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- perl并行 內(nèi)容精選 換一換
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不同類型分布式訓(xùn)練介紹 單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。MindSpore引擎的分布式訓(xùn)練參見(jiàn)MindSpore官網(wǎng)。 了解詳情 多機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行-DistributedDataParallel(DDP)來(lái)自：專題API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 彈性伸縮 接口說(shuō)明 截?cái)鄬?duì)象操作是指將指定文件桶內(nèi)的一個(gè)對(duì)象截?cái)嗟街付ù笮 ?說(shuō)明: 目前接口僅在并行文件系統(tǒng)支持,創(chuàng)建并行文件系統(tǒng)的方法詳見(jiàn)請(qǐng)求示例4。 URL PUT https://obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/{object_key}來(lái)自：百科
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B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過(guò)指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來(lái)自：專題HyperMPI如何配置 HyperMPI如何配置 時(shí)間：2020-10-28 10:30:28 簡(jiǎn)介 HyperMPI(華為高性能通信庫(kù))致力于提供業(yè)界領(lǐng)先的并行通信能力,通過(guò)軟件架構(gòu)優(yōu)化和自研集合通信算法實(shí)現(xiàn),提供了高性能計(jì)算領(lǐng)域非常有競(jìng)爭(zhēng)力的低時(shí)延通信庫(kù) 鏡像介紹 倉(cāng)庫(kù)地址：https://repo來(lái)自：百科
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華為云E CS （ 彈性云服務(wù)器 ） 如果待遷移實(shí)例較多，可準(zhǔn)備多臺(tái)ECS并行遷移 CPU/內(nèi)存 部分遷移工具支持多線程并行導(dǎo)入，使用高規(guī)格ECS，能提升導(dǎo)入速度。 華為云ECS（彈性云服務(wù)器） 如果待遷移實(shí)例較多，可準(zhǔn)備多臺(tái)ECS并行遷移 可用磁盤(pán)空間 ECS需要預(yù)留足夠的可用磁盤(pán)空間，存儲(chǔ)壓縮文件以及解壓后的緩存數(shù)據(jù)文件。來(lái)自：專題![]()
只需重建一小部分?jǐn)?shù)據(jù)，多個(gè)節(jié)點(diǎn)并行工作，有效避免了單個(gè)節(jié)點(diǎn)重建大量數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的性能瓶頸，將對(duì)上層業(yè)務(wù)的影響做到最小化。 數(shù)據(jù)重建流程如圖2所示。 數(shù)據(jù)重建原理如圖3所示，例如當(dāng)集群中的服務(wù)器F硬件發(fā)生故障時(shí)，物理磁盤(pán)上的數(shù)據(jù)塊會(huì)在其他節(jié)點(diǎn)的磁盤(pán)上并行重建恢復(fù)。 三副本技術(shù)和云備份、快照有什么區(qū)別？來(lái)自：百科![]()
片情況，做到了數(shù)據(jù)分庫(kù)分表的透明。 MPP架構(gòu)主要的特點(diǎn)就是查詢?nèi)蝿?wù)可以在所有的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上被并行地執(zhí)行，可以更加快速地返回計(jì)算的結(jié)果。每一個(gè)查詢?nèi)蝿?wù)都會(huì)被平均地分配到所有的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行地執(zhí)行，這大大縮短了查詢所需要的時(shí)間。 MPP架構(gòu)可以通過(guò)簡(jiǎn)單地增加或減少計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)達(dá)到改變系來(lái)自：百科![]()
創(chuàng)建桶是指按照用戶指定的桶名創(chuàng)建一個(gè)新桶的操作。 說(shuō)明: 默認(rèn)情況下,一個(gè)用戶可以擁有的桶的數(shù)量不能超過(guò)100個(gè)。 用戶刪除桶后,需要等待30分鐘才能創(chuàng)建同名桶和并行文件系統(tǒng)。 OBS 支持在創(chuàng)建桶時(shí)指定桶的AZ類型,您可以開(kāi)啟或關(guān)閉多AZ。關(guān)閉多AZ時(shí),桶內(nèi)數(shù)據(jù)默認(rèn)存儲(chǔ)在單個(gè)AZ內(nèi);開(kāi)啟多AZ時(shí),桶內(nèi)數(shù)據(jù)冗余存儲(chǔ)在多個(gè)AZ內(nèi)來(lái)自：百科![]()
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過(guò)指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來(lái)自：專題![]()
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過(guò)指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來(lái)自：專題![]()
