在tensorflow官方tutorial上给出了多GPU的用法，但那是基于data-parallelism的计算，主要思想是将数据划分成不同部分，用同一个模型进行计算 但是我在写代码中发现，会出现单个模型过大无法再单个GPU上运行，这时候就需要model-parallelism 上网查找了很多资料后，发现这个博主写的不错，附带了github代码，How to Use Distributed

前言 本文是主要介绍Java 8针对新增语言特性而新增的类库（例如Streams API、Collectors和并行）。 本文是对Brian Goetz的State of the Lambda: Libraries Edition一文的翻译。 Java SE 8增加了新的语言特性（例如lambda表达式和默认方法），为此Java SE 8的类库也进行了很多改进，本文简要介绍了这些改进。在阅读

概述 当 SQL Server 在具有多个微处理器或 CPU 的计算机上运行时，它将为每个并行计划执行检测最佳并行度（即运行一个语句所使用的处理器数）。您可以使用 max degree of parallelism 选项来限制执行并行计划时所用的处理器数量。若要使服务器能够确定最大并行度，请将此选项设置为默认值 0。若将 maximum degree of parallelism 设置为 0，S

本篇博文转载于https://www.cnblogs.com/1024incn/tag/CUDA/，仅用于学习。 Dynamic Parallelism 到目前为止，所有kernel都是在host端调用，CUDA Dynamic Parallelism允许GPU kernel在device端创建调用。Dynamic Parallelism使递归更容易实现和理解，由于启动的配置可以由device