学院有个集群，但 2 个 144 核 CPU 节点一直被占着，本着质量不够数量来凑的原则，那我就用 12 个 4 核 CPU 节点，也能凑出 48 核（每个账户上限 50 核）。
本小白以为用 qsub -l nodes=12:ppn=4 ，外加一行 mpiexec -n 48 就万事大吉了，它自己就能把 12 个节点合在一起，后来一查才知道还需要手写点对点通讯什么的，好像一时间学不会啊。
小弟在学深度学习，用的是 PyTorch ，同学说 LSTM 也没法用显卡加速，现在集群这种情况，我怎么才能用上多核呢？请各位大佬不吝赐教。
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MeePawn666 Jan 9, 2022 via Android  2
这都哪跟哪啊…… torch 是 torch,mpi 是 mpi 。建议了解一下基础。
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zhoujinjing09 Jan 9, 2022 1
建议重修计算机硬件体系……特别是跨机器通讯和单机内 cpu 和内存的通信模式……
以及 LSTM 可以用显卡加速啊…… |
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dayeye2006199 Jan 9, 2022 1
希望有朝一日分布计算框架可以变的和 LZ 描述的这么易用；
言归正传，LZ 如果想用 MPI 搞多机 CPU 并行的化，可以看一下 hovord - https://github.com/horovod/horovod/blob/master/docs/mpi.rst |
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hertzry OP @MeePawn666 这……难道我表述的有问题。
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hertzry OP @zhoujinjing09 研究生半路出家，不是科班出身，现在是用什么学什么，没有时间钻研基础知识。那我试试显卡计算
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hertzry OP @dayeye2006199 好的，我去看一下。
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lonewolfakela Jan 9, 2022 1
深度学习不可能不能用 GPU 跑的……你用 CPU 跑得跑到哪年哪月去……
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hertzry OP @lonewolfakela 一开始不懂，现在已经用 GPU 跑上了……
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secondwtq Jan 9, 2022 3
楼主或许应该…换个同学？
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