重新设定cuRAND主机API的种子 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

数据库副本的自动种子设定（自增长）

需要完成的这些工作中，有一些是有些困难的，比如: 我们需要从主副本中备份数据库，并将这个备份分发到可用组的其他副本中。这是基于手动操作的，因为这需要你从主数据库备份还原数据库到次要副本。...通常，复制一个备份文件会占用更多空间，这是额外的需求，更多的磁盘空间。特别是针对第三方备份的方案，会导致备份/还原链的中断。但是这又取决于数据库的备份策略。...即SQL Server 2016 引入了用于初始化次要副本的新功能 - 我一般称之为数据库自增长（自动种子设定）那么这个自动化如何实现的？...数据库自动种子设定（自增长），没有特殊的必要条件和限制，只是需要数据和日志文件路径在可用组中是完全一致的。这个可用组配置自增长，数据库在可用组中一定是完整还原模式，需要有一个完成备份以及事务日志备份。...如果在可用组中用手动同步加入的数据库也需要上述一样的条件。启动自动种子设定功能在每一个需要自增长数据库的副本上，需要允许可用组创建数据库。

2.5K11 0

CURAND Libaray--Host API--(1)

2Host API简述使用host api,用户需要在头文件的部分包含 curand.h，并且添加CURAND的动态链接库，即在LINKER的INPUT里面添加”curand.lib;”。...这个文档是基于CUDA runtime的，所以用户的代码也应该是在runtime时调用的。而driver API是不支持CURAND的。...，要申请主机的一段地址空间来接收生成结果。...也就是说，每4096个线程使用不同的种子。这种种子的方式，虽然节省了运行时间，但对于某些种子的值，伪随机序列输出结果统计也显示出了一些不足。...在host API中有8192种不同的序列。

7707 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

如何在cuda内核函数中产生随机数（host端调用，device端产生）

最近，需要在kernel函数中调用浮点型的随机数。于是上网搜了下相关资料，一种方式是自己手动写一个随机数的__device__函数，然后在调用的时候调用这个函数。...首先要用到三个函数： curandCreateGenerator(&gen,CURAND_RNG_PSEUDO_DEFAULT); 指定触发器为gen，随机方式为CURAND_RNG_PSEUDO_DEFAULT...curandSetPseudoRandomGeneratorSeed(gen,1234ULL); 指定种子为1234ULL(不同的种子产生的随机数列是不一样的) curandGenerateUniform...(gen,devData,n); 根据触发器gen，输出目标指针为devData，规模大小为n /* * This program uses the host CURAND API to generate...gen)); CUDA_CALL(cudaFree(devData)); free(hostData); return EXIT_SUCCESS; } 样例输出后，产生的结果为

1.9K6 0

Linux系统关闭或重新启动主机的命令详解

即使现在Linux系统基本都是相对稳定，但有时候驱动程序和应用程序也可能存在一些小问题，这时就需要重新启动Linux系统主机，今天美联科技就来讲解下，关闭或重新启动Linux系统的几个实用命令。...1、关机 Linux系统关闭最简单的解决方案，就是使用通过SSH发送的关机指令来进行关机操作，这可以用来长久关闭主机直到重新启动。...另一种选择是使用-r命令重新启动计算机。这用于代替-h，因此要重新启动主机，先找到这些命令的开关的完整列表，输入：[command] –help，然后用-r重新启动。...可以通过输入shutdown -c命令取消任何计划的关闭或重新启动：shutdown –c 2、重新启动标准的重启命令是：reboot，这将提示主机自动关闭，然后再重新打开。...具体例如，有一个脚本检查SSH会话，如果发送重新启动、停止、关机或关机命令，molly-guard将要求要关闭的主机的名称。

1.5K1 0

关于随机数生成的速度测试

随机数生成有两种方法，一种是主机上生成拷贝到设备上，另一种是直接主机上调用，在设备上生成：下面就是关于这两种方法的速度测试： int main(){ clock_t start,finish;...curandGenerator_t gen; float *devData; CUDA_CALL(cudaMalloc((void **)&devData, n*sizeof(float))); CURAND_CALL...(curandCreateGenerator(&gen, CURAND_RNG_PSEUDO_DEFAULT)); CURAND_CALL(curandSetPseudoRandomGeneratorSeed...(gen, 1234)); CURAND_CALL(curandGenerateUniform(gen, devData, n)); CURAND_CALL(curandDestroyGenerator

