多机多卡数据并行-DistributedDataParallel(DDP) 本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。 训练流程简述 相比于DP，DDP能够启动多进程进行运算，从而大幅度提升计算资源的利用率。可以基于torch.distributed实现真正的分布式

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并行导入 GaussDB 提供了并行导入功能，以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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并行导入 GaussDB(DWS)提供了并行导入功能，以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB(DWS)并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_

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并行导入 GaussDB提供了并行导入功能，以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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，实际上只能通过单线程建索引。 开启并行DDL 表1 参数说明 参数名称 级别 描述 innodb_rds_parallel_index_creation_threads Global，Session 并行创建索引的线程数。 如果值大于1，并行创建；否则，单线程创建。 该值范围建

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并行导入 GaussDB(DWS)提供了并行导入功能，以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB(DWS)并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_

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运算符 关系运算符 算术运算符 逻辑运算符

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集合运算SELECT UNION INTERSECT EXCEPT 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）

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运算符 关系运算符 算术运算符 逻辑运算符

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计算加速型P2vs 计算加速型P2s（主售） 计算加速型P2v 计算加速型P1 推理加速型Pi2（主售） 推理加速型Pi1 相关操作链接： 适用于GPU加速实例的镜像列表 GPU加速型实例安装GRID驱动 GPU加速型实例安装Tesla驱动及CUDA工具包 表1 GPU加速实例总览 类别 实例

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并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块，可使用自研仿真算法，根据Octopus自研仿真评测体系，从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块，可将仿真任务运行中关键指标变化

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并行导入 GaussDB提供了并行导入功能，以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题： 调度

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怎样查看GPU加速型 云服务器 的GPU使用率？ 问题描述 Windows Server 2012和Windows Server 2016操作系统的GPU加速型云 服务器 无法从任务管理器查看GPU使用率。 本节操作介绍了两种查看GPU使用率的方法，方法一是在cmd窗口执行命令查看GPU使用

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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集合运算SELECT UNION INTERSECT EXCEPT 父主题： SELECT

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BCS 的性能怎么样？ 使用32U 64G规格的E CS ，2个客户端同时压测得到的性能数据如下： 表1 数据说明 类型 性能说明 ECDSA+FBFT场景 支持并发数为50，一致性吞吐量为6504 TPS。 国密+FBFT场景 支持并发数为50，一致性吞吐量为5698 TPS。 父主题：

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GPU加速型实例卸载GPU驱动 操作场景 当GPU加速型云服务器需手动卸载GPU驱动时，可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关，例如： Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失 分发损失，各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数，将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下： 图1 单机多卡数据并行训练 DataParallel进行单机多卡训练的优缺点

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分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间

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CSV、TEXT、FIXED。 单行数据大小需<1GB。 GDS并发导入 数据量大，数据存储在多个服务器上时，在每个数据服务器上安装配置、启动GDS后，各服务器上的数据可以并行入库。如图2所示。 图2 多数据服务器并行导入 GDS进程数目不能超过DN数目。如果超过，会出现一个DN连接多个GDS进程

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