使用 subPath 有时，在单个 Pod 中共享卷以供多方使用是很有用的。volumeMounts.subPath 属性可用于指定所引用的卷内的子路径，而不是其根路径。...subPath 和 subPathExpr 属性是互斥的。...在这个示例中，Pod 基于 Downward API 中的 Pod 名称，使用 subPathExpr 在 hostPath 卷 /var/log/pods 中创建目录 pod1。...主机目录 /var/log/pods/pod1 挂载到了容器的 /logs 中。..., 就是pod1 volume用的是hostPath, 实际路径为:/var/log/pods.
作者：Frederic Descamps 译者：徐轶韬 MySQL 8.0.27引入了一个新变量“innodb_ddl_threads”，用来控制 InnoDB 创建（排序和构建）二级索引的最大并行线程数...下表记录了摘要，用于查看这些变量的影响： ddl 缓冲区大小 ddl 线程 平行阅读 执行时间处理时间 1048576 4 4 9 分 0.6838 秒 104857600 8 8 4 分 8.3601...，通过增加用于 InnoDB DDL 线程的缓冲区大小来实现最佳性能。...请注意，此功能还提供了在同一个 alter 语句中为一个表并行构建多个索引的可能性： SQL alter table booking add index idx_2(flight_id, seat,...这种在 InnoDB 中处理在线 DDL 的新方法是一个非常好的改进，欢迎读者试用。
1.项目导入cocoapods 2.在RN中文网下载最新RN包 3.将其工程中的node_modules复制到你的工程根目录下 4.在podfile 中加入以下带代码： pod 'React', :path...RCTWebSocket', ] 5.使用终端进入工程根目录pod update —no-repo-update 6.修改plist文件 app transport security http协议（访问js文件必须的）...文件夹（可自定义，如需修改请同时修改第八条） 7.1 build setting-search paths -header search paths添加 "${PODS_ROOT}/Headers/...Public” "${PODS_ROOT}/Headers/Public/React" （改成recursive） 8.终端修改JS读取路径并开启服务 (首先cd 到项目文件夹下) (JS_DIR...备注：每次运行均为手动打开服务器 9.运行Xcode上的程序 备注 ：测试使用 NSURL *jsCodeLocation = [NSURL URLWithString:@"http://localhost
磐创AI分享 来源 | Towards Data Science 编译 | VK 作者 | Christian Hubbs Ray不仅仅是一个用于多处理的库，Ray的真正力量来自于RLlib和Tune...它使你能够将训练扩展到大型分布式服务器，或者利用并行化特性来更有效地使用你自己的笔记本电脑进行训练。 我们展示了如何使用Ray和RLlib在OpenAI Gym上构建一个自定义的强化学习环境。...这些都是使用算法的trainer方法访问的。...更改超参数就将配置信息的dict传递给config参数。一个快速了解你有什么可用的调用trainer.config以打印出可用于所选算法的选项。...num_workers设置并行化的处理器数量。 num_gpus来设置你将使用的GPU数量。
你可以自定义用于ConfigMap中特定条目的路径。...，因为： hostPath会公开特权系统凭据（如用于Kubelet的凭证）或特权API（如容器运行时socket），这些凭据可用于攻击集群的其他部分 由于节点上的文件不同，具有相同配置（例如从pod模板中创建的...有关更多详细信息，请参阅有关PersistentVolumes的信息 secret secret 卷用于传递敏感信息，比如密码，给pod。...subPath和subPathExpr属性是互斥的。 下例中，使用 Pod使用subPathExpr在hostPath 卷 /var/log/pods中创建pod1 目录。...宿主目录 /var/log/pods/pod1 挂载到容器的/logs目录 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: pod1 spec: containers
在我学习的过程中，我会创建很多临时的 Pods，测试完其实这些 Pods 就没用了，或者说 Status 是 Error 或者 Complete 的 Pods 已经不是我学习的对象，想删掉，所以 kubectl...get pods 的时候想显示少一点。...get pods | grep Error | awk -F ' ' '{print $1}'" grep 和 awk 不熟悉的同学请千万不要去百度谷歌，因为这样会造成依赖，每次一用就去搜，用完过几天就忘...Pods。...Pods 之后，一下就清爽了，其实通过 dashboard 来删除也可以，只是说需要一个个点，效率很低，简单写几个通用的 alias 甚至更高级点的写个 shell 脚本定期去删除，那就更好了。
Pods 是一款用在 WordPress 上的自定义内容类型的插件。pods 能够扩展现有的内容类型，比如为文章 （post）增加一个 “SEO标题” 字段。...更重要的是，它添加的字段都能导入导出JSON格式，方便开发和正式环境的配置使用。 一. 安装Pods 插件 图片 二....打开Pods 插件的导出导出设置 找到Pods 的Components 菜单，找到右侧的 Migration 选项：打开下面两个Migrate 功能 图片 三.