1.2K7 0

从攻击者角度重新思索inotity API的利用方式

我们以往在看”inotify API”的使用的时候，关注点都放在防护端，比如在入侵事件发生后IT管理员用来监控文件或者目录的改变来辅助排查入侵事件。...本文我们将重点放在攻击方，让你熟悉inotify API的猥琐使用方式：） 0x00 窃取 ccache 文件在企业网络中，linux和windows系统共存，并将身份验证委托给AD是很常见的场景。...当攻击者获取了一台Linux主机的权限后，通常会查看/tmp目录寻找凭证缓存文件(ccache)，该文件通常包含TGT(Ticket-Granting-Ticket)，用于通过kerberos协议进行用户到服务的认证...0x01 重新放置webshell后门另一个通用的场景为，当我们放置的webshell被删除的时候（由于管理员发现，CMS更新等原因），通过使用inotify可以实现当webshell被删除的时候再创建一个...：当一个合法的PHP文件被修改时，也同时放置我们的后门进去。

9782 0

CURAND Libaray--Host API--(2)

2.3 返回值所有的CURAND host端的函数返回值都是curandStatus_t.如果调用没有错误，则返回成功，即返回值为CURAND_STATUS_SUCCESS.如果发生了错误，返回值会依据错误的不同而不同...因为cuda允许内核函数异步的调用cpu端的代码，因此返回的错误，有可能是在调用函数库时发生的，而非CURAND内核函数，此时，返回值是CURAND_STATUS_PREEXISTING. 2.4 触发函数...2.5 Host API Example /* * This program uses the host CURAND API to generate 100 * pseudorandom floats...(curandCreateGenerator(&gen, CURAND_RNG_PSEUDO_DEFAULT)); /* Set seed */...为了避免启动时间，可以使用CURAND_ORDERING_PSEUDO_SEEDED排序。 MTGP32 mersenne Twister算法与线程和块数目紧密联系。

1.1K10 0

企业架构的下一步：iPaaS如何重新塑造API经济

引言API经济和打破系统及数据孤岛近年来已经成为企业数字化转型的核心动力，但随之而来的挑战也不容忽视。越来越多的企业需要通过API实现系统的无缝集成，以应对复杂的业务需求和激烈的市场竞争。...面对这样的局面，如何在企业架构中更高效地管理和集成API，成为了现代企业亟待解决的问题。2. API集成的核心：连接、扩展、创新API不仅是企业实现数字化转型的工具，更是构建业务和技术中台的关键手段。...API的应用场景广泛，从最基础的微服务架构，到更为复杂的企业生态系统，API帮助企业实现了跨部门、跨平台的无缝连接。对于企业而言，API的真正价值在于其对业务的贡献。...3. iPaaS的兴起：API集成的强力推动者iPaaS（集成平台即服务）的出现，极大地改变了API管理与集成的方式。它为企业提供了一个统一的集成平台，能够简化API的开发、部署、管理和监控全过程。...企业架构的下一步：从API管理到API生态未来的企业架构不仅仅是管理API，还要逐步转向构建API生态系统。

3721 0

Theano 中文文档 0.9 - 7.2.2 更多示例

>>> nearly_zeros = function([], rv_u + rv_u - 2 * rv_u) 种子流随机变量可以使用单独的种子或使用共同的种子。...该种子将用于设置临时随机数发生器的种子，这个零时随机数发生器随后将为每个随机变量生成种子。...其他实现还有2个基于MRG31k3p和CURAND的实现。RandomStream只在CPU上工作，MRG31k3p在CPU和GPU上工作。CURAND只在GPU上工作。...该种子将用于设置临时随机数发生器的种子，这个零时随机数发生器随后将为每个随机变量生成种子。...其他实现还有2个基于MRG31k3p和CURAND的实现。RandomStream只在CPU上工作，MRG31k3p在CPU和GPU上工作。CURAND只在GPU上工作。

1.2K2 0

解决Ubuntu下的includedarknet.h:14:14: fatal error: cuda_runtime.h: No such file or

重新编译项目最后，在你的项目目录中重新编译代码。...实际上，Darknet框架提供了完整的应用编程接口（API），你可以使用Darknet的函数和类来开发自己的目标检测应用。...如cudaMalloc、cudaMemcpy等函数，用于在主机和设备之间分配内存和数据传输。它还定义了常用的数据类型和错误代码。...cuda_device_runtime_api.h：这个头文件包含了与设备相关的运行时API函数的声明。例如，cudaDeviceSynchronize用于等待设备上的任务执行完毕。...curand.h：CUDA随机数生成库的头文件，用于在GPU上生成随机数，支持多种分布和随机数生成算法。cusparse.h：CUDA稀疏矩阵库的头文件，用于高效地处理稀疏矩阵运算。

1.4K3 0

TKE集群ubuntu 16.04节点更新GPU驱动和CUDA Toolkit

安装新的软件包 apt-get install cuda-drivers cuda 8....显示系统更新后的GPU相关的驱动版本（为440.95.01） root@VM-1-43-ubuntu:~# dpkg -l |grep '^ii' |grep nvidia ii libnvidia-container-tools...检查安装的CUDA包，此时可以看到仍包含10.0的CUDA root@VM-1-43-ubuntu:~# dpkg -l |grep '^ii' |grep cuda ii cuda...10-2 10.2.89-1 amd64 CUDA Sanitizer API...10-2 10.2.89-1 amd64 CUDA Sanitizer API