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過(guò)指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來(lái)自：專題![]()
5、桶是OBS中存儲(chǔ)對(duì)象的容器，在上傳對(duì)象前需要先創(chuàng)建桶，請(qǐng)參見(jiàn)步驟五：創(chuàng)建桶。并行文件系統(tǒng)與OBS桶操作類似。 6、將數(shù)據(jù)上傳至OBS，請(qǐng)參見(jiàn)步驟六：上傳對(duì)象。并行文件系統(tǒng)與OBS桶操作類似。 7、從OBS中下載數(shù)據(jù)，請(qǐng)參見(jiàn)步驟七：下載對(duì)象。并行文件系統(tǒng)與OBS桶操作類似。 OBS對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)工具匯總來(lái)自：專題![]()
對(duì)桶內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 基于評(píng)估結(jié)果批量創(chuàng)建遷移任務(wù)，最大化利用服務(wù)的并發(fā)性能。 支持以組的方式對(duì)遷移任務(wù)進(jìn)行管理。 高效傳輸 并行遷移：支持多對(duì)象并行遷移。 解凍歸檔數(shù)據(jù)：對(duì)于歸檔類型的對(duì)象存儲(chǔ)，支持自動(dòng)解凍該對(duì)象后進(jìn)行遷移。 自定義域名遷移：支持使用源端桶自定義域名遷移。 記來(lái)自：百科![]()
for MySQL MySQL是目前最受歡迎的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)之一，其性能卓越，搭配LAMP（Linux + Apache + MySQL + Perl/PHP/Python），成為WEB開(kāi)發(fā)的高效解決方案。 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS for MySQL擁有穩(wěn)定可靠、安全運(yùn)行、彈性伸縮、輕松管理、經(jīng)濟(jì)實(shí)用等特點(diǎn)。來(lái)自：專題![]()
數(shù)據(jù)與應(yīng)用的解耦。 關(guān)鍵技術(shù)和優(yōu)勢(shì) 無(wú)單點(diǎn)瓶頸 HSFabric可進(jìn)行水平擴(kuò)展，多通道并行傳輸，速率最大化，跨地域延遲不再成為瓶頸。 計(jì)算資源利用 將數(shù)據(jù)壓縮，序列化的任務(wù)下推到Worker并行計(jì)算。 高效序列化 優(yōu)化數(shù)據(jù)序列化格式，同等數(shù)據(jù)量級(jí)下，更低的數(shù)據(jù)傳輸量。 流式傳輸 基于HTTP來(lái)自：專題![]()
流水線執(zhí)行參數(shù)配置 流水線支持自定義參數(shù)，在執(zhí)行時(shí)由用戶指定參數(shù)值，任務(wù)用指定值替換相應(yīng)參數(shù)執(zhí)行。 流水線串/并行執(zhí)行配置 根據(jù)用戶需求，可配置同一階段內(nèi)的任務(wù)串行執(zhí)行或并行執(zhí)行。 流水線基礎(chǔ)場(chǎng)景 通用軟件開(kāi)發(fā) 1、場(chǎng)景特點(diǎn)：軟件開(kāi)發(fā)中需要進(jìn)行代碼檢查、編譯打包、部署、測(cè)試等多項(xiàng)活來(lái)自：專題![]()
可信、端到端可追溯的 代碼托管服務(wù) 。 Review等功能。 流水線 靈活編排調(diào)度，分層分級(jí)，串并行，MR觸發(fā)，質(zhì)量門(mén)禁，人工卡點(diǎn)，大幅提升軟件生產(chǎn)的自動(dòng)化。 靈活編排調(diào)度，分層分級(jí)，串并行，MR觸發(fā)，質(zhì)量門(mén)禁，人工卡點(diǎn)，大幅提升軟件生產(chǎn)的自動(dòng)化。 代碼檢查 軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線支持多語(yǔ)言來(lái)自：專題![]()
務(wù)發(fā)展。 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL MySQL是目前最受歡迎的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)之一，其性能卓越，搭配LAMP（Linux+Apache+MySQL+Perl/PHP/Python），成為WEB開(kāi)發(fā)的高效解決方案。云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL擁有即開(kāi)即用、穩(wěn)定可靠、安全運(yùn)行、彈性伸縮、輕松管理、經(jīng)濟(jì)實(shí)用等特點(diǎn)。來(lái)自：百科![]()
、js）、軟件安裝包、apk文件、壓縮包文件等。 動(dòng)態(tài)資源：每次訪問(wèn)得到的都是不同的文件。 例如：網(wǎng)站中的文件（asp、jsp、php、perl、cgi）、API接口、數(shù)據(jù)庫(kù)交互請(qǐng)求等。 偽靜態(tài)內(nèi)容：界面顯示是以html等靜態(tài)形式，但其實(shí)是用ASP一類的動(dòng)態(tài)腳本來(lái)處理的。偽靜態(tài)內(nèi)容本質(zhì)上還是動(dòng)態(tài)，作動(dòng)態(tài)內(nèi)容處理。來(lái)自：百科![]()
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過(guò)指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來(lái)自：專題![]()
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過(guò)指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來(lái)自：專題
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