多机专题

多机多卡分布式训练的一种简易实现

目录 1. 前言2. pssh技术2.1 pssh简介2.2 pssh使用 3. 多机互连4. 一键分布式训练4.1 全局变量4.2 在tmux中启动run.sh4.3 在master节点上进行启动 1. 前言在没有机器学习平台（例如阿里云的PAI，美团的万象等）的情况下，启动多机多卡分布式训练通常需要手动在每台机器上启动相应的训练脚本，而启动脚本的前提是要先ssh连接到这台

k8s volcano + deepspeed多机训练 + RDMA ROCE+ 用户权限安全方案【建议收藏】

前提：nvidia、cuda、nvidia-fabricmanager等相关的组件已经在宿主机正确安装，如果没有安装可以参考我之前发的文章GPU A800 A100系列NVIDIA环境和PyTorch2.0基础环境配置【建议收藏】_a800多卡运行环境配置-CSDN博客文章浏览阅读1.1k次，点赞8次，收藏16次。Ant系列GPU支持 NvLink & NvSwitch，若您使用多GPU卡的机型，

多机多卡推理部署大模型

搭建一个多机多卡环境下的大模型推理系统，利用Ray和VLLM框架，可以充分利用分布式计算资源，提升模型的推理效率。下面是一个简化的指南，帮助你理解如何使用Ray和VLLM来部署一个分布式的大规模语言模型推理系统。准备工作 1. 安装必要的软件包：确保你的环境中安装了Python、Ray库以及VLLM。VLLM是一个专门针对大规模语言模型的高性能推理库，支持多GPU和多节点部署。 pip inst

分布式环境中的多机分库分表的数据查询

跨库连接查询join 如果需要join的数据存在于多个库中，那就比较麻烦，解决的思路有如下几种：在应用层把原来数据库的Join操作分成多次的数据库操作。在应用层层面上去对数据库进行操作数据冗余，也就是对一些常用的数据进行冗余，这样可以把原来需要Join的数据变为单表查询。这需要结合具体的业务场景借助外部系统解决一些跨库问题外键约束外键约束的问题比较难解决，不能完全依赖数据库本身来完成

多机分布式系统ID的问题与处理

起因当数据库有单个数据库转变为水平分库，原来单个系统中的ID（Sequence）以及自增id的做法需要改变我们主要需要解决下面的两个问题：唯一性连续性问题与处理当我们只考虑id的唯一性的问题的时候，我们可以使用UUID等方式来自动生成，虽然这样生成的id保证了唯一性，但是在分布式系统中的连续性是一个巨大的问题进而，我们可以想到，我们可以将所有id都存放在一个地方进行集中分类管理

yolov8 ultralytics库实现多机多卡DDP训练

参考： https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues/6286 ddp训练报错，问题修改： https://blog.csdn.net/weixin_41012399/article/details/134379417 RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel

yolov8 ultralytics库进行多机多卡DDP训练

参考： https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues/6286 ddp训练报错，问题修改： https://blog.csdn.net/weixin_41012399/article/details/134379417 RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel

彻底搞懂ros多机通信机制

ros可以在两台机器上共享运行，我们该如何配置呢？以我的电脑PC和嵌入式板卡RV1126进行操作： 1.首先，两台机器肯定要相互通信(有线，无线都可以)，我的是无线。运行ifconfig，搞清楚两台机器的ip。 PC RV1126 注意我的是通过usb实现的无线通信，所以rv1126的ip在usb0那里。通过上面两张图，你已经知道我的pc机 : hostname = aipan-Z370

1256: 多机调度

时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB 提交: 1153 解决: 763 [提交] [状态] [讨论版] [命题人:外部导入] 题目描述有n台规格一样的机器同时工作，有m个零件需要加工，第i个零件加工时间为ti，请你计算出加工完这批零件最少需要多少时间。输入第一行为两个整数n,m。n表示机器数，m表示零件数（1<=n<=1e3,1<=m<=1e5）。接下来一行m个整数为每个零

