并行集群共享文件夾SEARCH AGGREGATION
回答:我是王海軍老師，專注于互聯網技術教學，樂于解答大家相關問題。感謝邀請，前幾天 做了個 vsftpd服務器，感覺做的很累，雖然挺安全的，但是一些問題還是 是不是的會出現 ，就比如那個 Windos客戶機在上傳文件的時候，文件名莫名奇妙的亂碼了，我也改了好多種 編碼格式 ，最終 我還是 決定 用 samba作為文件共享吧 ，不說別的就是省事簡潔.咱們先說說什么是Samba吧SMB服務器就是為了解決局域...
wuaiqiu
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回答:Linux和windows之間共享文件有比較成熟的方法，一是用samba,二是用Nas存儲設備。samba是一款專門用于windows和linuz操作系統之間進行文件和打印機共享的程序，samba支持smb和cifs協議。安裝和配置samba請關注【Loong精選】，參考我們的博客文章。使用NAS設備的方式成本更好，一般是大企業的選擇。多臺服務器(windows或linux操作系統都沒問題)通過掛...
RancherLabs
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回答:用CUDA的話可以參考《CUDA by example. An introduction to general-purpose GPU programming》用MPI的話可以參考《高性能計算之并行編程技術---MPI程序設計》優就業小編目前只整理出了以下參考書，希望對你有幫助。
omgdog
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回答:原文：并行計算有什么好的？硬件的性能無法永遠提升，當前的趨勢實際上趨于降低功耗。那么推廣并行技術這個靈丹妙藥又有什么好處呢？我們已經知道適當的亂序CPU是必要的，因為人們需要合理的性能，并且亂序執行已被證明比順序執行效率更高。推崇所謂的并行極大地浪費了大家的時間。并行更高效的高大上理念純粹是扯淡。大容量緩存可以提高效率。在一些沒有附帶緩存的微內核上搞并行毫無意義，除非是針對大量的規則運算（比如圖形...
Shihira
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介紹 spark是分布式并行數據處理框架 與mapreduce的區別： mapreduce通常將中間結果放在hdfs上，spark是基于內存并行大數據框架，中間結果放在內存，對于迭代數據spark效率更高，mapreduce總是消耗大量時間排序，而有些場景不需...
...usters and workstations with CPUs and GPUs 2. 相關工作 2.1 集群上的并行編程 MPI（信息傳遞接口） 是真正的并行編程標準，包括多節點集群和多核 CPU 節點。 MPI 基于分布式內存系統和并行處理的概念 進程間通信通過使用信息傳遞和大量...
...行原理Hadoop是一個開源的可運行于大規模集群上的分布式并行編程框架，其最核心的設計包括：MapReduce和HDFS。基于Hadoop,你可以輕松地編寫可處理海量數據的分布式并行程序，并將其運行于由成百上千個結點組成的大規模計算機...
...，Flink 還支持 YARN 和Mesos 方式部署。 Flink 的程序內在是并行和分布式的，數據流可以被分區成 stream partitions，operators 被劃分為operator subtasks; 這些 subtasks 在不同的機器或容器中分不同的線程獨立運行；operator subtasks 的數量在具...
...的計算資源。通過對基因數據的合理切分，實現大規模的并行計算同時處理 TB 級別的樣本數據。通過按需獲取的計算能力，以及高吞吐的對象存儲的使用，大幅降低了計算資源持有的成本和單個樣本的處理成本。 整體技術架構...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
王偉廷
蘇丹