我们使用的所有层（包括文字嵌入，注意力，MLP和softmax层）可以并行操作，而尽管有这种并行机制，下面所描述的“派生预测器”,也可以实现高质量，有条理的输出转换。...DeepMind引入了ByteNet，它使用基于卷积神经网络的并行树结构来替代RNN。...“NPD”是指嘈杂的并行解码，这意味着并行地尝试几个不同的派生计划，然后选择最好的一个。自回归模型使用相同的架构和相同的模型大小; “b = 4”表示集束大小为4的集束搜索。...示例 我们模式的好处之一是有一个简单的方法来获得更好的翻译：并行地尝试几个不同的派生计划，然后从另一个同样快速的翻译模型中选择最好的输出。...下面以罗马尼亚语为英语的示例显示“噪音并行解码”过程： [图片] 图4：噪声并行解码的例子。首先，编码器在输出句子中产生几个可能的计划，如中间所示，用于分配空间。
匹配key的别名，也代表挂载后的路径或文件名 subPathExpr能根据pod名字来挂载，如将/var/log/pods/xxx/ 挂载到pod的/logs下： apiVersion: v1 kind...done | tee -a /logs/hello.txt" ] volumeMounts: - name: workdir1 mountPath: /logs subPathExpr...$(POD_NAME) restartPolicy: Neve volumes: - name: workdir1 hostPath: path: /var/log/pods...# ll /var/log/pods/default_pod1_bf63569f-3155-4ab4-808e-b8d72b608431/container1/0.log lrwxrwxrwx 1 root...root 165 Mar 9 11:37 /var/log/pods/default_pod1_bf63569f-3155-4ab4-808e-b8d72b608431/container1/0.log
图一：我们的模型的概述。我们使用的所有层（包括文字嵌入，注意力，MLP和softmax层）可以并行操作，而尽管有这种并行机制，下面所描述的“派生预测器”,也可以实现高质量，有条理的输出转换。...DeepMind引入了ByteNet，它使用基于卷积神经网络的并行树结构来替代RNN。...“NPD”是指嘈杂的并行解码，这意味着并行地尝试几个不同的派生计划，然后选择最好的一个。自回归模型使用相同的架构和相同的模型大小; “b = 4”表示集束大小为4的集束搜索。...示例 我们模式的好处之一是有一个简单的方法来获得更好的翻译：并行地尝试几个不同的派生计划，然后从另一个同样快速的翻译模型中选择最好的输出。下面以罗马尼亚语为英语的示例显示“噪音并行解码”过程： ?...图4：噪声并行解码的例子。首先，编码器在输出句子中产生几个可能的计划，如中间所示，用于分配空间。这些派生计划中的每一个导致不同的可能的输出翻译，如右图所示。
在数据中心光模块就产生了两种传输方案—并行和波分。在当前100G以及以下速率的数据中心，短距离光模块使用的更多是并行技术。图片什么是并行光学技术?...并行光学技术是一种特殊的光通信技术，在链路两端发射并接收信号，通常采用并行光学收发光模块来实现两端的高速信号传输。...在并行光学的信号传输中，链路两端的并行光模块中含有多个发射器和接收器，采用多条光纤，信号通过多条路径传输和接收，并行传输利用可支持每秒 10 至 100 Gigabit 数据速率的多个通道。...最早采用的CWDM4组件是基于薄膜滤波片TFF的Z-block技术,如图所示,8个TFF滤波片分两组粘贴在一个斜方棱镜上,一组用于波分复用,另一组用于波分解复用,各滤波片的透射波长分别为1271nm、1291nm...在应用趋势上，AWG多应用于传统光模块接收端，具备极佳的成本优势和封装优势。