STM32_SPI多机通信的实现——整理自网络

用DMA的SPI双机通信中几个很容易出错的点： 1）分频值：SPI的频率最高为18M，SPI1是在频率为72M的APB2上，而SPI2是在频率为36M的APB1上。如果芯片时钟频率为72M，那么SPI1的分频值为4，SPI2的分频值为2. 2）开DMA顺序：我在网上看到有人说要先开从机发送、再开主机发送、再开从机接收、最后开主机接收。我不知道为什么要这么开，而且这种开DMA方式是很难实现的，

oracle杀死锁时如果是多机并行怎么查

在Oracle中，当处理多机并行的锁问题时，查找和杀死锁定的会话可能涉及到跨多个数据库实例或服务器的操作。以下是一些建议的步骤和查询，帮助你在多机并行的环境中查找和杀死锁：确定锁定对象：首先，你需要确定哪些对象被锁定。你可以使用v$locked_object视图来查找被锁定的对象及其相关的会话信息。 sql SELECT sess.sid, sess.serial#, lo.oracl

使用python logging处理多机多进程写同一个日志文件

MemoryHandler的性能问题: 如果target是StreamHandler的子类上是有严重的IO性能问题是一个for调用handler， handler中的处理侧是 io.write(), io.flush() 立马的flush到硬盘中，并有多次flush，io性能很差 logging模块本身是支持多线程写同一个文件的。但对多进程写同一个文件并没有现在成的代码

Linux下配置多机通讯

1.安装软件包并进行时间同步 sudo apt-get install -y chrony ntpdate 安装完成后，主机和从机分别进行时间同步 sudo ntpdate -u cn.ntp.org.cn 2.安装openssh启动网络 2.1主机和从机分别下载openssh sudo apt-get install openssh-server 2.2启动网络 sudo /et

docker-compose启动nacos集群（三节点，多机生产环境部署）

文章目录 1. 说明1.1 官方文档1.2 规划 2. mysql主从搭建1.1 mysql-master1.2 mysql-slave1.3 主从配置 3. nacos集群搭建3.1 nacos-013.2 nacos-023.3 nacos-033.4 访问 4. nginx 负载均衡4.1 nginx-014.2 nginx-024.3 keepalive配置 1. 说明

3dmax渲染十几个小时怎么办?3dmax怎么多机渲染

当使用3ds Max进行渲染作业时，如果发现单张图像的渲染时间长达十数小时，这可能是由于计算机硬件配置较低或渲染场景过于复杂所致。为了缩短渲染时间并提高效率，我们可以考虑采用多台计算机进行协同渲染。下面，让我们一起探讨如何通过这种方式优化渲染流程。 3dmax渲染十几个小时正常吗? 3ds Max中的渲染耗时会受到多个因素的影响，比如场景的复杂程度、模型的数量、纹理的清晰度、灯光效果以

都江堰泛计算操作系统（多机）应用方向

1、异构多核芯片 DJYOS是全球唯一支持异构多核的操作系统。当前的系统级芯片，为了适应多样化的用户需求，基本上都采用了异构多核架构。传统操作系统就需要在一个芯片内，运行多种操作系统，开发工作更加复杂，运行协同性低，效率低。 2、复杂设备比如算力服务器、服务机器人、工业机器人、汽车、轮船、坦克等复杂的设备，复杂设备里使用的各类大型CPU、中型CPU、MCU等

【Redis】多机部署Redis-sentinel

1. Redis-sentinel配置文件注意不同服务器上的Redis版本需要相同，否则可能因为RDB文件不同而导致Redis主从同步失败。 bind 0.0.0.0 // 任何ip都可以连接port 27001 // 本机的端口daemonize yes // 后台运行sentinel announce-ip "xxx.xxx.xxx.xxx" // 本机的ipsentinel

