回答:我是王海军老师，专注于互联网技术教学，乐于解答大家相关问题。感谢邀请，前几天 做了个 vsftpd服务器，感觉做的很累，虽然挺安全的，但是一些问题还是 是不是的会出现 ，就比如那个 Windos客户机在上传文件的时候，文件名莫名奇妙的乱码了，我也改了好多种 编码格式 ，最终 我还是 决定 用 samba作为文件共享吧 ，不说别的就是省事简洁.咱们先说说什么是Samba吧SMB服务器就是为了解决局域...
wuaiqiu
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回答:Linux和windows之间共享文件有比较成熟的方法，一是用samba,二是用Nas存储设备。samba是一款专门用于windows和linuz操作系统之间进行文件和打印机共享的程序，samba支持smb和cifs协议。安装和配置samba请关注【Loong精选】，参考我们的博客文章。使用NAS设备的方式成本更好，一般是大企业的选择。多台服务器(windows或linux操作系统都没问题)通过挂...
RancherLabs
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回答:用CUDA的话可以参考《CUDA by example. An introduction to general-purpose GPU programming》用MPI的话可以参考《高性能计算之并行编程技术---MPI程序设计》优就业小编目前只整理出了以下参考书，希望对你有帮助。
omgdog
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回答:原文：并行计算有什么好的？硬件的性能无法永远提升，当前的趋势实际上趋于降低功耗。那么推广并行技术这个灵丹妙药又有什么好处呢？我们已经知道适当的乱序CPU是必要的，因为人们需要合理的性能，并且乱序执行已被证明比顺序执行效率更高。推崇所谓的并行极大地浪费了大家的时间。并行更高效的高大上理念纯粹是扯淡。大容量缓存可以提高效率。在一些没有附带缓存的微内核上搞并行毫无意义，除非是针对大量的规则运算（比如图形...
Shihira
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介绍 spark是分布式并行数据处理框架 与mapreduce的区别： mapreduce通常将中间结果放在hdfs上，spark是基于内存并行大数据框架，中间结果放在内存，对于迭代数据spark效率更高，mapreduce总是消耗大量时间排序，而有些场景不需...
...usters and workstations with CPUs and GPUs 2. 相关工作 2.1 集群上的并行编程 MPI（信息传递接口） 是真正的并行编程标准，包括多节点集群和多核 CPU 节点。 MPI 基于分布式内存系统和并行处理的概念 进程间通信通过使用信息传递和大量...
...行原理Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架，其最核心的设计包括：MapReduce和HDFS。基于Hadoop,你可以轻松地编写可处理海量数据的分布式并行程序，并将其运行于由成百上千个结点组成的大规模计算机...
...，Flink 还支持 YARN 和Mesos 方式部署。 Flink 的程序内在是并行和分布式的，数据流可以被分区成 stream partitions，operators 被划分为operator subtasks; 这些 subtasks 在不同的机器或容器中分不同的线程独立运行；operator subtasks 的数量在具...
...的计算资源。通过对基因数据的合理切分，实现大规模的并行计算同时处理 TB 级别的样本数据。通过按需获取的计算能力，以及高吞吐的对象存储的使用，大幅降低了计算资源持有的成本和单个样本的处理成本。 整体技术架构...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
王伟廷
苏丹