1.8K3 0

英伟达CUDA高性能计算库详解

cuRAND (CUDA Random Number Generation Library) cuRAND 是 NVIDIA 为 CUDA 平台开发的一个随机数生成库，它提供了一系列函数来生成不同分布的随机数...cuRAND 主要特性包括：高质量的随机数生成：cuRAND 提供了多种随机数生成器（RNGs），包括伪随机数生成器（PRNGs）和准随机数生成器（QRNGs），能够生成符合特定统计特性的随机数序列...多种分布支持：除了基本的均匀分布和正态分布外，cuRAND 还支持其他分布，如泊松分布、指数分布等。...对于依赖随机性的算法，如在训练神经网络时使用的随机梯度下降（SGD），cuRAND 可以提供必要的随机性，帮助算法更有效地收敛。...执行策略：Thrust 支持不同的执行策略，允许开发者指定任务如何并行化，例如是否在设备上或主机上执行。

2K1 0

Python王牌加速库：奇异期权定价的利器

= CURAND_STATUS_SUCCESS) { \ std::cerr Curand Error on line " << __LINE...路径结果数组可以通过以下代码示例定义： output = cupy.zeros(N_PATHS, dtype=cupy.float32) 步骤2：CuPy随机函数引擎下的cuRAND库。...https://dask.org/ 首先，将所有计算封装在一个函数中，以允许在函数调用结束时释放分配给GPU的内存。该函数为随机数种子值添加一个额外的参数，这样每个函数调用都有一个独立的随机数序列。...你可以使用第1部分中描述的任何Python GPU蒙特卡罗模拟方法。此示例代码使用不同的种子数运行gen_data100次，并将计算分配到多GPU环境中。...3、异步地将输入从主机复制到设备。 4、启动TensorRT引擎来计算结果。 5、异步地将输出从设备复制到主机。

3K3 0

Oracle 12c手工建库(非CDB及CDB创建)

如下查看当前已设定的环境变量，如果未设定，请使用export命令方式设定之。...步骤14：（可选）启用自动实例启动(此处略) 您可能希望将Oracle实例配置为在其主机重新启动时自动启动。...如数据文件）生成种子文件的名称。...您必须指定根文件和种子文件的名称和位置。 CREATE DATABASE语句成功完成后，您可以使用种子及其文件创建新的PDB。种子在创建后不能被修改。 ...在这种情况下，您可以使用子句为种子的数据文件指定不同的属性tablespace_datafile。使用这些子句指定所有数据文件包含的属性SYSTEM和SYSAUX表空间中的种子。

2.5K1 0

以太坊ganache CLI命令行参数详解

如果你希望马上开始学习以太坊DApp开发，可以访问汇智网提供的出色的在线互动教程：以太坊DApp实战入门教程以太坊去中心化电商应用开发实战 ganache-cli是以太坊节点仿真器软件ganache...的命令行版本，可以方便开发者快速进行以太坊DApp的开发与测试。...-h 或 --hostname：设置监听主机，默认值同NodeJS的server.listen()。 -s 或 --seed：设置生成助记词的种子。....-g 或 --gasPrice：设定Gas价格，默认值为20000000000。 -l 或 --gasLimit：设定Gas上限，默认值为90000。...默认值为当前时间，或使用所分叉链的网络id。 --db：设置保存链数据的目录。如果该路径中已经有链数据，ganache-cli将用它初始化链而不是重新创建。

2.4K9 0

一键中文数据增强工具

/competition/2019diac/ ⚠️ 单纯刷准确率分数的比赛，用此包一般不会有分数提升 API 1.随机(等价)实体替换参数： base_file ：缺省时使用内置（公司）实体。...你可以设定/自己指定更加丰富的同义词表：是文本文件路径，内容形如（空格隔开）： Aa01A0 人类生人全人类 id2 同义词b1 同义词b2 ......base_file ：缺省时使用内置【同义同音字表】，你可以设定/自己指定更加丰富的同义同音字表：是文本文件路径，内容形如（\t隔开）： de 的地得德嘚徳锝脦悳淂鍀惪恴棏...3个增强文本 change_rate=0.3 ：文本改变率 seed ：随机种子 5.NER命名实体数据增强输入标注好的NER数据目录，和需要增强的标注文件路径，和增强的数量，即可一键增强。....百度中英翻译互转实现的增强 note: 申请你的 appid、secretKey: http://api.fanyi.baidu.com/api/trans 编辑：于腾凯

