hieuminhpioneer
New member
#DISTCC #build #OpenCV #cudnn #fast ## Giới thiệu DISTCC để xây dựng OpenCV Cudnn nhanh hơn
DISTCC là một trình biên dịch phân tán có thể được sử dụng để tăng tốc độ tổng hợp của các dự án lớn.Nó hoạt động bằng cách phân phối các tác vụ biên dịch trên nhiều máy, để công việc có thể được thực hiện song song.Điều này có thể giảm đáng kể thời gian biên dịch, đặc biệt đối với các dự án mất nhiều thời gian để biên dịch trên một máy.
OpenCV là một thư viện tầm nhìn máy tính được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như xử lý hình ảnh, phát hiện đối tượng và nhận dạng khuôn mặt.CUDNN là một thư viện các nguyên thủy mạng thần kinh được tối ưu hóa cao có thể được sử dụng để tăng tốc các ứng dụng học tập sâu.
Sử dụng DISTCC để xây dựng OpenCV Cudnn có thể giảm đáng kể thời gian biên dịch.Ví dụ, trên một hệ thống có bốn máy, thời gian biên dịch cho OpenCV Cudnn đã giảm từ 1 giờ 45 phút xuống còn 15 phút.
Để sử dụng DISTCC để xây dựng OpenCV Cudnn, bạn sẽ cần cài đặt phần mềm DISTCC trên mỗi máy mà bạn muốn sử dụng để biên dịch.Bạn cũng sẽ cần cài đặt mã nguồn OpenCV và CUDNN.
Khi bạn đã cài đặt phần mềm và mã nguồn, bạn có thể bắt đầu biên dịch bằng cách chạy lệnh sau trên máy mà bạn muốn sử dụng làm nút chính:
`` `
DISTCCD -V
`` `
Điều này sẽ bắt đầu trình nền DISTCC trên nút chính.Sau đó, bạn có thể chạy lệnh sau trên từng nút nô lệ:
`` `
distcc -b <master-node-ip> <Nguồn-Directory>
`` `
Trong đó <master-node-ip> là địa chỉ IP của nút chính và <Nguồn-Directory> là thư mục có mã nguồn openCV và CUDNN.
Việc biên dịch sau đó sẽ được bắt đầu trên nút chính và được phân phối cho các nút nô lệ.Khi quá trình biên dịch hoàn tất, bạn có thể tìm thấy các nhị phân được biên dịch trong thư mục <Nguồn-định hướng>/Build.
## Lợi ích của việc sử dụng DISTCC
Có một số lợi ích khi sử dụng DISTCC để xây dựng OpenCV Cudnn, bao gồm:
*** Tốc độ: ** DISTCC có thể giảm đáng kể thời gian biên dịch cho các dự án lớn.
*** Khả năng mở rộng: ** DISTCC có thể được sử dụng để mở rộng quy mô biên dịch thành nhiều máy nếu cần.
*** Đơn giản: ** DISTCC rất dễ sử dụng và không yêu cầu cấu hình đặc biệt.
## Cách sử dụng DISTCC
Để sử dụng DISTCC, bạn sẽ cần cài đặt phần mềm DISTCC trên mỗi máy mà bạn muốn sử dụng để biên dịch.Bạn cũng sẽ cần cài đặt mã nguồn OpenCV và CUDNN.
Khi bạn đã cài đặt phần mềm và mã nguồn, bạn có thể bắt đầu biên dịch bằng cách chạy lệnh sau trên nút chính:
`` `
DISTCCD -V
`` `
Điều này sẽ bắt đầu trình nền DISTCC trên nút chính.Sau đó, bạn có thể chạy lệnh sau trên từng nút nô lệ:
`` `
distcc -b <master-node-ip> <Nguồn-Directory>
`` `
Trong đó <master-node-ip> là địa chỉ IP của nút chính và <Nguồn-Directory> là thư mục có mã nguồn openCV và CUDNN.
Việc biên dịch sau đó sẽ được bắt đầu trên nút chính và được phân phối cho các nút nô lệ.Khi quá trình biên dịch hoàn tất, bạn có thể tìm thấy các nhị phân được biên dịch trong thư mục <Nguồn-định hướng>/Build.
## Phần kết luận
DISTCC là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để tăng tốc độ tổng hợp của các dự án lớn.Nó rất dễ sử dụng và có thể được thu nhỏ lên đến nhiều máy cần thiết.Nếu bạn đang làm việc trong một dự án lớn mất nhiều thời gian để biên dịch, tôi khuyến khích bạn dùng thử DISTCC.
## hashtags
* #DISTCC
* #xây dựng
* #OpenCV
* #cudnn
* #Nhanh
=======================================
#DISTCC #build #OpenCV #cudnn #fast ##Introducing Distcc to Build OpenCV CuDNN Faster
Distcc is a distributed compiler that can be used to speed up the compilation of large projects. It works by distributing the compilation tasks across multiple machines, so that the work can be done in parallel. This can significantly reduce the compilation time, especially for projects that take a long time to compile on a single machine.
