用分解成多个子任务,分配给不同的处理器,...开展并行运算需要具备三个条件:1.并行机。2.应用问题必须具有并行度。3.并行编程。 例如:自助餐、汽车生产线。 并行计算的基本概念 ...

    并行计算:在并行机上,将一个应用分解成多个子任务,分配给不同的处理器,各个处理器之间相互协同,并行地执行子任务,从而达到加速求解速度,或者求解大规模应用问题的目的。
    开展并行运算需要具备三个条件:1.并行机。2.应用问题必须具有并行度。3.并行编程。
    例如:自助餐、汽车生产线。
    并行计算的基本概念
    大规模并行处理机MPP(Massively Parallel Processor):一般指规模非常大的并行计算机系统,含有成千上万个处理器。它一般采用分布式存储器,存储器一般为处理器私有,各处理器之间用消息传递的方式通信。
    并行计算机系统的分类
    单指令流单数据流:现今普通计算机。
    多指令流单数据流:没有实际的计算机。
    单指令流多数据流:向量计算机、共享存储计算机。
    多指令流多数据流:大规模并行计算机系统、机群。

    展开全文
  • Jacobi迭代法实现扩散方程并行化求解
  • python并行运算库 Python一直以来都以便利性和程序员友好性着称,但是它并不是周围最快的编程语言。 它的某些速度限制是由于其默认实现cPython是单线程的。 也就是说,cPython一次不会使用多个硬件线程。 虽然您...

    python并行运算库

    Python一直以来都以便利性和程序员友好性着称,但是它并不是周围最快的编程语言。 它的某些速度限制是由于其默认实现cPython是单线程的。 也就是说,cPython一次不会使用多个硬件线程。

    虽然您可以使用Python内置的threading模块来加快处理速度,但threading只能提供并发性 ,而不能提供并行性 。 这对于运行不依赖于CPU的多个任务非常有好处,但是对于加快每个都需要一个完整CPU的多个任务却无济于事。

    [ 也在InfoWorld上:隔离期间最好的免费数据科学课程 ]

    Python确实包含一种在多个CPU上运行Python工作负载的本地方法。 multiprocessing模块旋转Python解释器的多个副本,每个副本位于单独的内核上,并提供用于在多个内核之间拆分任务的原语。 但是有时候甚至multiprocessing还不够。

    有时,这项工作要求不仅在多个内核之间而且还要在多个计算机之间分配工作。 这就是这六个Python库和框架的所在。下面的所有六个Python工具箱都允许您采用现有的Python应用程序,并将工作分散在多个内核,多个机器或两者之间。

    射线

    由加利福尼亚大学伯克利分校的一组研究人员开发的Ray是许多分布式机器学习库的基础。 但是Ray不仅限于机器学习任务,即使那是它的原始用例。 使用Ray,可以分解任何Python任务并将其分布在整个系统中。

    Ray的语法极少,因此您无需大量修改现有应用程序即可对其进行并行化。 @ray.remote装饰器在Ray群集中的所有可用节点上分配该功能,并使用可选指定的参数来指定要使用的CPU或GPU的数量。 每个分布式函数的结果都作为Python对象返回,因此它们易于管理和存储,并且跨节点或节点内的复制量保持最小。 例如,在处理NumPy数组时,此最后一个功能非常有用。

    Ray甚至包括其自己的内置群集管理器,该管理器可以根据需要在本地硬件或流行的云计算平台上自动启动节点。

    相关视频:使用multiprocessing来加速Python

    达斯克

    从外部看, Dask看起来很像Ray。 它也是一个使用Python进行分布式并行计算的库,具有自己的任务调度系统,对Python数据框架(如NumPy)的了解以及从一台计算机扩展到多台计算机的能力。

    Dask有两种基本工作方式。 第一种是通过并行化的数据结构-本质上是Dask自己的NumPy数组,列表或Pandas DataFrames版本。 将这些构造的Dask版本交换为默认值,Dask将自动在整个集群中分散其执行。 这通常只涉及更改导入名称而已,但有时可能需要重写才能完全起作用。

    第二种方法是通过Dask的低级并行化机制(包括函数装饰器),该机制将节点之间的作业分包并同步(“立即”模式)或异步(“惰性”)返回结果。 两种模式也可以根据需要进行混合。

    Dask和Ray之间的主要区别在于调度机制。 Dask使用集中式调度程序来处理集群的所有任务。 Ray是分散式的,这意味着每台机器都运行自己的调度程序,因此,与计划任务有关的任何问题都在单台机器而不是整个群集的级别上进行处理。

