多卡聚合路由器5G+4G是什么意思

多张运营商4G卡的网络进行聚合,因5G网速快且发展迅速,云联芯聚合路由器已经增加5G模块,支持插入5G数据卡,那4G+5G简单来说就是支持4G卡与5G卡同时使用,即将各家运营商(联通、移动、电信)的各种网络(5G、4G、3G、有线等)捆绑,将多卡网络叠加使用来进行视频数据包等传输,以此形成稳定、可靠、高效的通信通道。该聚合路由器
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4G多卡聚合路由器

      (4个4G并发 全网通 VPN专网 5.8G支持 自建服务器

                      

一、产品基础信息

  • 供电电压:DC 12V/3A    
  • 电池容量:18000mah
  • 聚合路由器默认IP:192.168.11.1        默认密码:admin
  • 说明:设备出厂已配置好我司的服务器,用户收到货,插SIM卡、开机后可直接使用,若有大型直播等用网环境,请事先充满电,提前测试好聚合路由器。

二、产品简介

多卡聚合路由器是一款支持多路聚合上网的4G路由器,标配适配器DC 12V/3A供电,内置电池容量18000mah,可以使得聚合路由器续航更久,1路WAN口外网输入用于聚合,2路LAN口(LAN 1和LAN 2)输出到电脑或用网设备,另外还可提供2.4G 和5.8G频段的无线网络,可以给更多的设备供网,以满足于用户的更多需求;

多卡聚合路由器内置4个4G通信模块,支持同时混插不同运营商的SIM卡,通过云服务器聚合4条上网链路的带宽,不通过云服务器的情况下也可以单卡使用,不过只能跑单卡的流量,提升了移动环境中的上下行网络带宽,减少移动网络信号盲区,提高网络的可用性。

01

  • 产品接口说明

  1. 天线1:聚合路由器的2.4G和5.8G WiFi共用这两根天线
  2. 天线2:表示SIM卡1的4G天线
  3. 天线3:表示SIM卡2的4G天线
  4. 天线4:表示SIM卡3的4G天线
  5. 天线5:表示SIM卡4的4G天线
  6. 天线6:聚合路由器的2.4G和5.8G WiFi共用这两根天线
  7. 显示屏7:能显示聚合路由器的工作状态等重要信息
  8. SIM 1卡槽:插入该卡槽的4G卡,对应在显示屏上的是卡1位置,正常拨号上网,SIM 1卡槽旁边的小孔处会有指示灯常闪
  9. SIM卡槽2:同SIM 1卡槽
  10. SIM卡槽3:同SIM 1卡槽
  11. SIM卡槽4:同SIM 1卡槽
  12. ON/OFF:聚合路由器的开、关机键
  13. S:充电指示灯,插上DC 12V/3A的适配器,电量没有充满的情况下,该指示灯长亮,充满的情况下,该指示灯灭
  14. 电源:最新款的支持DC 12V/3A供电,使用时尽量用原厂配送的适配器,若客户需另更换成自己的电源,供电电压具体咨询销售或原厂技术为准
  15. REST:聚合路由器重置键,用配送SIM卡的插针插进去,按住约45秒后松开,聚合路由器可恢复至出厂状态
  16. WAN:外网插入此口聚合路由器可以上网WAN口的网络也可以和4G网络一起聚合
  17. LAN 1:此网口接电脑,可供电脑上网,浏览器输入IP:192.168.11.1,密码:admin,可控制路由器后台,若密码失败:建议更换浏览器继续登录或按住REST键重置路由器
  18. LAN 2:此网口接电脑,可供电脑上网,浏览器输入IP:192.168.11.1,密码:admin,可控制路由器后台,若密码失败:建议更换浏览器继续登录或按住REST键重置路由器

四、聚合路由器实操教程


1、聚合路由器插入1-4张4G卡,4G卡有芯片一端朝下插入4G卡槽,如下图

2、插入4根4G天线和2根WiFi天线;(备注:注意区分4G天线和WiFi天线,天线

是否带针,4G天线是带针的,WiFi天线不带针)  

备注WiFi天线插错会造成4G卡不识别

3、按一下聚合路由器的开机键ON/OFF,该指示灯长亮,表示设备已开机,然后等待设备系统启动,完全开机全程约2-3分钟;

