tensorflow cpu 并行 更多内容
  • CPU积分计算方法

    每分钟累积积分计算公式如下: 每分钟累计的CPU积分 = 1个CPU积分 x (基准CPU计算性能 - 实际CPU计算性能) 以t6.large.1为例,基准CPU计算性能为40%,当 云服务器 实际计算性能为10%时,1分钟可以累积0.3个CPU积分。 关机对CPU积分的影响 CPU积分变化因计费模式和网络类型而异。

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  • 配置Flink任务并行度

    配置Flink任务并行度 操作场景 并行度控制任务的数量,影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况,当任务和数据不是平均分布在各节点,而是集中在个别节点时,可以增大并行度使任务和数据更均匀

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  • 并行文件系统概述

    用户可以通过以下几种方式使用并行文件系统。 OBS桶的权限管理规则及权限要求同样适用于并行文件系统,用户在使用并行文件系统前需要确保具备OBS资源的访问权限。 表1 使用方式 方式 主要功能 相关链接 并行文件系统控制台 您可以在控制台创建并行文件系统,并进行查看、管理等基本操作。 创建并行文件系统

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  • 以PyTorch框架创建训练作业(新版训练)

    "/cnnorth4-job-test-v2/pytorch/fast_example/code/cpu/test-pytorch.py", "code_dir": "/cnnorth4-job-test-v2/pytorch/fast_example/code/cpu/", "engine":

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  • 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+GPU)

    keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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  • 开发模型

    Kit的AI芯片支持运行“.om”模型,“.om”模型可以通过TensorFlowCaffe模型转换而来,但“.om”模型并不支持TensorFlowCaffe全部的算子,所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子,才能把TensorFlowCaffe模型转换成“

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  • 训练作业的自定义镜像制作流程

    iver目录。 X86 CPU架构和ARM CPU架构的 自定义镜像 分别只能运行于对应CPU架构的规格中。 执行如下命令,查看自定义镜像的CPU架构。 docker inspect {自定义镜像地址} | grep Architecture ARM CPU架构的自定义镜像,上述命令回显如下。

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  • 华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型?

    华为HiLens上可以运行哪些TensorFlowCaffe的模型? 准确地说,华为HiLens上只能运行“om”模型,华为HiLens管理控制台的“模型导入(转换)”功能支持将部分TensorFlow/Caffe模型转换成“om”模型。 当前可支持的TensorFlow/Caffe算子范围请参

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  • 查询指定namespace下的所有TFJob

    whether more results are available. Servers may choose not to support the limit argument and will return all of the available results. If limit is

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  • 增强型CPU管理策略

    时,会自动分配到其他利用率较低的CPU上,进而保障了应用的响应能力。 开启增强型CPU管理策略时,应用性能优于不开启CPU管理策略(none),但弱于静态CPU管理策略(static)。 应用分配的优先使用的CPU并不会被独占,仍处于共享的CPU池中。因此在该Pod处于业务波谷时

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  • TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止

    signature check failed. This could be because of a time skew. Attempting to adjust the signer 原因分析 OBS限制单次上传文件大小为5GB,TensorFlow保存summary可能是本地缓

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  • Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left

    Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业,Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示:“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server(

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  • 训练专属预置镜像列表

    7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异,请以实际环境为准。 训练基础镜像详情(PyTorch) 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本:pytorch_1.8.0-cuda_10

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  • 挂载OBS使用限制

    表示挂载OBS需要创建obssidecar容器。 挂载obs并行文件系统时,obssidecar容器需预留一定内存以保障业务可靠性,防止容器因资源不足异常退出。当业务容器挂载单个obs并行文件系统时,CPU和内存规格建议配置如下: "obssidecar-injector-webhook/cpu": "500m",

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  • 如何在Notebook中安装外部库

    source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎,请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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  • 并行文件系统约束限制

    并行文件系统约束限制 操作限制 不支持将已有的OBS桶修改为并行文件系统,创建并行文件系统方法请参见创建并行文件系统。 不支持控制台设置并行文件系统的自定义 域名 ,API设置方法参见设置自定义域名。 功能限制 暂不支持通过图片处理特性对存放在并行文件系统中的图片进行瘦身、缩放、添加水印等操作。

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  • 批量仿真调优

    根据上述信息,可以稍有余量的设置CPU和内存: CPU:25%的CPU使用率意味着容器使用了0.25个CPU核心,因此可以设置CPU为0.3核。 内存:256MiB,因此可以设置内存值为300MiB。 这样可以尽可能减小单个任务的资源占用,从而提高并行任务数量,提升批量仿真性能。

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  • 挂载并行文件系统

    nux重启后,都需要重新挂载。 并行文件系统的容量请以实际使用情况为准。 您也可以设置开机自动挂载并行文件系统,具体操作请参见开机自动挂载并行文件系统。 一个并行文件系统支持挂载到多台云 服务器 ,但数据一致性需由您自行维护,避免出现多台云服务器同时对一个文件并发写入的情况。 桶级的

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  • FlinkSQL算子并行度

    FlinkSQL算子并行度 本章节适用于 MRS 3.5.0及以后版本。 使用场景 通过CompiledPlan提交的作业,算子的并行度、算子的TTL都以CompiledPlan中的值为准,而不是“flink-conf.yaml”中的值。FlinkSQL支持通过修改作业的CompiledPlan来设置算子并行度。

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  • 配置Flink任务并行度

    配置Flink任务并行度 操作场景 并行度控制任务的数量,影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况,当任务和数据不是平均分布在各节点,而是集中在个别节点时,可以增大并行度使任务和数据更均匀

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  • 取消挂载并行文件系统

    取消挂载并行文件系统 如果不再需要通过挂载方式访问OBS并行文件系统,或者需要对已挂载并行文件系统进行参数新增、修改或删除时,可以取消挂载并行文件系统。 取消挂载并行文件系统不会影响已保存至并行文件系统中的数据。 前提条件 待取消挂载的并行文件系统目前处于挂载状态。 操作步骤 打开命令行终端。

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