codis分配源码（coding部署）

如何用python一门语言通吃高性能并发,GPU计算和深度学习

具体来说，我们修改Redis源码，使其向Zookeeper注册，客户端由zookeeper上获取Redis服务器集群信息并根据统一的一致性哈希算法来计算数据应该存储在哪台Redis上，并在哈希环的下一台Redis上写入一份冗余数据，当读取原始数据失败时可以立即尝试读取冗余数据而不会造成服务中断。

Numba 是一个 Python 编译器，可以编译 Python 代码，以在支持 CUDA 的 GPU 上执行。Numba 直接支持 NumPy 数组。Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组。NDArray 类似于 NumPy 的 ndarray，但它们可以在 GPU 上运行，以加速计算。

本文主要介绍Python中GPU计算的库pycuda的使用。PyCUDA是一个结合了Python易用性和NVIDIA CUDA并行计算性能优势的库。它提供了CUDA C类似的接口，方便在GPU上执行高性能计算任务，如科学计算、机器学习、深度学习等。

首先，安装VSCode，它作为Python开发的轻量级编辑器，拥有丰富的插件库。推荐安装Python、Pylance、Jupyter、Rainbow CSV和Chinese插件，以提升开发体验。接着，安装Anaconda 1，这是一个科学计算Python发行版，能解决包兼容性问题。下载并按照提示安装，不建议勾选额外选项。

torch 是 Python 中一个用于构建和训练神经网络的科学计算库，支持 GPU 加速的张量计算和深度学习。使用 torch，轻松构建多种神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和全连接神经网络（FCN），实现计算机视觉和自然语言处理等任务。

在Anaconda环境下，通过命令行操作来创建并激活特定环境，如`tensorflow-gpu`环境，选择Python10版本。接着，安装cuDNN1和CUDA12。推荐使用特定命令确保安装过程顺利，亲测有效。随后，使用清华镜像源安装TensorFlow_gpu=0。