备注:设备开机会先白屏约10秒钟,然后黑屏约43秒钟,转而出现显示屏的信息,显示屏亮了之后再等约1分钟,显示屏信息完全显示,开机全过程约2-3分钟。

4、网线一端插入聚合路由器的LAN 1或LAN 2口,网线另一端插入电脑的网口,电脑自动获取IP地址,然后打开浏览器(浏览器建议用Google浏览器或者搜狗浏览器),输入IP:192.168.11.1    密码:admin

5、修改聚合路由器IP:进入到聚合路由器的web控制界面,【网络设置】-【LAN设置】-修改【IP地址】-【保存】

6、修改2.4G/WiFi设置:进入到聚合路由器的web控制界面,【无线设置】-【2.4G基本设置】-勾选【开启无线】-修改WiFi名称【SSID】-修改【密码】-【保存】

备注:5.8G/WiFi设置方式跟2.4G/WiFi设置相同

7、开启聚合服务器:进入到聚合路由器的web控制界面,【高级设置】-【4G聚合设置】-勾选【开启聚合服务器】-【选择聚合接口】该选项下的接口全部勾选-选择【聚合服务器】

 

备注:1、若想选择单卡上网,可以不勾选【开启聚合服务器】,然后选择4G1-4G4任意一4G卡上网,不开聚合服务器的话,选择其中一个wan接口为主接口,对于下载来说也是有加速的作用的, 但是上传只能走主接口;

  1. 聚合路由器默认的是【开启聚合服务器】且使用的是厂商华南的服务器,升级固件后也不需要设置服务器,插4G卡和天线就可直接聚合上网;
  2. 聚合服务器:【华南】、【华中】、【华北】都是厂家服务器,暂时免费提供给用户使用,使用时间具体以厂家通知为准;若客户想使用自己的服务器,可以选择【自定义服务器】;
  3. 选择【自定义服务器】设置如下

7、浏览器输入网址:www.speedtest.cn,点击【开始测速】,可以测速聚合路由器聚合后的上行和下行网速,可以观看显示屏的流量变化情况,显示屏流量不是实时流量,仅供参考聚合路由器工作状态

五、聚合路由器固件升级

5.1 常规固件升级

1)聚合路由器正常开机,用网线一端连接聚合路由器的LAN1或LAN2,网线另一端连接电脑的网口;

2)打开浏览器(浏览器建议使用搜狗或者goggle浏览器),输入IP:192.168.11.1,密码:admin;

3)【系统维护】-【固件升级】-【选择文件】-【上传】-【升级】,系统会自动升级、重启聚合路由器,升级全过程约等待3分钟

5.2 常规固件升级失败,客户需进行uboot升级

  1. 将网线一端插在聚合路由器的LAN1或LAN2上,网线另一端插在电脑的网口上;
  2. 电脑有线网卡设置静态IP:192.168.11.5

  1. 按住reset键不动再开机,看到聚合路由器三个网口灯亮后,然后接下来插网线的LAN口灯会亮,从这个灯亮第一下开始,心里默数10秒,然后松开reset键;
  2. 打开电脑的浏览器(建议用搜狗浏览器或Google浏览器),输入192.168.11.1 在界面上传新固件,点升级;


备注:进度条跑完了之后,聚合路由器会更新系统,自动重启,静等约3分钟,聚合路由器的显示屏会黑屏,然后再显示出各种相关的参数信息

  1. 把电脑有线网卡的静态IP改为自动获得IP地址,uboot升级完成。


备注:最新固件请联系厂商技术或业务索要,使用没问题可不用更新,没必要追求最新的固件

  • 聚合路由器开启远程协助
  1. 将网线的一端插在聚合路由器的LAN1或LAN2上,另一端插在电脑的网口上;
  2. 打开浏览器,输入192.168.11.1,密码:admin
  3. 【首页】-查看【MAC地址】,并截图发给技术人员
  4. 【高级设置】-【远程协助】-【勾选开启远程协助】-【保存】
  5. 找一根能正常上网的外网,插在聚合路由器的WAN口上,远程协助完成开启。
  6. 备注:设备出现异常的情况下,可开启远程协助,让厂商工程人员来查看并解决问题。

                                  

