并行智算云容器实例使用

1 并行智算云容器实例使用

1.1 创建

自己选择想要的配置

1.2  文件传输

文件传输比较慢,在线会计时,推荐创建完容器实例后再容器存储那里开始传输,可以离线传输

文件上传过程不稳定,加上不能断点续传,建议切分成几个200M左右的文件,到时再解压

然后最好上传根目录,上传后再连接vscode或ssh时再来操作文件夹创建和文件存放的问题,不然会有权限限制问题。

1.3 vscode连接

ssh的话在线连接就行,vscode的话就配置端口,用户名,然后密码填写(两次,连接时一次,定位到文件夹又一次),密码在查看详情那里看

   

1.4  环境创建

连接后可以再vscode扩展那里安装个python(官方文档写,但是不知道有啥用)

然后可以自己创建环节,里面有conda配置

conda create --name 名字 python=3.9

1.5 其他

弄好后就可以终端自己安装配置了,然后解压的话是 unzip 文件名字

2  并行智算云获取

2024.12,31前好像都可以ccf会员(我是学生),可以领5张100元券,可以兑换,会发到邮箱,非会员的话也可以

 

### 智算中心的建设方案与技术架构 #### 1. **智算中心的整体建设方案** 智算中心的建设通过领先的体系架构设计,涵盖了多个维度的关键技术支持。具体而言,它以算力基建化为核心主体,辅以算法基建化为引领方向,同时依靠服务智件化来提升用户体验,并以设施绿色化作为可持续发展的基础支持[^1]。 这种全面的设计理念使得智算中心能够从基础设施搭建、硬件设备选型、软件环境配置以及高级算法研发等多个层面展开工作,确保整个系统的稳定性和高效性。 --- #### 2. **AI计算中心的技术架构** ##### (1)**核心功能模块** 为了应对不同行业的多样化需求,智算中心会在其AI平台上预先集成多种类型的行业算法模型。这些模型覆盖了诸如实例分割、目标检测、边缘检测、图像分类等领域,并针对特定应用场景进行了性能优化[^2]。这不仅降低了企业的开发成本和技术门槛,还显著加快了智慧应用的实际落地速度。 ##### (2)**网络通信层** 在网络通信方面,InfiniBand网络因其出色的性能表现而成为首选之一。此网络利用专用适配器或交换机完成高效率的数据传递任务,具备良好的可扩展特性,可以灵活适应各种复杂的网络结构变化。特别是在处理大规模并行运算时,如HPC超级计算机群组中的端到端连接场景下,InfiniBand展现出了无可比拟的优势[^3]。 --- #### 3. **典型部署案例——360智算中心** 以360智算中心为例,该机构采用了一种基于万卡GPU集群的独特架构形式来进行实际操作管理。这一模式充分利用了现代图形处理器的强大计算能力,为企业级用户提供了一个高度定制化的开放服务平台。借助于母公司丰富的资源积累和技术沉淀,“360智汇”成功实现了数据价值的最大挖掘潜力释放过程,真正做到了让每一份信息都能发挥出应有的作用[^4]。 以下是部分代码示例展示如何初始化一个简单的 GPU 集群用于深度学习训练: ```python import torch.distributed as dist from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP def setup_gpu_cluster(rank, world_size): """设置分布式GPU环境""" dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://', rank=rank, world_size=world_size) def cleanup(): """清理进程组""" dist.destroy_process_group() class Model(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() # 定义神经网络层... if __name__ == "__main__": local_rank = int(os.environ['LOCAL_RANK']) setup_gpu_cluster(local_rank, WORLD_SIZE) model = Model().to(local_rank) ddp_model = DDP(model, device_ids=[local_rank]) optimizer = torch.optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(EPOCHS): outputs = ddp_model(inputs) loss = loss_fn(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() cleanup() ``` 上述脚本展示了在一个典型的多节点环境中启动 PyTorch 的 DDP (Distributed Data Parallel) 训练流程的方法。 --- ###
评论 2
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