OpenCV is a computer vision library that is used for a wide variety of tasks, such as image processing, object detection, and facial recognition. CuDNN is a library of highly optimized neural network primitives that can be used to accelerate deep learning applications.
Using Distcc to build OpenCV CuDNN can significantly reduce the compilation time. For example, on a system with four machines, the compilation time for OpenCV CuDNN was reduced from 1 hour 45 minutes to 15 minutes.
To use Distcc to build OpenCV CuDNN, you will need to install the Distcc software on each of the machines that you want to use for the compilation. You will also need to install the OpenCV and CuDNN source code.
Once you have installed the software and source code, you can start the compilation by running the following command on the machine that you want to use as the master node:
```
distccd -v
```
This will start the Distcc daemon on the master node. You can then run the following command on each of the slave nodes:
```
distcc -b <master-node-ip> <source-directory>
```
where <master-node-ip> is the IP address of the master node and <source-directory> is the directory where the OpenCV and CuDNN source code is located.
The compilation will then be started on the master node and distributed to the slave nodes. Once the compilation is complete, you can find the compiled binaries in the <source-directory>/build directory.
## Benefits of Using Distcc
There are a number of benefits to using Distcc to build OpenCV CuDNN, including:
* **Speed:** Distcc can significantly reduce the compilation time for large projects.
* **Scalability:** Distcc can be used to scale up the compilation to as many machines as needed.
* **Simplicity:** Distcc is easy to use and requires no special configuration.
## How to Use Distcc
To use Distcc, you will need to install the Distcc software on each of the machines that you want to use for the compilation. You will also need to install the OpenCV and CuDNN source code.
Once you have installed the software and source code, you can start the compilation by running the following command on the master node:
```
distccd -v
```
This will start the Distcc daemon on the master node. You can then run the following command on each of the slave nodes:
```
distcc -b <master-node-ip> <source-directory>
```
where <master-node-ip> is the IP address of the master node and <source-directory> is the directory where the OpenCV and CuDNN source code is located.
The compilation will then be started on the master node and distributed to the slave nodes. Once the compilation is complete, you can find the compiled binaries in the <source-directory>/build directory.
## Conclusion
Distcc is a powerful tool that can be used to speed up the compilation of large projects. It is easy to use and can be scaled up to as many machines as needed. If you are working on a large project that takes a long time to compile, I encourage you to give Distcc a try.
## Hashtags
* #DISTCC
* #build
* #OpenCV
* #cudnn
* #fast
DISTCC là một trình biên dịch phân tán có thể được sử dụng để tăng tốc độ tổng hợp của các dự án lớn.Nó hoạt động bằng cách phân phối các tác vụ biên dịch trên nhiều máy, để công việc có thể được thực hiện song song.Điều này có thể giảm đáng kể thời gian biên dịch, đặc biệt đối với các dự án mất nhiều thời gian để biên dịch trên một máy.
OpenCV là một thư viện tầm nhìn máy tính được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như xử lý hình ảnh, phát hiện đối tượng và nhận dạng khuôn mặt.CUDNN là một thư viện các nguyên thủy mạng thần kinh được tối ưu hóa cao có thể được sử dụng để tăng tốc các ứng dụng học tập sâu.
Sử dụng DISTCC để xây dựng OpenCV Cudnn có thể giảm đáng kể thời gian biên dịch.Ví dụ, trên một hệ thống có bốn máy, thời gian biên dịch cho OpenCV Cudnn đã giảm từ 1 giờ 45 phút xuống còn 15 phút.
Để sử dụng DISTCC để xây dựng OpenCV Cudnn, bạn sẽ cần cài đặt phần mềm DISTCC trên mỗi máy mà bạn muốn sử dụng để biên dịch.Bạn cũng sẽ cần cài đặt mã nguồn OpenCV và CUDNN.
Khi bạn đã cài đặt phần mềm và mã nguồn, bạn có thể bắt đầu biên dịch bằng cách chạy lệnh sau trên máy mà bạn muốn sử dụng làm nút chính:
`` `
DISTCCD -V
`` `
Điều này sẽ bắt đầu trình nền DISTCC trên nút chính.Sau đó, bạn có thể chạy lệnh sau trên từng nút nô lệ:
`` `
distcc -b <master-node-ip> <Nguồn-Directory>
`` `
Trong đó <master-node-ip> là địa chỉ IP của nút chính và <Nguồn-Directory> là thư mục có mã nguồn openCV và CUDNN.
Việc biên dịch sau đó sẽ được bắt đầu trên nút chính và được phân phối cho các nút nô lệ.Khi quá trình biên dịch hoàn tất, bạn có thể tìm thấy các nhị phân được biên dịch trong thư mục <Nguồn-định hướng>/Build.
