https://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/5827059.html
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈— 前言 在高性能计算的项目中我们通常都会使用效率更高的编译型的语言例如C、C++、Fort
如果报错说“Aborting because C++ compiler does not work.”，就安装下编译器：
在之前的博客中我们介绍过concurrent等python多进程任务的方案，而之所以我们又在考虑MPI等方案来实现python并行计算的原因，其实是将python的计算任务与并行计算的任务调度分层实现。在concurrent和multiprocessing等方案中，我们的python计算任务和调度任务是一体化的，而且还有一个比较大的限制是没办法跨节点操作的，这对于任务与环境的定制化程度要求是比较高的。而MPI的方案在设计初期就考虑到了多节点之间通信的问题，而这种分层式的任务调度解决方案其实在架构上看也更加的合理。做计算的人只要考虑单个进程下的任务如何执行就可以了，至于任务如何并行如何调度，那就是上层的MPI该做的事情了。
from mpi4py import MPI comm = MPI.COMM_WORLD rank = comm.Get_rank() print("hello world from process ", rank)
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多
1. 在安装依赖库的时候，遇到: @gxjun-Latitude-E5440:~$ sudo apt-get install libatlas-base-dev 正在读取软件包列表... 完成 正在分析软件包的依赖关系树 正在读取状态信息... 完成 libatlas-base-dev 已经是最新的版本了。 升级了 0 个软件包，新安装了 0 个软件包，要卸载 0 个软件包，有 419 个软件包未被升级。 有 4 个软件包没有被完全安装或卸载。 解压缩后会消耗掉 0 B 的额外
Python在处理大的数据集的时候总是速度感人。代码一旦开始运行，剩下的时间只好满心愧疚地刷手机。
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。
有任务需要处理一堆收集来得开源数据集，在服务器单机跑了一天才给结果，多方咨询有HPC可以用，或者叫supercomputer，或者叫计算机集群，大部分的简称grid。看了wiki、confluence，给出一堆链接在脑海中织出密密麻麻的蜘蛛网——无从下手。居然没有use case出发端到端的参考demo，真是无力吐槽。自力更生求助google，youtube，stack overflow，梳理下来，简而言之，可以理解分而治之多线程的多处理核（cpu/gpu）的版本，涉及算力资源调度引入slurm，涉及通讯引入mpi。
由于CASCI/CASSCF计算量随活性空间呈指数增长，超过(16,16)的计算在高配机器上几乎不可能。近似求解大活性空间的方法通常有DMRG, selected CI等等。Block-1.5是做DMRG计算的经典程序，由Sandeep Sharma和Garnet Chan开发，虽然早在5年前就不更新了，但其计算速度仍高于很多同类程序。Block-1.5一般结合PySCF使用，可以进行DMRG-CASCI，DMRG-CASSCF和DMRG-SC-NEVPT2等计算。笔者之前在公众号上将该程序的安装拆分为几篇短文
最新的caffe2 已经移到pytorch中去了，直接下载其中的代码然后按照官方教程就可以了。
还记得今年4月伯克利BAIR实验室发布的那个会“18般武艺”的DeepMimic模型吗？他们使用强化学习技术，用动作捕捉片段训练模型，教会了AI智能体完成24种动作，走路、跑步就不用说了，还包括翻跟斗、侧翻跳、投球、高踢腿等等高能动作。
7. VS2013-Qt5.5.1-VTK7.0.0-Boost1.6.1-Qhull2015.2-FLANN1.8.4-Eigen3.2.8-OpenNI2.2.0.33-动态编译-PCL1.8.0
Amber是一套分子动力学模拟程序，我们今天来说下如何使用云服务器安装部署这套程序。
Python pandas、NumPy、scikit-learn 只能在单机运行，如果你还还在困扰如何将这些任务横向扩展，这本书正适合你！
近期由于一些原因接触到了并行计算，对于这个陌生的领域我最先接触到的是MPI框架。MPI（Message Passing Interface），可以理解为是一种独立于语言的信息传递标准。目前它有两种具体的实现OpenMPI和MPICH，也就是说如果我们要使用MPI标准进行并行计算，就需要安装OpenMPI或MPICH库。本文以MPICH为例，在ubantu中安装MPI的环境，并对vscode进行配置。
Step2:sudo apt-get install openmpi-bin
并行计算是在多个处理单元上同时执行计算任务的方法，以提高程序的性能。在 NumPy 中，可以使用一些工具和技术来进行并行计算，充分利用多核处理器的优势。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的并行计算，并通过实例演示如何应用这些技术。
安装mpi4py所需要的依赖包(python2.7版本/Cpython/Openmpi) 1.源码包安装Python2.7版本
业界AI应用中，GPU的使用逐渐增加，腾讯云TACO是一种异构计算加速软件服务，搭配腾讯自研的软硬件协同优化组件和硬件厂商特有优化方案，支持物理机、云服务器、容器等产品的计算加速、图形渲染、视频转码各个应用场景，帮助用户实现全方位全场景的降本增效。
