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安装solaris出现speedo:report_error(4106)错误
xander916
2009-06-28 09:17:59
如题,在屏幕测试后,在solaris安装控制台,出现speedo:report_error(4106)错误,之后死机,需要按重启键才能重启,安装了4次,每次都是这个情况,在网上搜索过,说是cpu的问题,但是我原来已经安装过一次solaris,没有出现这个问题,请问怎样解决。
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安装solaris出现speedo:report_error(4106)错误
如题,在屏幕测试后,在solaris安装控制台,出现speedo:report_error(4106)错误,之后死机,需要按重启键才能重启,安装了4次,每次都是这个情况,在网上搜索过,说是cpu的问题,但是我原来已经安装过一次solaris,没有出现这个问题,请问怎样解决。
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冥王之锤
2009-06-30
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考虑换下solaris版本,使用最新版本试下。
puheavy123
2009-06-29
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另外,lz的介质有问题吗》有没有测试过啊
最后,如果是在装不下的话,试试在其他机器上装,装好了之后迁移过去看能不能用。。。。我怀疑lz的硬件方面可能有些问题。。。安装过程不能通过。。。
puheavy123
2009-06-29
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缺省安装也会出现问题吗?
xander916
2009-06-28
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另外,我是直接用光盘安装,不是在虚拟机下安装
speedo
-cli::watch:您终端中的互联网速度报告!
速比涛 您终端中的互联网速度报告! :floppy_disk: 用法 只需运行npx
speedo
-cli即可开始速度测试 :unicorn_face: :waving_hand: 谢谢 提供快速简单的API! :clipboard: 执照 麻省理工学院:copyright:
speedo
:使用SauceLabs的简单性能测试工具
速比涛 Sauce Labs提供了一项产品,可让您检查网站上关键的性能下降情况。
Speedo
是一个易于使用的CLI工具,可让您将其集成到CI / CD管道中。 您需要做的就是下载并运行它,就像这样: 下载 要下载该工具,您必须在计算机上
安装
Node.js。
安装
后,运行: $ npm install -g
speedo
更新 $
speedo
--version // = > 1.2.2 $ npm install -g
speedo
@latest $
speedo
--version // = > 1.2.3 用法 如果您调用
speedo
-h则会找到以下帮助菜单:
Speedo
CLI runner Commands:
speedo
analyze [params...]
Analyze results of prerun performance
speedo
:matplotlib中的车速表图
绘制速度计图的类
安装
# 1) Download the package cd
speedo
# or the path you saved it to pip install . 如果只下载更改“从
speedo
.
speedo
meter导入
Speedo
meter” 到下面的“
speedo
.
speedo
.
speedo
meter导入车速表”。 ### Example import matplotlib . pyplot as plt % config InlineBackend . figure_format = "retina" % matplotlib inline from
speedo
.
speedo
meter import
Speedo
meter import themepy theme = themepy . Theme ( 'dark' ) plt . rcParams
并行深度学习系统
SpeeDO
.zip
最近,AlphaGo又带起了一波深度学习的热潮。深度学习在很多领域都大幅提高了模型的精度,使得很多以前在实验室中的技术得以运用到日常的生活之中。然而,大多数深度学习网络非常复杂,需要大量的训练样本进行训练,很多网络需要一次训练,同时额外多次的训练来调参数。时间效率上远远无法满足当前的工业需求。因此需要并行的深度学习系统提高训练速度。各大公司在构建并行深度学习系统上投入了大量的精力,包括谷歌、Facebook、微软、腾讯和百度等等。为了提高算法的并行效率,这些系统大部分使用了多机多GPU的方式。所谓多机,即是大量的机器通过网络连接组成训练集群;多GPU即是集群内部的每台机器上包含多个GPU,通过数据并行(每个GPU训练部分数据)、模型并行(每个GPU训练部分网络)或者两者混合的方式提高加快训练速度。GPU浮点运行效率很高,这导致了并行系统的主要瓶颈在于I/O效率,因此这些系统使用了诸如InfiniBand和RDMA(Remote Direct Memory Access,全称远程直接数据存取,专用于解决网络传输中服务器端数据处理的延迟)等高性能技术, 而这些技术需要昂贵的硬件支持,大大增加了系统构建和维护的成本和难度,导致这些系统很难复制和普及到通用场景。
SpeeDO
(Open DEEP learning System的逆序)是一个为通用硬件设计的并行深度学习系统。
SpeeDO
不需要特殊的I/O硬件,支持CPU/GPU集群,因此可以很方便地在各种云端环境上部署,如AWS、Google GCE、Microsoft Azure等等。
SpeeDO
采用了目前通用的参数服务器(parameter server)架构,依赖一系列基于JVM的开源库,使用Scala语言开发。
SpeeDO
的架构图如下图所示: 流程图如下图所示:
SpeeDO
的主要组件及其功能如下: l Caffe:开源深度学习库,基于C ,支持CPU/GPU。原版不支持多GPU/多机并行。l Akka:JVM上的消息队列库,负责参数服务器和工作节点之间的并发消息处理。 l Redis:基于内存的高效并行Key-Value数据库。主要用于在参数服务器和工作节点之间传递训练的模型。这些模型一般比较大(几十至上千MB不等),不适合直接通过Akka进行传输。 l Yarn:Hadoop2的资源管理组件,实现在多台机器上一键部署参数服务器和工作节点,实时监控各节点的运行状态,处理异常。
SpeeDO
提供docker镜像(只支持CPU)以方便系统的快速构建和测试,获取镜像:docker pull obdg/
speedo
:latest,使用方法请参考:https://github.com/openbigdatagroup/
speedo
。 关于
SpeeDO
的更多细节,可以参阅发表在NIPS 2015 Machine Learning Systems Workshop上的论文:http://learningsys.org/papers/LearningSys_2015_paper_13.pdf。
SpeeDO
的代码在Github上开源:https://github.com/openbigdatagroup/
speedo
,并提供了详细的
安装
脚本和Docker文件。 标签:
SpeeDO
gen-
speedo
:GEN HMI速度表
HMI主/
SPEEDO
软件进度: 将IWDG添加到HMI Secondary LCD动画 并将R添加到Drive模式,同时处理控件 在模式索引更改时提供闪烁动画 在0.5秒内没有CAN信息时设置默认的LCD值 GUI速度表文本需要更大的宽度 在选择并设置时闪烁 按下3秒即可重设行程表 在HMI Primary中将“ KM / KW”更改为“ KM / KWh” 处理手动STemWin迁移 将RTOSv1迁移到RTOSv2 将LTDC从RGB565更改为RGB666 修复未显示的电池指示器和百分比,并检查其他类似情况。 处理用于LCD电源控制的GPIO 添加引导程序 处理引导加载程序的DFU模式的CAN 使用CAN过滤器忽略不相关的ID 删除任何“右侧”代码 构建新的修订的单个HMI版本 硬件进度: 将行从RGB565添加到RGB666 添加贴片保险丝 电源由HUB控制 将下载器的连
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