<think>好的,用户现在问的是PyTorch训练中的local_rank参数是什么意思。之前用户已经询问过如何将单训练改成,所以我需要结合之前的回答来补充这个细节。 首先,用户可能已经按照之前的指导开始使用DDP,但在实际应用中遇到了local_rank这个参数,需要更深入的理解。这时候需要明确local_rank的定义、作用以及和rank的区别。 用户可能想知道为什么在代码中需要用到local_rank,比如在设置设备和模型的时候。这时候需要解释清楚每个进程在分布式训练中的角色,以及local_rank如何帮助确定当前进程使用的GPU。 另外,用户可能在实际运行时遇到了问题,比如没有正确设置local_rank导致程序错误,或者显存分配不均。这时候需要说明local_rank的来源,比如通过torch.distributed.launch或torchrun自动传入,以及如何在代码中正确获取这个参数。 同时,用户可能对如何在不同进程中使用local_rank来分配数据和设备有疑问,需要举例子说明,比如在数据加载和模型移动时的应用场景。 还要注意用户可能混淆了local_rank和全局rank,这时候需要区分两者的不同,明确local_rank是单个节点内的GPU编号,而全局rank是所有节点中的进程编号,避免用户在使用时出错。 最后,需要提醒用户在实际操作中的注意事项,比如正确设置设备、确保每个进程使用不同的GPU,以及如何通过环境变量获取local_rank,帮助用户避免常见的错误。</think>在PyTorch训练(尤其是`DistributedDataParallel`模式)中,`local_rank`参数是一个关键概念,其含义和用法如下: --- ### **定义** - **`local_rank`**:表示**当前进程在单个机器(节点)内的GPU编号**,是一个从`0`开始的整数。 - 例如:一台机器有4张GPU,则`local_rank`的取值范围是`0,1,2,3` --- ### **与全局`rank`的区别** | 参数 | 作用范围 | 示例(2台机器,每台4) | |--------------|----------------|----------------------------------| | `local_rank` | 单台机器内 | 机器A的进程:0,1,2,3;机器B的进程:0,1,2,3 | | `rank` | 全局所有进程 | 0,1,2,3(机器A), 4,5,6,7(机器B) | --- ### **核心作用** 1. **设备分配** ```python torch.cuda.set_device(local_rank) # 绑定当前进程到指定GPU model = MyModel().to(local_rank) # 将模型移动到对应GPU ``` 2. **数据并行** 配合`DistributedSampler`,每个进程读取不同的数据分片: ```python sampler = DistributedSampler(dataset, num_replicas=world_size, rank=global_rank) ``` 3. **进程隔离** 通过判断`local_rank`的值,控制**仅主进程**执行特定操作: ```python if local_rank == 0: torch.save(model.state_dict(), "checkpoint.pth") # 仅主进程保存模型 ``` --- ### **如何获取`local_rank`** 通常通过以下两种方式获取: #### 1. 从环境变量读取(推荐) ```python import os local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"]) # 由启动器自动设置 ``` #### 2. 通过启动参数传入(旧版本) ```bash # 启动命令需显式传递 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --local_rank=$LOCAL_RANK train.py ``` --- ### **典型应用场景** ```python # 初始化进程组 dist.init_process_group(backend="nccl") # 绑定设备 local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"]) torch.cuda.set_device(local_rank) # 模型包装 model = DDP(model, device_ids=[local_rank]) # 数据加载 train_sampler = DistributedSampler(dataset, num_replicas=world_size, rank=global_rank) dataloader = DataLoader(dataset, sampler=train_sampler) # 训练时移动数据 for x, y in dataloader: x = x.to(local_rank) y = y.to(local_rank) ``` --- ### **常见误区** 1. **混淆`local_rank`与`global_rank`** - `local_rank`是单机内的本地编号 - `global_rank`是整个分布式系统中的全局编号 2. **未正确设置设备** 漏写`torch.cuda.set_device(local_rank)`会导致所有进程默认使用GPU 0 3. **手动指定`local_rank`值** 错误方式:`local_rank = 0`(应通过环境变量自动获取) --- ### **底层原理** 当使用`torchrun`或`torch.distributed.launch`启动时: 1. 自动为每个进程分配独立的`LOCAL_RANK`环境变量 2. 保证同一台机器上的不同进程获得不同的`local_rank`值 3. 不同机器上的进程可能有相同的`local_rank`值(但`global_rank`不同) 理解`local_rank`的机制,是正确实现PyTorch分布式训练的关键基础。
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