MPI(Message Passing Interface) 是一种可以支持点对点和广播的通信协议，具体实现的库有很多，使用比较流行的包括 Open Mpi, Intel MPI 等等，关于这些 MPI 库的介绍和使用，本文就不多赘述了，各位可以看看官方文档。
原文: OpenPose 基于OpenCV DNN 的单人姿态估计 - AIUAI
之前的文章中介绍了天河二号的架构，我们大致了解到了天河二号是一个由很多计算节点组成的具有强大运算能力的超级计算机。
说明：下面内容仅针对Linux环境（boost官网为：http://www.boost.org/，可从这里下载它的源代码包，这里要求下载.tar.gz包，而非.7z、.zip或bz2包）。
具体来讲，本文首先介绍了分布式计算的基本概念，以及分布式计算如何用于深度学习。然后，列举了配置处理分布式应用的环境的标准需求（硬件和软件）。最后，为了提供亲身实践的经验，本文从理论角度和实现的角度演示了一个用于训练深度学习模型的分布式算法（同步随机梯度下降，synchronous SGD）。
本文以 PyTorch 官方文档 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_tuto.html 为基础，对如何编写分布式进行了介绍，并且加上了自己的理解。
最近，字节跳动发布了一款通用高性能分布式训练框架 BytePS，该框架支持 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 MXNet，并且可以在 TCP 或 RDMA 网络上运行。
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib 改为：
尽管 CMake 是跨平台的，在我们的项目中我们努力使源代码能够在不同平台、操作系统和编译器之间移植，但有时源代码并不完全可移植；例如，当使用依赖于供应商的扩展时，我们可能会发现有必要根据平台以略有不同的方式配置和/或构建代码。这对于遗留代码或交叉编译尤其相关，我们将在第十三章，替代生成器和交叉编译中回到这个话题。了解处理器指令集以针对特定目标平台优化性能也是有利的。本章提供了检测此类环境的食谱，并提供了如何实施此类解决方案的建议。
关于分布式通信，PyTorch 提供的几个概念是：进程组，后端，初始化，Store。
当前这个数据时代，各领域各业务场景时时刻刻都有大量的数据产生，如何理解大数据，对这些数据进行有效的处理成为很多企业和研究机构所面临的问题。本文将从大数据的基础特性开始，进而解释分而治之的处理思想，最后介绍一些流行的大数据技术和组件，读者能够通过本文了解大数据的概念、处理方法和流行技术。
ChatGPT 的横空出世开启了大语言模型 (LLM) 的普及元年，BERT、GPT-4、ChatGLM 等模型的非凡能力则展现出类似通用人工智能 (AI) 的巨大潜力，也因此得到了多行业、多领域的广泛关注。
近年来得益于其轻量、易学易用、第三方支持依赖库多的特点，Python 语言大量被用于机器学习相关的研究、项目开发。在学术界，有以 Scikit-Learn 为代表的全能机器学习库；在产业界，有以 TensorFlow、PyTorch 为代表的生产级机器学习模型计算框架。（当然，学术界实际上构建大规模深度学习模型时也会用到 PyTorch 等计算框架。）但对于大多数人来说，学习这些库、框架或者借助它们从事某些研究、项目开发时，可能还是在用自己的笔记本、台式机。哪怕是在高校的实验室里，这种事情也是屡见不鲜。因此，有交互界面、相对容易上手的 Anaconda 可能会作为大家管理 Python 环境的首选。
让AI通过预测，捕捉你「左手画龙，右手画彩虹」的动作，对于AI理解人类行为至关重要。
MindSpore是来自华为的一个新的开源深度学习训练/推理框架，可用于移动、边缘和云场景。
测试是代码开发工具箱的核心组成部分。通过使用单元和集成测试进行自动化测试，不仅可以帮助开发者在早期检测功能回归，还可以作为新加入项目的开发者的起点。它可以帮助新开发者提交代码变更，并确保预期的功能得以保留。对于代码的用户来说，自动化测试在验证安装是否保留了代码功能方面至关重要。从一开始就为单元、模块或库使用测试的一个好处是，它可以引导程序员编写更加模块化和不那么复杂的代码结构，采用纯粹的、函数式的风格，最小化并局部化全局变量和全局状态。
即进程组。默认情况下，只有一个组，一个 job 即为一个组，也即一个 world。
详细见：https://www.cnblogs.com/jc-home/p/11630710.html
今天继续带着大家揭秘Seeed公司这台可以插入4个Jetson NANO/NX模组的系统。
如果发送的字节数等于接收的字节数，通信将成功。例如，可以发送一个包含两个int的数组，并接收一个long或者一个double。
MPI是一个跨语言的通讯协议，用于并发编程。MPI标准定义了一组具有可移植性的编程接口。
0x00 前言 本篇是MPI的入门教程，主要是为了简单地了解MPI的设计和基本用法，方便和现在的Hadoop、Spark做对比，并尝试理解它们之间在设计上有什么区别。 身处Hadoop、Spark这些优秀的分布式开发框架蓬勃发展的今天，老的分布式编程模型是否没有必要学习？这个很难回答，但是我更倾向于花一个下午的时候来学习和了解它。 关于并发和并行编程系列的文章请参考文章集合 文章结构 举个最简单的例子，通过这个例子让大家对MPI有一个基本的理解。 解释一些和MPI相关的概念。 列举一些MPI的常用函数
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