## Lợi ích của việc sử dụng DISTCC
Có một số lợi ích khi sử dụng DISTCC để xây dựng OpenCV Cudnn, bao gồm:
*** Tốc độ: ** DISTCC có thể giảm đáng kể thời gian biên dịch cho các dự án lớn.
*** Khả năng mở rộng: ** DISTCC có thể được sử dụng để mở rộng quy mô biên dịch thành nhiều máy nếu cần.
*** Đơn giản: ** DISTCC rất dễ sử dụng và không yêu cầu cấu hình đặc biệt.
## Cách sử dụng DISTCC
Để sử dụng DISTCC, bạn sẽ cần cài đặt phần mềm DISTCC trên mỗi máy mà bạn muốn sử dụng để biên dịch.Bạn cũng sẽ cần cài đặt mã nguồn OpenCV và CUDNN.
Khi bạn đã cài đặt phần mềm và mã nguồn, bạn có thể bắt đầu biên dịch bằng cách chạy lệnh sau trên nút chính:
`` `
DISTCCD -V
`` `
Điều này sẽ bắt đầu trình nền DISTCC trên nút chính.Sau đó, bạn có thể chạy lệnh sau trên từng nút nô lệ:
`` `
distcc -b <master-node-ip> <Nguồn-Directory>
`` `
Trong đó <master-node-ip> là địa chỉ IP của nút chính và <Nguồn-Directory> là thư mục có mã nguồn openCV và CUDNN.
Việc biên dịch sau đó sẽ được bắt đầu trên nút chính và được phân phối cho các nút nô lệ.Khi quá trình biên dịch hoàn tất, bạn có thể tìm thấy các nhị phân được biên dịch trong thư mục <Nguồn-định hướng>/Build.
## Phần kết luận
DISTCC là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để tăng tốc độ tổng hợp của các dự án lớn.Nó rất dễ sử dụng và có thể được thu nhỏ lên đến nhiều máy cần thiết.Nếu bạn đang làm việc trong một dự án lớn mất nhiều thời gian để biên dịch, tôi khuyến khích bạn dùng thử DISTCC.
## hashtags
* #DISTCC
* #xây dựng
* #OpenCV
* #cudnn
* #Nhanh
=======================================
#DISTCC #build #OpenCV #cudnn #fast ##Introducing Distcc to Build OpenCV CuDNN Faster
Distcc is a distributed compiler that can be used to speed up the compilation of large projects. It works by distributing the compilation tasks across multiple machines, so that the work can be done in parallel. This can significantly reduce the compilation time, especially for projects that take a long time to compile on a single machine.
OpenCV is a computer vision library that is used for a wide variety of tasks, such as image processing, object detection, and facial recognition. CuDNN is a library of highly optimized neural network primitives that can be used to accelerate deep learning applications.
Using Distcc to build OpenCV CuDNN can significantly reduce the compilation time. For example, on a system with four machines, the compilation time for OpenCV CuDNN was reduced from 1 hour 45 minutes to 15 minutes.
To use Distcc to build OpenCV CuDNN, you will need to install the Distcc software on each of the machines that you want to use for the compilation. You will also need to install the OpenCV and CuDNN source code.
Once you have installed the software and source code, you can start the compilation by running the following command on the machine that you want to use as the master node:
```
distccd -v
```
This will start the Distcc daemon on the master node. You can then run the following command on each of the slave nodes:
```
distcc -b <master-node-ip> <source-directory>
```
where <master-node-ip> is the IP address of the master node and <source-directory> is the directory where the OpenCV and CuDNN source code is located.
The compilation will then be started on the master node and distributed to the slave nodes. Once the compilation is complete, you can find the compiled binaries in the <source-directory>/build directory.
## Benefits of Using Distcc
There are a number of benefits to using Distcc to build OpenCV CuDNN, including:
* **Speed:** Distcc can significantly reduce the compilation time for large projects.
* **Scalability:** Distcc can be used to scale up the compilation to as many machines as needed.
* **Simplicity:** Distcc is easy to use and requires no special configuration.
## How to Use Distcc
To use Distcc, you will need to install the Distcc software on each of the machines that you want to use for the compilation. You will also need to install the OpenCV and CuDNN source code.
Once you have installed the software and source code, you can start the compilation by running the following command on the master node:
```
distccd -v
```
This will start the Distcc daemon on the master node. You can then run the following command on each of the slave nodes:
```
distcc -b <master-node-ip> <source-directory>
```
where <master-node-ip> is the IP address of the master node and <source-directory> is the directory where the OpenCV and CuDNN source code is located.
The compilation will then be started on the master node and distributed to the slave nodes. Once the compilation is complete, you can find the compiled binaries in the <source-directory>/build directory.
## Conclusion
Distcc is a powerful tool that can be used to speed up the compilation of large projects. It is easy to use and can be scaled up to as many machines as needed. If you are working on a large project that takes a long time to compile, I encourage you to give Distcc a try.
## Hashtags
* #DISTCC
* #build
* #OpenCV
* #cudnn
* #fast
