Python RDMA 项目启动与配置教程
2025-05-10 19:17:29作者:卓炯娓
1. 项目目录结构及介绍
Python RDMA 项目的主要目录结构如下所示:
python-rdma/
├── acpi
│ └── ...
├── infiniband
│ ├── alloc
│ │ └── ...
│ ├── cma
│ │ └── ...
│ ├── cmac
│ │ └── ...
│ ├── core
│ │ └── ...
│ ├── arch
│ │ └── ...
│ ├── ud
│ │ └── ...
│ ├── utils
│ │ └── ...
│ └── verbs
│ └── ...
├── tests
│ └── ...
├──rdma_common.h
├──rdma_core.h
└──__init__.py
acpi: 该目录包含与高级配置和电源接口相关的代码。infiniband: 这里是项目的主要部分,包含了RDMA相关的所有模块。alloc: 负责内存分配。cma: 包含用于连接管理的代码。cmac: 包含用于RDMA连接的代码。core: 核心功能模块,包括RDMA操作的基本实现。arch: 与特定架构相关的代码。ud: 无连接数据传输相关的模块。utils: 实用工具类和函数。verbs: RDMA协议的底层操作实现。
tests: 包含项目的单元测试代码。rdma_common.h和rdma_core.h: 项目中使用的头文件,定义了一些常用的宏和结构体。__init__.py: Python 包的初始化文件,使python-rdma目录成为一个Python模块。
2. 项目的启动文件介绍
在Python RDMA项目中,启动文件通常是__init__.py。这个文件的主要作用是初始化Python模块,使用户能够从项目目录外部导入和使用该模块中的类和函数。
# __init__.py 示例内容
from .infiniband import verbs, core, cma, ud
__all__ = ['verbs', 'core', 'cma', 'ud']
这段代码表明,当用户导入python-rdma模块时,可以直接使用verbs, core, cma, ud这几个子模块。
3. 项目的配置文件介绍
Python RDMA项目的配置文件通常不在代码库中直接提供,而是建议用户根据实际需要创建。配置文件可以是.ini、.json、.yaml或其他格式,取决于项目的具体需求和用户的偏好。
以下是一个简单的示例,展示了如何创建一个配置文件:
# config.ini
[RDMA]
# RDMA 设备名称
device_name = mlx5
# RDMA 端口
port = 1
# RDMA IP 地址
ip_address = 192.168.1.1
# RDMA Port ID
port_id = 12345
在项目中,你可以使用Python的configparser模块来读取这个配置文件:
import configparser
config = configparser.ConfigParser()
config.read('config.ini')
device_name = config.get('RDMA', 'device_name')
port = config.getint('RDMA', 'port')
ip_address = config.get('RDMA', 'ip_address')
port_id = config.getint('RDMA', 'port_id')
通过这些信息,Python RDMA项目可以正确地配置并使用RDMA设备进行通信。请根据您的具体需求调整配置文件的内容和格式。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878