Ray目前相当热的分布式，高性能计算平台工具。通过其早期的1.x版本的白皮书可以很好的理解Ray一开始的架构设计，便于深入理解Ray这个框架。 目前Ray版本最新版本为2.2。 Ray 1.x Architecture (old) Ray Team, September 2020 Ray v2.0 has been released! Please view the updated whitepaper here. This document is public; please use "Viewing" mode to avoid accidental comments. The goal of this document is to motivate and overview the design of the Ray distributed system (version 1.0+). It is meant as a handbook for: Ray users with low-level system quest

欧氏距离matlab代码Tensorflow_Pytorch_Sinkhorn_OT 用于计算两个离散分布之间的最佳运输（OT）距离的Sinkhorn算法[1]的Tensorflow（1.0或2.0）和Pytorch实现。 概述 这些实现是从Cuturi到Tensorflow和Pytorch的改编，它们能够利用其自动差异功能和在GPU上运行的能力。 这些实现并行计算N对离散分布对（即，概率向量）之间的OT距离。 它对应于Cuturi实施中的“ N倍1-vs-1模式”。 输入 a ：D_1×N矩阵，每列是D_1维（规格化）概率向量。 b ：D_2×N矩阵，每列是D_2维（规格化）概率向量。 M ：D_1×D_2矩阵，成本函数正，对角线应为零。 lambda_sh, numItermax, stopThr ：算法的参数，与Cuturi的实现相同。 a, b, M是Tensorflow或Pytorch的张量，因此，反向传播适用。 输出 该算法输出一个N维矢量，第n个元素是a[:,n]与b[:,n]之间的（近似）OT距离。 测试 在test.py文件中，提供了Cuturi的Matlab实现与我

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提出了一种电力系统多区域分布式状态估计方法，各区域估计器利用其数据采集与监视控制系统提供的量测数据进行本地状态估计，并通过平均一致性算法获取全局信息进行系统级状态估计。建立了基于拉格朗日乘子法的状态估计模型并设计了基于一致性的全局信息交换协议，给出了多区域分布式状态估计算法的实现流程。通过IEEE 14节点和118节点系统中的仿真算例验证了所提方法的正确性和有效性，并就估计精度和计算效率与现有状态估计方法进行了比较。仿真结果表明分布式状态估计方法可有效提高集中式状态估计系统的计算效率及可靠性，适用于结构更加复杂、量测数据体量更大电网的状态估计。

CDSGD 这是基于共识的分布式随机梯度下降的占位符存储库。 有关更多详细信息，请参阅论文：姜占宏，阿迪亚·巴鲁，金美·黑德，苏米克·萨卡 用法 python main.py -m CNN -b 512 -ep 200 -d cifar10 -n 5 -cp 1 -g 3 CDSGD -m是模型名称，它是CNN，FCN和Big_CNN； -b批处理大小； -ep是时代； -d是数据集； -n是否。 代理商； -cp是通信周期； -g是您要使用的GPU。 假设您有4个GPU，然后选择要使用的GPU。 然后终于要进行的实验了。 SGD，CDSGD，EASGD，CDMSGD，MSGD，FASGD等 执照 BSD