移动通信进入LTE（长期演进）时代，必然带来技术上的创新。LTE技术的采用，能提升频谱效率，使用户享用超高数据率。
在全球积极推出商用LTE服务的同时， 国内的运营商将在TD-SCDMA与TD-LTE方面兼顾发展，需要解决二者共存问题。
LTE还首次把TDD（时分双工）和FDD（频分双工）技术统一起来，基于同一核心网共享设备和网络管理，平
ModemManager是D-Bus激活的守护进程，用来控制移动宽带（2G/3G/4G）设备和连接，提供统一的高层API接口。说白了就是可以用来管理上网卡。ModemManager可以管理内置设备，USB加密狗，蓝牙配对电话和带外部电源的专业RS232/USB设备。NetworkManager中关于移动宽带和蓝牙配置方面使用的就是ModemManager。mmcli：控制和监控ModemMange
原创
2015-03-18 22:16:55
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这里记载一下使用modelsim进行简单的仿真，方便以后使用的时候进行查看。所谓的简单的仿真，就是没有IP核、只用图形界面不用tcl脚本进行的仿真。简单的仿真步骤为：1、改变路径到工作环境下的路径下面，创建工程。2、添加仿真的源文件（.v文件等）。3、编译源文件。4、启动仿真，添加仿真信号。5、调试、查看仿真波形。这里就使用一个简单的例子——8分频电路，进行演示和讲解： 1、改变路径到工
http://www.crifan.com/order_kermit_xmodem_xmodem-1k_ymodem_ymodem-g_ymodem-1k_zmodem/在串口中传输文件，所用到的协议，常常有Kermit，Xmodem，Ymodem，Zmodem等，对这些协议，单独看名字，就很容易混淆，搞不懂都是啥意思。所以，写此文，总结各自的特点，解释他们之间的区别和联系。 【常见的R
1 DataParallel据说存在多个GPU之间显存不均衡的问题，因此我直接选择了pytorch所建议的DistributedDataParallel，为多机多卡设计，但同时也可以实现单机多卡，能够使得各个GPU之间负载均衡。2 DistributedDataParallel现在的DistributedDataParallel是基于多进程策略的多GPU训练方式。首先是单机多卡的方式上，针对每个G
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2023-10-29 22:05:31
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Pytorch Distributed现在的模型越来越大，并行显得越来越重要，而众所周知，pytorch 的并行文档写的非常不清楚，不仅影响使用，甚至我们都不知道他的工作原理。一次偶然的机会，我发现了几篇在这方面写的很好的文章，因此也准备参考别人的（参考的文章在Reference部分列出）再结合自己的使用经验总结一下。nn.DataParallelPytorch的数据并行方式，是经常使用的单机多卡
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2023-10-23 12:36:49
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1.概述TensorFlow分布式是基于GRPC库实现的高性能集群训练框架，能有效的利用多机多卡资源，将大型的模型或者代码拆分到各个节点分别完成，从而实现高速的模型训练。如下图所示，tensorflow的分布式集群中存在的节点主要有两种：ps节点和worker节点，ps节点是用于保存和计算训练参数的节点；worker节点是用于训练的节点。由于ps和worker节点都有可能存在多个，因此ps和wor
多用户卡是什么多用户卡是什么？多用户卡是一种可分配多个串/并行端口供终端连接的设备，每个终端可以通过它与主机进行通讯。使用多用户卡最便捷简单地解决扩展计算机外部设备是数量的方案。它可使计算机方便扩展串口或并口，所以也称为串并口扩展卡。特别适用于UNIX、LINUX等多用户操作系统，同样也适用于WINDOWS95/98/2000、WINDOWS NT、DOS等操作环境。多用户卡广泛应用于银行、金融、
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2024-01-29 00:32:12
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随着我国整体经济建设的快速发展，城市经济体系也日益壮大，城市内各种矛盾及危险性因素也越来越多。面对此类情况，为保障城市和谐文明安全的发展，建立完善的城市应急布控通信方案势在必行。现代城市应急布控通信系统采用多卡聚合路由设备为整个应急系统提供应急网络通信。 多卡聚合路由设备优势及作用 1、多卡聚合路由通信设备，将多路无线带宽聚合，提供几倍的带宽保证，加载私有VPN及多重加密，保障
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2023-12-21 19:13:43
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PyTorch 分布式训练DDP 单机多卡快速上手本文旨在帮助新人快速上手最有效的 PyTorch 单机多卡训练，对于 PyTorch 分布式训练的理论介绍、多方案对比DP与DDP我们知道 PyTorch 本身对于单机多卡提供了两种实现方式DataParallel（DP）：Parameter Server模式，一张卡位reducer，实现也超级简单，一行代码。DistributedDataPara
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2024-01-24 23:24:13
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前一篇博客利用Pytorch手动实现了LeNet-5，因为在训练的时候，机器上的两张卡只用到了一张，所以就想怎么同时利用起两张显卡来训练我们的网络，当然LeNet这种层数比较低而且用到的数据集比较少的神经网络是没有必要两张卡来训练的，这里只是研究怎么调用两张卡。现有方法在网络上查找了多卡训练的方法，总结起来就是三种：nn.DataParallelpytorch-encodingdistribute
