pmfs安装

本文介绍了PMFS——一种专为持久性内存设计的文件系统。PMFS通过优化直接管理持久性内存,支持POSIX风格的文件系统API,无需修改应用程序即可使用。本文还详细讲解了如何配置PMFS,包括安装必要的软件包、编译内核、划分内存地址及挂载文件系统。

PMFS介绍


PMFS是用于持久性内存的文件系统。文件系统经过优化,可轻松实现提供对通过CPU加载/存储指令直接访问的持久性内存的访问。它直接管理持久性内存,避免了块驱动程序层和页面缓存层,从而为持久区提供同步读写操作。它支持所有现有的POSIX样式文件系统API,以便无需修改应用程序即可使用此文件系统。此外,PMFS提供对巨大页面的支持,以最大限度地减少TLB条目的使用并加快虚拟地址查找。PMFS的mmap接口可以将文件的数据直接映射到进程的地址空间中,而无需任何中间缓冲。此文件系统已使用DRAM验证,以模拟持久性内存。因此,PMFS还提供了一种选项,可在安装期间将文件系统从基于磁盘的文件加载到内存,并在卸载期间将文件系统从内存保存到基于磁盘的文件。PMFS还保证文件系统元数据对任意系统和电源故障的一致和持久的更新。PMFS使用日志记录(撤销日志)为元数据提供一致的更新。

配置PMFS


NOTE:

安装基本组件
$yum update 
$yum groupinstall "Development Tools" 
$yum install ncurses-devel
$yum install gcc
编译内核(pmfs自带内核)
$make menuconfig 
$make 
$make modules_install
$make install 
make menuconfig选择步骤如下
File systems —> Miscellaneous filesystems —>如图

这里写图片描述

查看并划分内存地址
$dmesg | grep e820
查看/boot/grub/grub.conf 文件 (如果是服务器请修改启动分区的menulist文件)修改为0 (从CentOS 3.11.0开始数 0 ,1,….) ,添加memmap=16G$4G(因人而异),然后重启(reboot),如图:

这里写图片描述

挂载pmfs文件系统
$mkdir /mnt/pmfs
$#mount -t pmfs -o physaddr=0x100000000,init=2G /dev/pmem0 /mnt/pmfs
挂载成功画面:

这里写图片描述
具体配置请移步:github-pmfs

### PMFS多尺度注意力模块概述 PMFS(Progressive Multi-scale Fusion Strategy)是一种用于视觉识别任务中的多尺度特征融合策略[^1]。该模块通过逐步聚合不同尺度的特征图来增强模型对目标对象的理解能力,尤其适用于复杂的场景分类和细粒度图像分析。 #### 实现原理 PMFS的核心在于利用多个并行分支提取不同分辨率下的特征,并通过渐进式的融合机制将这些特征结合起来。具体来说: - **多尺度特征提取**:采用卷积神经网络的不同层作为输入源,每一层对应特定的空间分辨率和语义层次。 - **逐级融合**:低级别的细节信息被逐渐注入到高级别的抽象表示中,从而保留更多的纹理和边缘特性。 以下是基于PyTorch的一个简化版实现框架: ```python import torch.nn as nn import torch class PMFSModule(nn.Module): def __init__(self, in_channels_list, out_channel=256): super(PMFSModule, self).__init__() # 定义每条路径上的卷积操作 self.convs = nn.ModuleList() for i, in_ch in enumerate(in_channels_list): conv_layer = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_ch, out_channel, kernel_size=1), nn.BatchNorm2d(out_channel), nn.ReLU(inplace=True) ) self.convs.append(conv_layer) # 上采样与下采样的融合逻辑 self.fusion_convs = nn.ModuleList([ nn.Conv2d(out_channel * (i + 1), out_channel, kernel_size=3, padding=1) for i in range(len(in_channels_list)) ]) def forward(self, features): outputs = [] fused_feature = None for idx, feature in enumerate(features[::-1]): # 反向遍历 scaled_feature = self.convs[idx](feature) if fused_feature is not None: upsampled_fused = nn.functional.interpolate(fused_feature, size=scaled_feature.shape[-2:], mode='bilinear', align_corners=False) fused_feature = torch.cat([scaled_feature, upsampled_fused], dim=1) else: fused_feature = scaled_feature fused_feature = self.fusion_convs[idx](fused_feature) outputs.insert(0, fused_feature) # 插入原始顺序位置 return outputs ``` 上述代码展示了如何构建一个多尺度特征融合模块,其中`features`是一个列表,包含了来自CNN各阶段的特征映射。 #### 关于Rank & Sort Loss的应用扩展 对于目标检测或者实例分割任务而言,可以结合Rank & Sort Loss进一步优化预测框的质量评估过程[^2]。这种损失函数能够有效提升难样本的学习效率,在实际部署时可考虑将其引入至最终的目标定位环节。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值