简介：MMM也就是Master-Master replication Manager for MySQL，MySQL主主复制管理器。关于MySQL主主复制配置的监控，故障转移和管理的一套可伸缩的脚本套件，可以用这个套件在一组居于复制的服务器启动虚拟IP，除此以外，还有对从服务器的延迟监控，主从数据备份，节点之间重新同步功能。通过MMM方案可以实现MySQL服务器的故障转移，从而实现MySQL的高可
科学计算领域,服务器集群这种计算工具有相当重要的作用,通常一个集群可以有几十、几百颗处理器通过高速网络连接组合在一起，形成巨大的计算资源为特定的应用服务。
我们首先来介绍一下集群，Cluster集群技术可如下定义：一组相互独立的服务器在网络中表现为单一的系统，并以单一系统的
从零开始写一个武侠冒险游戏-6-用GPU提升性能(1)概述我们之前所有的绘图工作都是直接使用基本绘图函数来绘制的, 这样写出来的代码容易理解, 不过这些代码基本都是由 CPU 来执行的, 没怎么发挥出 GPU 的作用, 实际上现在的移动设备都有着功能不弱的 GPU(一般都支持 OpenGL ES 2.0/3.0), 本章的目标就是把我们游戏中绘图相关的大部分工作都转移到 GPU 上, 这样既可以
本篇主要带大家了解渲染流水线，要想了解渲染流水线，首先我们要了解什么是流水线。No.1 流水线的概念假设，老王有一个洋娃娃的工厂，一个洋娃娃的生产流程可以分为4个步骤：1.制作洋娃娃的躯干2.缝上眼睛和嘴巴3.添加头发4.给洋娃娃进行最后的产品包装在流水线出现之前，只有在每个洋娃娃完成了以上这4个步骤之后，才能开始制作下一个洋娃娃。如果说每个步骤需要的时间是1小时的话，那么4个小时才能生产一个洋娃
服务器，也就是说我们在做集群时部署项目、不可能一个机器一个机器的去部署，几台还可以，如果上百台或者更多就瞎了、所以说集群时做内容服务器是必须的，所有的代码都存放在内容服务器上，内容服务器提供文件共享，集群机通过cifs方式映射为web目录，这样便于统一管理和即时同步。| |----------| |
最近使用一个系统的分布式版本搭建测试环境，该系统是基于MPI实现的并行计算，MPI是传统基于msg的系统，这个框架非常灵活，对程序的结构没有太多约束，高效实用简单，下面是MPI在多台机器上实现并行计算的过程。 这里准备使用三台机器，假设为A，B，C，对应IP分别为：192.168.86.16（A），192.168.86.108（B），192.168.86.123（C）。在这三台机器上都有同一
CUDA不仅仅支持单GPU之间的运算，还支持多GPU之间数据传递，多GPU主要解决以下几个问题：1：现有计算的数据集过大，不能在单个GPU之间进行运算。2：通常单个GPU适合单任务处理，如果要增加吞吐量和效率，可以使用多GPU并发处理来。GPU P2P在同一个PCIe节点内两个GPU0和GPU1，如果GPU0的计算结果或者数据想传从到GPU1中，两个GPU之间的通信完全是依赖CPU，即CPU0首先
tidb1.0开始支持spark，有个组件tiSpark，不过目前只支持spark2.1版本。所以为了启用tiSpark，还需搭建spark集群。在官网下载地址http://spark.apache.org/downloads.html上，我找到了with hadoop的版本。如下图：下载地址：https://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-2.1.1-bi
实验环境4台GFS节点服务器做GlusterFS集群,提供存储服务给KVM客户端做虚拟化服务器角色IP地址磁盘空间gfs-node1192.168.142.15240G+40Ggfs-node2192.168.142.15440G+40Ggfs-node3192.168.142.16240G+40Ggfs-node4192.168.142.16340G+40Gkvm-client192.168.1
系统信息：Ubantu18.04，GPU：Tesla P1001. 使用Xshell 登录服务器2. 安装nvidia驱动根据服务器nvidia信息，下载对应版本的驱动（http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us）查看nvidia信息的命令lspci | grep -i nvidia将下载好的驱动文件传输到服务器文件夹下，依次输入以下两