多机调度问题贪心策略

const int maxn=100;const int inf=0x3f3f3f3f;int a[maxn],n,m;struct node{int data;bool operator<(const node &a)const{return data>a.data;}};priority_queue<node>que;int main()//刘哲{cin>>n>>m;for(i

Pytorch多机多卡分布式训练

多机多卡分布式：多机基本上和单机多卡差不多：第一台机器（主设备）： torchrun --master_port 6666 --nproc_per_node=8 --nnodes=${nnodes} --node_rank=0 --master_addr=${master_addr} train_with_multi_machine_and_multi_gpu.py 第二台机器（从

ROS2网络多机通信DDS和安全加密SROS（多机器人系统）

ROS1多机通信配置较为繁琐，但是ROS2非常简单，直接通过DDS实现。如果是局域网，只需确保ROS_DOMAIN_ID一致即可。例如设置ID为5：export ROS_DOMAIN_ID=5。所有网络中设置一致，即可通信。() PC1： PC1开启订阅器 PC2： /topic 可以查看开启前后主题多了一个/topic。在PC2开启发布器： p

实现 TensorFlow 多机并行线性加速

王佐，天数润科深度学习平台负责人，曾担任 Intel亚太研发中心Team Leader，万达人工智能研究院资深研究员，长期从事分布式计算系统研究，在大规模分布式机器学习系统架构、机器学习算法设计和应用方面有深厚积累。在上一家公司就开始实践打磨一个深度优化的深度学习系统，当时从消除网络瓶颈，非凸优化，以及具体的深度学习算法等方面基于PaddlePaddle做了许多工作。目前公司主要深度学习

多机安装运行PBS （Torque）

本文链接：http://blog.csdn.net/kongxx/article/details/8022522 首先参考前一篇文章单机安装运行PBS （Torque）假定“单机安装运行PBS （Torque）”中安装的机器作为master，下面来向cluster添加新的nodes。这里假定新加入nodes的机器名是host1和host2。安装 1. 将

没有磁盘整列下的多机分布式存储：使用rysnc+多服务器文件/文件夹内容同步

目录 0.为什么要定时同步 1.程序安装 2.文件夹设置rsync使用 3.使用cron进行定时任务 0.为什么要定时同步作为科研党，实验室有多个服务器，但是都是分批买的没有上磁盘整列，所以一个服务器上跑的东西并不能同步，有时候挂任务要分着两个服务器来挂，存储也是要两个服务器分开看结果。数据集的话，如果可以同步，就可以在多个服务器上公用。非常方便。在这里因为同步监控开

[ROS 系列学习教程] 工作空间覆盖与多机通讯

ROS 系列学习教程(总目录) 本文目录一、工作空间覆盖二、ROS分布式多机通信2.1 保证计算机之间网络可连接2.2 配置host文件2.3 配置ROS环境变量一、工作空间覆盖 ROS开发过程中，可能同时开发多个项目，或开发项目的工作空间和已有的工作空间重名。比如有两个工作空间ws1和ws2，他们中都有名为pkg的包，系统在搜索 pkg 时，要搜索哪个包呢？ ROS

python 一键Ftp 支持多机

#coding:utf-8#__author__:swgimport paramiko,os,sys,jsoncurrent_file = sys.argv[0] if len(sys.argv)==1 else sys.argv[0]#配置例子、丢失配置文件的时候帮助用户添加，在当前目录下存在sftp-config.json即可config_demo = '''{"mkdir": "T

多机多卡运行nccl-tests和channel获取

nccl-tests 环境1. 安装nccl2. 安装openmpi3. 单机测试4. 多机测试mpirun多机多进程多节点运行nccl-testschannel获取环境 Ubuntu 22.04.3 LTS (GNU/Linux 5.15.0-91-generic x86_64)cuda 11.8+ cudnn 8nccl 2.15.1NVIDIA GeForce RTX