IOR是一个并行的IO基准，可用于测试使用各种接口和访问模式的并行存储系统的性能。接口和访问模式的并行存储系统的性能。IOR资源库还包括mdtest基准，专门测试不同目录结构下存储系统的元数据峰值速率。在不同目录结构下存储系统的元数据峰值速率。这两个基准都使用一个共同的并行 I/O抽象后端，并依靠MPI进行同步。本文档由两部分组成。用户文档包括安装说明（Install），初学者教程（IOR的第一步），以及关于IOR的运行时选项的信息。开发者文档包括用Doxygen生成的代码文档和一些关于与Travis的连续整合的说明。IOR/mdtest用户和开发者文档的许多方面都是不完整的，我们鼓励贡献者 鼓励贡献者直接评论代码或在此基础上扩展文档。
2012 年 7 月写这篇文章，我已经有大约一年没有运行 WRF了。或许我在本文中所写的内容已过时，它只包含当 WRF 不运行时可以尝试的方法。我感觉到你的痛苦，但我无法让它消失。对不起，我希望我能知道更多，以便我可以给你提供帮助。
ApacheFlink努力为所有现成的应用程序自动导出合理的默认资源需求。对于希望根据特定场景的知识微调资源消耗的用户，Flink提供细粒度资源管理。
不知从几何起，可能是大三那年的操作系统考试，也可能是刚经历完的秋招，这些概念总是迷迷糊糊，可能自己回答的和其他人的答复也差不多，并没有什么亮点，通常都会以：「我们换个题」的方式结束，有时候也挺尴尬的。我们不妨看看这样几个题应该怎么去回答
一些控制脚本的方式：向脚本发送信号、修改脚本优先级，在脚本运行时切换到运行模式 16.1 处理信号 linux利用信号与运行在系统中的进程进行通信。 也可以通过对脚本进行编程，使其在收到特定信号时执行某些命令。从而控制脚本的操作。 16.1.1 重温Linux信号 比如下面这些常见的： 信号 值 描述 1 SIGUP 挂起进程 2 SIGINT 终止进程 3 SIGOUT 停止进程 9 SIGKILL 无条件终止进程 15
欢迎来到操作系统系列，依然采用图解 + 大白话的形式来讲解，让小白也能看懂，帮助大家快速科普入门
的过渡称为控制转移（control transfer）。这样的控制转移序列叫做处理器的控制流（flow of control or control flow） control flow的突变(
在讲goroutine的调度原理之前，有些与操作系统相关的知识，我们需要先知道，例如：
在实际的生产环境中，使用单用户模式直接运行命令的机会不是很多，通常是采用提交作业任务给集群计算的方式。这样一来既能节约资源和时间，又能申请到更大规模的计算资源，对于平台管理人员还是用户来说都是非常有利的。国家超算中心，地方超算中心，学校超算中心一般都对外提供这样的服务，不过需要按核时进行计费。所谓“核时”就是一个 CPU 核运行一个小时，这也是高性能计算中通常使用的资源衡量单位。作为超算中心或者高性能集群，必不可缺的就是集群作业管理系统，它可以根据用户的需求，统一管理和调度集群的软硬件资源，保证用户作业公平合理地共享集群资源，提高系统利用率和吞吐率。
通过上下两张计算机系统的层次结构图，我们快速的定位到了我们所学习操作系统的位置——硬件之上，软件之下
线程是可以在单个应用程序中同时执行多个代码路径的几种技术之一。尽管操作对象和 Grand Central Dispatch (GCD) 等新技术为实现并发提供了更现代、更高效的基础设施，但 OS X 和 iOS 也提供了用于创建和管理线程的接口。
多进程服务(MPS)是CUDA应用程序编程接口(API)的另一种二进制兼容实现。MPS运行时架构被设计成透明地启用协作的多进程CUDA应用程序(通常是MPI作业)，以利用最新的NVIDIA(基于kepler) gpu上的Hyper-Q功能。Hyper-Q允许CUDA内核在同一GPU上并行处理;这可以在GPU计算能力被单个应用程序进程未充分利用的情况下提高性能。
一，简介 Spark调度机制可以理解为两个层面的调度。首先，是Spark Application调度。也就是Spark应用程序在集群运行的调度，应用程序包括Driver调度和Executor调度。其次，就是每个Spark Application都会有若干Jobs(Spark Actions)，然后这些job是以何种机制，在Executor上执行的，也是需要一个调度管理的机制，该层面调度也可以理解为SparkContext内部调度。之所以会出现这种情况，主要是生产中可能会希望一个SparkContext作为服