文章目录一、安装GUP驱动二、安装CUDA2.1 确定CUDA版本2.2 下载正确版本的CUDA2.3 安装CUDA三、安装cuDNN v7.5.1四、安装Anaconda3-5.0.1(python3.6.3)4.1 下载安装4.2 配置环境变量4.3 更改pip的默认源五、安装Tensorflow-gpu5.1 利用Anaconda创建徐环境5.2 激活虚环境5.3 安装tensorflow
下面一次解释下这些名词的概念集群我们的项目如果跑在一台机器上，如果这台机器出现故障的话，或者用户请求量比较高，一台机器支撑不住的话。我们的网站可能就访问不了。那怎么解决呢？就需要使用多台机器，部署一样的程序，让几个机器同时的运行我们的网站。那怎么怎么分发请求的我们的所有机器上。所以负载均衡的概念就出现了。负载均衡负载均衡是指基于反向代理能将现在所有的请求根据指定的策略算法，分发到不同的服务器上。常
推荐学习Redis让我凉在美团一面，摸爬滚打3个月，二战逆袭成功斩获Offer 缓存架构技术：Redis+MongDB，阿里P7面试必跳的坑 Redis Cluster主从模式原理redis cluster 为了保证数据的高可用性，加入了主从模式，一个主节点对应一个或多个从节点，主节点提供数据存取，从节点则是从主节点拉取数据。备份，当这个主节点挂掉后，就会有这个从节点选取一个来充当主节点
转载
2023-09-02 11:20:54
1168阅读
Weblogic集群介绍 在介绍weblogic集群之前，先看看传统的双机架构,如下图所示： 这种架构存在以下几点不足之处：Weblogic更多内容介绍1）采用主机备机的方式，一般主机使用比较频繁，导致另外比较空闲，资源利用不均衡。2）当一个Server发生故障的时候，必须通知用户使用另外一台的Server，管理和维护比较麻烦。3）用户切换应用的时候，需重新登录，有些延误时间。weblogic集群
HA 即（high available cluster）高可用集群，又称双机热备，保证关键性业务的不间断提供服务。 如：两台机器A和B，正常情况A提供服务，B待命闲置；一但A宕机或服务宕掉，自动切换至B机继续提供服务。实现高可用的开源软件有heartbeat和keepalived，其中keepalived还有负载均衡的功能。heartbeat作为常用集群开源软件，熟悉它的配置方法，非常有必要。
ES集群部署方案官方推荐master数设置为集群数/2+1，这里我们三台ES服务器，配置最少需要两台master，整个集群才可正常运行。在三个节点都参与选举的情况下，一个节点宕机了这个集群还是可用的。一、基本配置
1、准备三台虚拟机，root密码 root ;IP地址：
192.168.xxx.xxx worker1
192.168.xxx.xxx worker2
192.168.xxx.xxx
服务器群集通常是指两台或多台服务器共同工作，以提供相对单台服务器更高的系统可用性，可靠性和可扩展性。在这里，我们将讨论由两台服务器构成的双机互备方案。使用基于x86处理器的服务器的用户，虽然在心理上已经将系统的可靠性降低了一个档次，但在某些情况下，仍然无法容忍由于系统停机或重启所带来的不便，例如：邮件服务器需要24小时运行，以保证信息交流的通畅，您是否遇到过由于服务器宕机而无法查看邮件的苦恼呢？数
# 如何实现GPU服务器集群
## 简介
GPU服务器集群是指利用多台GPU服务器互相协作，提供更强大的计算能力，适用于深度学习、大数据处理等需要大量计算资源的应用场景。本文将介绍如何搭建GPU服务器集群，以便于新手快速上手。
## 搭建流程
以下是搭建GPU服务器集群的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装CUDA |
| 2 | 安装nvidia
前言自己实验室的情况：实验室拥有自己的GPU集群、工作站使用仅限于线下或者远程向日葵(不稳定、速度慢)拥有自己的廉价cpu轻量云服务器（阿里云服务器(2G+2*cpu)，大概40左右一年）平时出差、在宿舍等需要远程操作，向日葵等一众软件实时性不满足我的要求，又慢又卡，我仅需要加载文件和源码文字内容，不需要展示图形化界面参考了一些网上的方案，最终选择：FRP+阿里云服务器+VSCode的方案FRP简
# 多台GPU服务器并行集群搭建
## 简介
在现代深度学习和大数据处理中，使用GPU服务器集群可以大大加速计算速度和处理能力。本文将介绍如何使用Kubernetes（K8S）搭建多台GPU服务器的并行集群。
## 步骤总览
下面是搭建多台GPU服务器并行集群的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备多台GPU服务器 |
| 2 | 安装Docker和