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2023-07-24 17:38:23
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ResNet模型在GPU上的并行实践TensorFlow分布式训练：单机多卡训练MirroredStrategy、多机训练MultiWorkerMirroredStrategy4.8 分布式训练当我们拥有大量计算资源时，通过使用合适的分布式策略，我们可以充分利用这些计算资源，从而大幅压缩模型训练的时间。针对不同的使用场景，TensorFlow 在 tf.distribute.Strategy`中为
pytorch单机多卡DDP分布式训练pytorch分布式训练分布式参数初始化数据集分布式划分模型分布式包装模型保存与加载整体训练大致框架模型训练 pytorch分布式训练笔者所知道的常见分布式训练方式有两种，第一种是nn.DataParallel (DP)，第二种是nn.parallel.DistributedDataParallel (DDP)。DP：（使用单进程控）将模型和数据加载到多个
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2023-09-24 10:56:46
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作者丨纵横Take-Away笔者使用 PyTorch 编写了不同加速库在 ImageNet 上的使用示例（单机多卡），需要的同学可以当作 quickstart 将需要的部分 copy 到自己的项目中（Github 请点击下面链接）：这里，笔者记录了使用 4 块 Tesla V100-PICE 在 ImageNet 进行了运行时间的测试，测试结果发现 Apex 的加速效果最好，但与 Horovod/
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2023-08-02 21:25:40
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pytorch-多GPU训练（单机多卡、多机多卡）pytorch 单机多卡训练首先是数据集的分布处理需要用到的包：torch.utils.data.distributed.DistributedSamplertorch.utils.data.DataLoadertorch.utils.data.DatasetDistributedSampler这个包我们用来确保dataloader只会load到整个数据集的一个特定子集，为每一个子进程划分出一部分数据集，以避免不同进程之间数据重复。而我们构造
原创
2021-09-13 21:22:29
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让TensorFlow们飞一会儿前一篇文章说过了TensorFlow单机多卡情况下的分布式部署，毕竟，一台机器势单力薄，想叫兄弟们一起来算神经网络怎么办？我们这次来介绍一下多机多卡的分布式部署。其实多机多卡分布式部署在我看来相较于单机多卡分布式更容易一些，因为一台机器下需要考虑我需要把给每个device分配哪些操作，这个过程很繁琐。多台机器虽然看起来更繁琐，然而我们可以把每一台机器看作是一个单卡的
Contents：一、为什么不用nn.DataParallel二、多进程的 torch.distributed三、NVIDIA/apex 混合精度训练、并行训练、同步BN四、多卡训练时的数据记录(TensorBoard、torch.save)五、多卡后的 batch_size 和 learning_rate 的调整六、完整代码示例转自知乎Todd：https://www.zhihu.com/peo
本来是用Dataparallel来微调，但是发现gpu0上负载太大了，后来上面一看，pytorch官网推荐使用DistributedDataParallel，这个方法可以用于多机多卡或者单机多卡，速度和各方面都比Dataparallel要好很多。 我主要看了下面博客：【分布式训练】单机多卡的正确打开方式（三）：PyTorch这里说一下Dataparallel和DistributedDatapara
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2023-09-30 11:12:20
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1. 常见的多GPU使用方法模型并行（model parallel） -> 大型网络（对速度没有提升） 当模型需要的显卡很大，一张GPU的显存放不下时，使用这种方式就可以训练一个大型的网络数据并行（data parallel）-> 加速训练速度 可以将整个模型放到一张GPU时，我们可以将每一个模型放到每一个GPU上，让它们同时进行训练（正向传播+反向传播）2. 训练速度与GPU数量之间
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2023-11-18 14:51:41
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1. 单机多卡1.1 torch.nn.DataParallel当采用多卡训练神经网络时，通过nvidia-smi命令查看当前可用的gpu卡，在文件的头部添加：os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "1, 2, 3"使得当前代码仅对上述显卡可见，系统会对所有可见的显卡依然按照从0开始编号。如何将模型和数据加载到多GPU上?from torch import nn
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2023-09-11 15:18:30
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