相关配置项 前言 容器中的磁盘文件随着容器的生而生，随着容器的死而灭，这给运行在容器中的重要应用来说存在一些问题： 当容器崩溃时，kubelet会以初始状态重启容器，会导致容器中的重要文件不复存在 当在...mountPath: /test-pd mountPropagation: None readOnly: true subPath: test.txt subPathExpr...，具有相同配置(如从podTemplate创建的)的Pods在不同节点上的行为可能不同 当Kubernetes按照计划添加资源感知调度(?)...subPathExpr 可选 与subPath类似，但是路径中可以支持从环境变量取值：${VAR_NAME}，默认为“”，也就是spec.volumes定义的根目录。...Bidirectional：任何在容器中创建的卷挂载都会传播到宿主机，然后传播到所有使用此挂载的pod中的容器里 了解了yaml 对应配置项，我们进行手动配置对应的挂载磁盘 修改后，创建容器成功 验证
本文主要探讨从架构设计上看，TPU时如何做高性能和高效能的设计。高性能的多来自于并行，因此本文分别讨论了指令并行和数据并行的设计方法。...根据指令流和数据流之间的对应关系，可以将处理器分为以下几个类别 SISD，单指令流单数据流，顺序执行指令，处理数据，可以应用指令并行方法 SIMD，单指令流多数据流，同一指令启动多组数据运算，可以用于开发数据级并行...MISD，多指令流单数据流，暂无商业实现 MIMD，多指令流多数据流，每个处理器用各种的指令对各自的数据进行操作，可以用在任务级并行上，也可用于数据级并行，比SIMD更灵活 由于TPU应用在规则的矩阵.../卷积计算中，在单个处理器内部的设计上，SIMD是数据并行的最优选择。...中一条指令可以完成大量数据的计算，提高了数据并行度。
本文贡献 本文提出了一种新的压缩算法-ndzip，它基于一个快速，且并行整数近似的的知名预测器，并结合了对硬件友好的块细分方案； ndzip 的高性能多级并行实现，利用 SIMD 和线程级并行；...线程并行的 pFPC 变体允许通过以块的形式处理输入数据来进一步确定压缩吞吐量的优先级。...MPC MPC 是一种用于 GPU 的快速压缩方案。将一个简单的一维值预测器与一个位重组方案相结合，可以很好地映射到目标硬件的残差中去零位。...整数洛伦兹变换 浮点洛伦兹预测器（Floating-point Lorenzo Predictor） 对于多维数据的预测是非常高效的，但是单独位模式的残差计算需要解码器从已经解码的临近值重建每个预测，从而引入限制并行计算的依赖...CMake >= 3.15 Clang >= 10.0.0 Linux (我这里用的Ubuntu20) Boost >= 1.66 Catch2 >= 2.13.3 (可选，用于单元测试和微基准测试)
挂载是指将定义在 Pod 中的数据卷关联到容器，同一个 Pod 中的同一个数据卷可以被挂载到该 Pod 中的多个容器上。 数据卷内子路径 有时候我们需要在同一个 Pod 的不同容器间共享数据卷。...该 Pod 使用 subPathExpr 在 hostPath 数据卷 /var/log/pods 中创建了一个目录 pod1（该参数来自于Pod的名字）。...此时，宿主机目录 /var/log/pods/pod1 挂载到了容器的 /logs 路径： apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: pod1 spec:...done | tee -a /logs/hello.txt" ] volumeMounts: - name: workdir1 mountPath: /logs subPathExpr...readOnly: false restartPolicy: Never volumes: - name: workdir1 hostPath: path: /var/log/pods
模型并行、数据并行、流水线并行以及混合并行的适用场景、优劣- **数据并行** - **适用场景**：**适用于模型规模相对较小，能够在单个计算设备（如 GPU）上完整运行**，但训练数据量巨大的情况...- **举例**：假设有一个包含 100 万张图像的数据集用于训练一个简单的图像分类 CNN 模型，有 4 个 GPU 可用。...- **模型并行** - **适用场景**：**主要用于处理超大规模的模型，当模型大到单个计算设备的内存无法容纳时**，如大型的 Transformer 架构语言模型（如 GPT-3、GPT-4...- **流水线并行** - **适用场景**：适用于**模型深度较大且计算资源充足的情况，特别是在大规模神经网络的训练中**。...- **优点**：结合了**数据并行、模型并行和流水线并行的优点，能够根据模型结构、数据特点和硬件资源的实际情况**，灵活地调整并行策略，实现最优的训练效率。