摘要：Google的Borg系统是一个运行着成千上万项作业的集群管理器，它同时管理着很多个应用集群，每个集群都有成千上万台机器，这些集群之上运行着Google的很多不同的应用。Borg通过准入控制，高效的任务打包，超额的资源分配和进程级隔离的机器共享，来实现超高的资源利用率。它通过最小化故障恢复时间的运行时特性和减少相关运行时故障的调度策略来支持高可用的应用程序Borg通过提供一个作业声明的标准语言，命名服务的集成机制，实时的作业监控，以及一套分析和模拟系统行为的工具来简化用户的使用。 我们将通过此论文对B
导语：Twine是Facebook的IaaS层，可以说绝大部分的Facebook服务器都运行在这个系统下面。本篇文章介绍了Facebook使用Twine进行高效，可靠的大规模集群管理的实践经验。
（2）不考虑缓存情况，CPU能且只能对内存进行读写，不能访问外设（输入输出设备）；
操作系统（Operating System，OS）是计算机系统组成要素，是管理和控制计算机硬件与软件资源的基本软件。操作系统是用户和计算机交互的接口，也是计算机硬件和其他软件交互的接口。操作系统为用户提供各种形式的用户界面，比如Windows的图形用户界面（Graphical User Interface，GUI），Linux的命令行交互Shell。此外，为其它软件的开发提供必要的服务和相应的接口等。操作系统管理着计算机硬件资源，同时按照应用程序的资源请求，分配资源，如划分CPU时间、内存空间的开辟、调用打印机等。
TensorFlow 是广泛被用于开发大型深度神经网络 (DNN) 的开放源机器学习 (ML) 库，此类 DNN 需要分布式训练，并且在多个主机上使用多个 GPU。Amazon SageMaker 是一项托管服务，可通过主动学习、超参数优化、模型分布式训练、监控训练进展，部署培训模型作为自动扩展的 RESTful 服务，以及对并发 ML 实验进行集中式管理，从标签数据开始简化 ML 工作流。
我们写好的一行行代码，为了让其工作起来，我们还得把它送进城（进程）里，那既然进了城里，那肯定不能胡作非为了。
在第 11 章，我们讨论了几种可以明显加速训练的技术：更好的权重初始化，批量标准化，复杂的优化器等等。 但是，即使采用了所有这些技术，在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。
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。
页是信息的物理单位, 分页是为了实现非连续分配, 以便解决内存碎片问题, 或者说分页是由于系统管理的需要. 段是信息的逻辑单位,它含有一组意义相对完整的信息, 分段的目的是为了更好地实现共享, 满足用户的需要.
进程相关的 ID 有多种，除了进程标识 PID 外，还包括：线程组标识 TGID，进程组标识 PGID，回话标识 SID。TGID/PGID/SID 分别是相关线程组长/进程组长/回话 leader 进程的 PID。
总体描述：nimbus下命令（分配任务），zk监督执行（心跳监控，worker、supurvisor的心跳都归它管），supervisor服从命令（下载代码），招募人马(创建worker和线程等)，worker、executor就给我干活！task就是具体要干的活。
做为一个性能测试工程师，每当我们发现计算机变慢的时候，我们通常的标准姿势就是执行 uptime 或 top 命令，来了解系统的负载情况。
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。
计算机系统自下而上可大致分为4部分：硬件、操作系统、应用程序和用户。而操作系统管理各种计算机硬件，为应用程序提供基础，并充当计算机硬件与用户之间的中介。在计算机系统的运行过程中，操作系统提供了正确使用这些资源的方法。
在多道程序系统中，进程的数量往往多于处理机的个数，进程争用处理机的情况就在所难免。处理机调度是对处理机进行分配，就是从就绪队列中，按照一定的算法（公平、髙效）选择一个进程并将处理机分配给它运行，以实现进程并发地执行。 处理机调度是多道程序操作系统的基础，它是操作系统设计的核心问题。
由图可知程序会先由编译器编译成机器指令，运行之前先把程序放入内存，在内存中创建一个进程实体。一个进程实体(进程映像)由PCB、程序段、数据段组成。然后CPU从内存中取出指令，来运行程序。
