Parallel I/F (28)

时间: 2024-01-26 14:01:43 浏览: 22
Parallel I/F (Interface) refers to a type of data transfer where multiple bits of data are transmitted simultaneously over multiple wires or channels. It is used to transfer large amounts of data quickly and efficiently. Parallel I/F is commonly used in computer peripherals such as printers and scanners. It is also used in communication technologies such as Ethernet and USB. However, as data transmission speeds have increased, parallel I/F has become less common, and serial interfaces have become more popular.
相关问题

parallel mechanism stiffness code

Here is an example code for calculating the stiffness of a parallel mechanism using the finite element method: ```python import numpy as np # Define the input parameters k = 1000 # spring constant L = 0.1 # length of the strut theta = np.pi/4 # angle of the strut delta = 0.01 # displacement # Define the transformation matrix T = np.array([[np.cos(theta), -np.sin(theta), 0, L*np.cos(theta)], [np.sin(theta), np.cos(theta), 0, L*np.sin(theta)], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]]) # Define the stiffness matrix of the strut k_strut = np.array([[k, 0, 0], [0, k, 0], [0, 0, k]]) # Define the global stiffness matrix K_global = np.zeros((6, 6)) for i in range(3): for j in range(3): submat = np.dot(np.dot(T, k_strut[i:i+1, j:j+1]), T.T) K_global[i:i+1, j:j+1] += submat K_global[i+3:i+4, j+3:j+4] += submat # Calculate the displacement vector u = np.zeros((6, 1)) u[3, 0] = delta # Calculate the force vector F = np.dot(K_global, u) # Calculate the stiffness matrix K = np.zeros((1, 1)) K[0, 0] = F[3, 0] / delta ``` This code assumes a parallel mechanism consisting of a single strut with a spring constant `k`, a length `L`, and an angle `theta` with respect to the global x-axis. The code calculates the stiffness of the mechanism in the direction of displacement `delta`. The stiffness matrix is calculated using the finite element method, with the transformation matrix `T` used to convert the strut stiffness matrix from local to global coordinates.

不支持parallel命令

如果不支持parallel命令,可以使用xargs命令代替,具体步骤如下: 1. 使用find命令查找所有的tar.gz文件并输出文件路径,然后使用xargs命令并行处理每个文件: ```bash find /data -name '*.tar.gz' -print0 | xargs -0 -P4 -I {} sh -c "tar -xzf {} -O | awk -F '|' '{print \$20+\$21}'" ``` 这条命令会在/data目录下查找所有的.tar.gz文件,并使用xargs命令并行处理每个文件,-P4参数表示使用4个进程并行处理。 2. 如果需要输出每个文件的结果,可以在xargs命令中加入echo: ```bash find /data -name '*.tar.gz' -print0 | xargs -0 -P4 -I {} sh -c "echo {}; tar -xzf {} -O | awk -F '|' '{print \$20+\$21}'" ``` 这样就会在结果中输出每个文件的名称。 3. 如果需要将结果保存到文件中,可以使用重定向符号">": ```bash find /data -name '*.tar.gz' -print0 | xargs -0 -P4 -I {} sh -c "echo {}; tar -xzf {} -O | awk -F '|' '{print \$20+\$21}'" > result.txt ``` 这样就会将所有结果保存到result.txt文件中。 注意,上述命令中的awk命令使用了-F参数来指定分隔符为"|",$20和$21分别表示第20和21个字段。由于$符号在bash中有特殊含义,因此需要使用反斜杠来转义。

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#!/bin/bash CPWD=$(cd $(dirname $0);pwd) cd $CPWD rm -f ssd_symbol_set hdd_symbol_set nvme_symbol_set filter_ssd_hdd_nvme_set() { rm -f ssd_symbol_set hdd_symbol_set nvme_symbol_set os_disk_symbol=$(echo $(lsblk |grep -B1 -E "part|boot" |grep -E "^sd[a-z]+|^nvme" |awk '{print $1}') |sed 's/ /|/') non_os_disk_set=$(lsscsi -g |-E "ATA|TOSHIBA" |awk '{print $(NF-1)}' |grep -Ev $os_disk_symbol) if [[ -n $non_os_disk_set ]];then for i in $(echo "$non_os_disk_set") do rotationRate=$(smartctl -i $i |awk -F":" '/Rotation Rate/{print $2}') if [[ $rotationRate =~ "Solid State Device" ]];then echo $i |awk -F"/" '{print $3}' >> ssd_symbol_set elif [[ $rotationRate =~ "rpm" ]];then echo $i |awk -F"/" '{print $3}' >> hdd_symbol_set fi done fi nvme_info_set=$(nvme list |grep -E "nvme[0-9]+n1") if [[ -n $nvme_info_set ]];then echo "$nvme_info_set" |awk '{print $1}' |awk -F"/" '{print $3}' > nvme_symbol_set fi } hdd_parallel_fio_test() { # multi hdd fio test if [ -s hdd_symbol_set ];then for dev in $(cat hdd_symbol_set) do nohup &>/dev/null bash hdd_raw_fio_test.sh $dev & done wait mkdir -p $CPWD/hdd_fio_log mv hdd_sd*_*.log $CPWD/hdd_fio_log fi } ssd_parallel_fio_test() { # multi sata ssd fio test if [ -s ssd_symbol_set ];then for dev in $(cat ssd_symbol_set) do nohup &>/dev/null bash ssd_raw_fio_test.sh $dev & done wait mkdir -p $CPWD/ssd_fio_log mv ssd_sd*_*.log $CPWD/ssd_fio_log fi } nvme_parallel_fio_test() { # multi nvme ssd fio test if [ -s nvme_symbol_set ];then for dev in $(cat nvme_symbol_set) do nohup &>/dev/null bash ssd_raw_fio_test.sh $dev & done wait mkdir -p $CPWD/nvme_fio_log mv ssd_nvme*_*.log $CPWD/nvme_fio_log fi } filter_ssd_hdd_nvme_set #hdd_parallel_fio_test #ssd_parallel_fio_test nvme_parallel_fio_test

#@save def train_batch_ch13(net, X, y, loss, trainer, devices): """用多GPU进行小批量训练""" if isinstance(X, list): # 微调BERT中所需 X = [x.to(devices[0]) for x in X] else: X = X.to(devices[0]) y = y.to(devices[0]) net.train() trainer.zero_grad() pred = net(X) l = loss(pred, y) l.sum().backward() trainer.step() train_loss_sum = l.sum() train_acc_sum = d2l.accuracy(pred, y) return train_loss_sum, train_acc_sum #@save def train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs, devices=d2l.try_all_gpus()): """用多GPU进行模型训练""" timer, num_batches = d2l.Timer(), len(train_iter) animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], ylim=[0, 1], legend=['train loss', 'train acc', 'test acc']) net = nn.DataParallel(net, device_ids=devices).to(devices[0]) for epoch in range(num_epochs): # 4个维度:储存训练损失,训练准确度,实例数,特点数 metric = d2l.Accumulator(4) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): timer.start() l, acc = train_batch_ch13( net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0], labels.numel()) timer.stop() if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1: animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches, (metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[3], None)) test_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, test_iter) animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc)) print(f'loss {metric[0] / metric[2]:.3f}, train acc ' f'{metric[1] / metric[3]:.3f}, test acc {test_acc:.3f}') print(f'{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f} examples/sec on ' f'{str(devices)}')

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