其中一种类型是“转换器模型”，它采用一种注意力机制来区分输入数据的每个部分，并增加对那些被认为最重要的部分的权重——它主要用于 NLP 和计算机视觉 CV (1)。...Colossal-AI 允许用户设置数据、管道、序列和多张量并行性的组合。用户可以使用张量并行性来制作分布式模型。这就像他们制作单 GPU 模型一样。在这项工作中，研究人员将模型构建与其分布方式分开。...它们支持多种类型的模型，包括 2D、2.5D 和 3D 张量并行、序列并行和激活检查点。...研究人员采用了 DeepSpeed 的零冗余优化器和卸载以及 Megatron-LM 的 1D 张量并行性等方法，使该系统尽可能好和健壮。就 Colossal-AI 的设计而言，它很简单。...系统的每个部分都做一件特定的事情。这些部件都有一个通用的界面供用户自定义。这样，当您将来需要其他功能时，将很容易添加。这种张量并行技术的最佳特性之一是它提供了卓越的内存效率。
什么是并行呢？ 并行程序会比串行程序更容易适应业务需求。 简单来讲就是：一家三口，你去上学，老妈在家干家务，老爸上班赚钱。在同一个时间段，三个人在做不同的事情，让生活变得更加美满。...异步的话就是你可以在网上买票，完成支付后，你的票也到手了，期间你也可以做其他事情。 并发（Concurrency）和并行（Parallelism） 并发和并行 是两个特别容易混淆的概念。 ?...并行：是真正意义上的多个任务 「“同时执行”」。 并发：多个任务「交替」执行，多个任务之间可能还是串行的。...实际开发中：如果系统内只有一个 CPU，这个时候使用多进程或者多线程执行任务，那么这些任务不可能是真实并行的，而是并发，采用时间片轮转的方式。...因此，任何线程对资源有操作的过程中，都应该更新这个一致性标志，表示数据不再安全。 无锁 无锁的并行都是无障碍的。
学习多线程的时候会遇到一个名词：并发。这是属于操作系统中的词汇，需要了解并发和并行的区别，从网上搜集了几种说法帮助理解。 一： 并发是指一个处理器同时处理多个任务。...并行是指多个处理器或者是多核的处理器同时处理多个不同的任务。 并发是逻辑上的同时发生（simultaneous），而并行是物理上的同时发生。...来个比喻：并发是一个人同时吃三个馒头，而并行是三个人同时吃三个馒头。 二： 并行(parallel)：指在同一时刻，有多条指令在多个处理器上同时执行。...并行在多处理器系统中存在，而并发可以在单处理器和多处理器系统中都存在，并发能够在单处理器系统中存在是因为并发是并行的假象，并行要求程序能够同时执行多个操作，而并发只是要求程序假装同时执行多个操作（每个小时间片执行一个操作...当系统有一个以上CPU时,则线程的操作有可能非并发.当一个CPU执行一个线程时,另一个CPU可以执行另一个线程,两个线程互不抢占CPU资源,可以同时进行,这种方式我们称之为并行(Parallel)。
CPU 的并行编程技术，也是高性能计算中的热点，那么它和 GPU 并行编程有何区别呢？ 本文将做出详细的对比，分析各自的特点，为深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫。...区别二：指令模型的不同 • GPU：采用 SIMT - 单指令多线程模型，一条指令配备一组硬件，对应32个线程 (一个线程束)。 • CPU：采用 MIMD - 多指令多数据类型。...多条指令构成指令流水线，且每个线程都有独立的硬件来操纵整个指令流。 用通俗易懂的话来说，GPU 采用频繁的线程切换来隐藏存储延迟，而 CPU 采用复杂的分支预测技术来达到此目的。...区别三：硬件结构的不同 • GPU 内部有很多流多处理器。每个流多处理器都相当于一个“核"，而且一个流多处理器每次处理 32 个线程。...• 故 GPU 的数据吞吐量非常大，倾向于进行数据并发型优化；而 CPU 则倾向于任务并发型优化。
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