当程序运行的时候会由父进程通过fock创建子进程来处理任务；子进程被创建后开始处理任务，当任务处理完毕后就会退出，然后子进程会通知父进程来回收资源；如果子进程处理任务期间，父进程意外终止了，那么这个子进程就变成了僵尸进程。
大家好，我是 cxuan，我之前汇总了一下关于操作系统的面试题，最近又重新翻阅了一下发现不是很全，现在也到了面试季了，所以我又花了一周的时间修订整理了一下这份面试题，这份面试题可以吊打市面上所有的操作系统面试题了，不是我说，是因为我系统查过，如果有不相信的大佬，欢迎狠狠的打我脸。
本教程深入探讨了在 Linux 中管理进程的实际方面，这对于故障排除和资源管理来说是一项非常实用的技能。
并行指两个或者多个事件同一时刻发生，并发是两个或者多个事件在同一时间间隔发生； 并行是在不同实体上的多个事件，并发是在同一实体上的多个事件（如单核CPU轮转时间片）。
目录 内核介绍 线程调度 时钟管理 线程间同步 线程间通信 内存管理 I/O 设备管理 总结 ---- 今天就开始学习有关RT-Thread的相关知识了，准备理论和实践同时进行，目前这一部分是原理理论部分，后面会结合实际的例子来加强学习，系列文章只作为个人学习笔记，如果有不对的地方也请各位大佬指出。好了，就让我们开始吧！ 内核介绍 这个就是RT的内核构成了，主要实现了对象管理、线程管理及调度器、线程间通信管理、时钟管理及内存管理等等，可以说功能比较强大了，而且值得
操作系统是一组控制应用程序执行的程序，并充当应用程序和计算机硬件之间的接口。（A group of program that controls the execution of application programs. Acts as an interface between applications and hardware）
nccl-test 工具是 nvidia 开源的一项用于测试 NCCL 集合通信的工具。可以用于检测集合通信是否正常、压测集合通信速率。官方开源地址：https://github.com/NVIDIA/nccl-tests
Cloudera数据科学工作台CDSW是一个安全的企业数据科学平台，它使的数据科学家能够通过为其提供自己的分析管道来加快从勘探到生产的工作流程。CDSW使数据科学家能够利用现有的技能和工具（例如Python、R和Scala）在Hadoop集群中运行计算。
操作系统本质上是一个运行在计算机上的软件程序 ，管理着计算机硬件和软件资源，为计算机硬件和软件提供了一种中间层，使应用软件和硬件进行分离，屏蔽了硬件层的复杂性，让我们把关注点更多放在软件应用上。操作系统的主要功能有：
1.进程是对正在运行程序的一个抽象。一个进程就是一个正在执行程序的实例，包括程序计数器、寄存器、和变量的当前值。从概念上说，每个进程拥有它自己的虚拟cpu。当然实际的cpu各进程之间来回切换。
在多道程序环境下，主存中有着多个进程，其数目往往多于处理机数目。这就要求系统能按某种算法，动态地把处理机分配给就绪队列中的一个进程，使之执行。分配处理机的任务是由处理机调度程序完成的。由于处理机是最重要的计算机资源，提高处理机的利用率及改善系统性能(吞吐量、响应时间)，在很大程度上取决于处理机调度性能的好坏，因而，处理机的调度问题便成为操作系统设计的中心问题之一。
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。
第一章：概述 什么是操作系统？ 是一段一直运行在计算机上的程序 是资源的分配者 向上管理软件向下管理硬件 为用户提供良好接口 中断的概念？ 中断指当出现需要时，CPU暂时停止当前程序的执行转而执行处理新情况的程序和执行过程。 中断向量的概念？ 各种设备的中断处理子程序的地址数组 什么是系统调用？ 由操作系统实现提供的所有系统调用所构成的集合即(Application Programming Interface，API)。是应用程序同系统之间的接口。 内存是什么？ 内存是处理器可以直接访问的唯一的大容量存储区
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第六篇。这次我们将创建一个动画分形。我们从常规的游戏对象层次结构开始，然后慢慢过渡到Jobs系统，并一直伴随着评估性能。
标准定义：进程是一个具有一定独立功能的程序在一个数据集合上依次动态执行的过程。进程是一个正在执行程序的实例，包括程序计数器、寄存器和程序变量的当前值。
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