    [ 同样在InfoWorld上:8个出色的Python库,用于自然语言处理 ]

    达斯克还提供了一个高级且仍处于实验阶段的功能,称为“演员”。 角色是指向另一个Dask节点上的作业的对象。 这样,需要大量本地状态的作业可以就地运行并被其他节点远程调用,因此不必复制该作业的状态。 雷缺乏像达斯克的演员模型那样的东西来支持更复杂的工作分配。

    显示

    通过Dispy ,您可以在整个计算机集群中分发整个Python程序或仅单个函数,以进行并行执行。 它使用平台本机机制进行网络通信,以使事情快速高效地进行,因此Linux,MacOS和Windows计算机均能很好地工作。

    Dispy语法在某种程度上类似于multiprocessing ,因为您显式地创建了一个集群(在multiprocessing中您将创建一个过程池),将工作提交给该集群,然后检索结果。 可能需要更多工作来修改作业以与Dispy一起使用,但是您还可以精确控制这些作业的分配和返回方式。 例如,您可以返回临时或部分完成的结果 ,在作业分配过程中传输文件 ,并在传输数据时使用SSL加密

    潘达拉尔·雷尔

    顾名思义Pandaral·lel是一种跨多个节点并行化Pandas作业的方法。 不利之处在于,Pandaral·lel 与Pandas合作。 但是,如果您使用的是Pandas,而您所需要的只是在单台计算机上跨多个内核加速Pandas作业的方法,那么Pandaral·lel将专注于这项任务。

    请注意,尽管Pandaral·lel确实可以在Windows上运行,但只能从Windows子系统(用于Linux)中启动的Python会话运行。 MacOS和Linux用户可以按原样运行Pandaral·lel。

    平行

    Ipyparallel是另一个紧密关注的多处理和任务分配系统,专门用于跨集群并行执行Jupyter笔记本代码。 已经在Jupyter中工作的项目和团队可以立即开始使用Ipyparallel。

    Ipyparallel支持许多使代码并行化的方法。 在最简单的一端,有map ,它将任何函数应用于序列,并在可用节点之间平均分配工作。 对于更复杂的工作,您可以修饰特定的功能以始终远程或并行运行。

    Jupyter笔记本电脑支持仅在笔记本电脑环境中才能执行的操作的“魔术命令”。 Ipyparallel添加了一些自己的魔术命令。 例如,您可以为任何Python语句加上%px前缀,以自动对其进行并行化。

    作业库

    Joblib有两个主要目标:并行运行作业,并且在没有任何变化的情况下不重新计算结果。 这些效率使Joblib非常适合科学计算,在这些计算中,可重复的结果是不可替代的。 Joblib的文档提供了大量有关如何使用其所有功能的示例

    用于并行化工作的Joblib语法非常简单-它相当于一个装饰器,可用于在处理器之间拆分作业或缓存结果。 并行作业可以使用线程或进程。

    [ 同样在InfoWorld上:8个正确使用Python的标志 ]

    Joblib包括用于由计算作业创建的Python对象的透明磁盘缓存。 如上所述,此缓存不仅可以帮助Joblib避免重复工作,而且还可以用于挂起和恢复长时间运行的作业,或者在发生崩溃后继续处理作业。 高速缓存还针对大型对象(如NumPy数组)进行了智能优化。 使用numpy.memmap在同一系统上的进程之间在内存中共享数据区域。

    Joblib不提供的一件事是一种在多台单独的计算机上分配作业的方法。 从理论上讲,可以使用Joblib的管道来执行此操作,但是使用另一个本地支持它的框架可能会更容易。

    进一步了解Python

    翻译自: https://www.infoworld.com/article/3542595/6-python-libraries-for-parallel-processing.html

    python并行运算库

    展开全文
  • 在.net4.0中使用Parallel并行运算的示例
  • 多线程并行运算

    2018-05-16 15:55:53
    能够利用多线程实现并行运算,并获得良好得效果,能够很好得利用多线程实现查找运算
  • 并行运算-源码

    2021-03-04 02:57:22
    并行运算
  • MATLAB并行运算

    千次阅读 2017-04-10 10:11:21
    1. 首先打开并行运算: 在命令窗口输入:matlabpool open, 2013rb以后的MATLAB版本,matlabpool open 改成parpool 2. 主要是两种:parfor模式和spmd模式。两种模式的应用都很简单。第一个中,parfor其实就是...
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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
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  • 基于Android平台并行运算机制的密码运算加速方案.pdf

空空如也

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