9252 0

【Java】深入理解Java随机数

注意：使用的时候别忘了强转int或者long，除非需要的是浮点数。 java.util.Random 主要API： protected int next(int bits)：生成下一个伪随机数。...种子是一个数字，可称“种子值”，它为生成新的随机数提供了基础。只要种子值相同，获取的随机数的序列就是一致的，而且生成的结果都是可以预测的。...在不同线程上并发使用相同的Random实例可能会导致争用，从而导致性能不佳，问题源于使用种子来生成随机数。首先，旧种子和新种子存储在两个辅助变量上。在这一点上，创造新种子的规则并不重要。...要保存新种子，使用 compareAndSet() 方法将旧种子替换为下一个新种子，但这仅仅在旧种子对应于当前设置的种子的条件下才会触发。...通过调用reseed或setSeed方法，可以随时重新播种SecureRandom。重新设定种子的方法从其熵源读取熵输入以重新设定其自身的种子。 setSeed方法要求调用者提供种子。

1.5K3 0

Oracle公共云中的MySQL InnoDB集群(2)

注意：在以上验证中，远程主机和本地主机都使用相同的函数进行验证。...要手动将实例重新加入集群，可以连接到作为InnoDB集群的配置部分的一个特定主机，或者最好连接到为集群配置的MySQL路由器实例，这样能确保连接到目前在线的R / W成员 - 如下所示： mysqlsh...一旦知道（丢失的）实例重新online，可以在实例没有持久配置以自动重新加入群集的情况下手动将其重新加入群集： mysql-js> cluster.rejoinInstance('root@localhost...为群集选择初始引导/种子实例，并根据群集元数据中记录的先前状态对其进行恢复。...所以现在当你使用API调用来重新启动集群。系统将提示使用交互式邮件自动重新加入作为群集一部分的实例。

1.3K4 0

讲解device:GPU:0 but available devices are [ job:localhostreplica:0task:0dev

检查 GPU 驱动程序和 CUDA 库的安装首先，确认您已经正确安装了与您的 GPU 和系统兼容的最新驱动程序和对应版本的 CUDA 库。...它提供了用于在GPU上执行通用计算的编程模型和API，使开发人员能够通过GPU加速应用程序。...CUDA库是CUDA平台中的核心部分，它包含一系列功能强大的库，用于执行并行计算任务，加速各种计算任务的执行速度。...cuRAND（CUDA Random Number Generation）：这是一个用于生成随机数的库函数。...cuRAND库提供了各种随机数生成算法，包括伪随机和真随机数生成算法，可以在GPU上高效地生成大量的随机数。cuSPARSE（CUDA Sparse Matrix）：这是一个用于稀疏矩阵操作的库函数。

1.4K1 0

Python机器学习随笔之K-Means聚类的实现

算法大致流程为：（1）随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集)；（2）分别计算每个数据点到k个种子点的距离，离哪个种子点最近，就属于哪类；（3）重新计算k个种子点的坐标(简单常用的方法是求坐标值的平均值作为新的坐标值...我们前边设置的初始质心：[3, 3], [6, 2], [8, 5]，是事先设定的，并由此生成idx（每一变量归属类别的向量），这是后边进行kmeans聚类的基础，实际上对于二维以上数据，由于无法在平面坐标轴展示...，很难一开始就设定较好的初始质心，另外，初始质心的设定也可能会影响算法的收敛性。...所以需要我们再构造个初始化质心设定函数，来更好地设置初始质心。...在此基础上，令initial_centroids = init_centroids(X, 3)，然后代入前边的code中，重新运行一遍即可。 END. 来源：Python爱好者社区

1.3K5 0

点击加载更多

数据库副本的自动种子设定（自增长）

CURAND Libaray--Host API--(1)

如何在cuda内核函数中产生随机数（host端调用，device端产生）

Linux系统关闭或重新启动主机的命令详解

关于随机数生成的速度测试

从攻击者角度重新思索inotity API的利用方式

CURAND Libaray--Host API--(2)

企业架构的下一步：iPaaS如何重新塑造API经济

Theano 中文文档 0.9 - 7.2.2 更多示例

解决Ubuntu下的includedarknet.h:14:14: fatal error: cuda_runtime.h: No such file or

TKE集群ubuntu 16.04节点更新GPU驱动和CUDA Toolkit

英伟达CUDA高性能计算库详解

Python王牌加速库：奇异期权定价的利器

Oracle 12c手工建库(非CDB及CDB创建)

以太坊ganache CLI命令行参数详解

一键中文数据增强工具

【Java】深入理解Java随机数

Oracle公共云中的MySQL InnoDB集群(2)

讲解device:GPU:0 but available devices are [ job:localhostreplica:0task:0dev

Python机器学习随笔之K-Means聚类的实现

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