并行专题
处理List采用并行流处理时，通过ForkJoinPool来控制并行度失控的问题
在使用parallelStream进行处理list时，如不指定线程池，默认的并行度采用cpu核数进行并行，这里采用ForJoinPool来控制，但循环中使用了redis获取key时，出现失控。具体上代码。 @RunWith(SpringRunner.class)@SpringBootTest(classes = Application.class)@Slf4jpublic class Fo
并行编程实战——TBB的安装
一、安装前的准备 在并行编程中，intel TBB还是一个比较强大的框架。可能对大多数数的开发者来说它还是比较陌生的，因为一般很少有公司会直接用到并行框架的水平。比之于OpenMP之类的比较容易直接使用的相关并行库，intel TBB还是一个相对来说比较难的框架。这不光在于开发过程，也因为它的安装过程。 早期的intel TBB安装还是比较复杂的，但随着技术的升级和系统版本的迭代，到现在基本已经
windows C++ 并行编程-使用 加速器 对象(下)
并发运行时支持各种编程模型。 这些模型可能会与其他库的模型重叠或对其进行补充。 本部分中的文档将 OpenMP 与并发运行时进行比较，并提供有关如何迁移现有 OpenMP 代码以使用并发运行时的示例。 OpenMP 编程模型由开放标准定义，具有与 Fortran 和 C/C++ 编程语言定义完善的绑定。 OpenMP 2.0 版和 2.5 版（由 Microsoft C++ 编译器支持）都很适合
windows C++ 并行编程-使用 加速器 对象(上)
可以使用 accelerator 和 accelerator_view 类指定要运行 C++ AMP 代码的设备或仿真器。 系统可能有多个设备或仿真器，它们在内存量、共享内存支持、调试支持或双精度支持方面有所不同。 C++ Accelerated Massive Parallelism (C++ AMP) 提供可用于检查可用加速器、将一个加速器设置为默认加速器、为多个 parallel_for_e
windows C++ 并行编程-并发和UWP(三)
控制执行线程 Windows 运行时使用 COM 线程模型。 在此模型中，根据对象处理其同步的方式，对象被托管在不同的单元中。 线程安全对象托管在多线程单元 (MTA) 中。 必须通过单个线程访问的对象托管在单线程单元 (STA) 中。 在具有 UI 的应用程序中，ASTA（应用程序 STA)线程负责发送窗口消息而且它是进程中唯一可以更新 STA 托管的 UI 控件的线程。 这会产生两种后果。
秃姐学AI系列之：多GPU并行 + 代码实现
目录 单机多卡并行 数据并行 VS 模型并行 总结 代码实现 从零开始实现 简单网络 向多个设备分发参数 allreduce函数 将一个小批量数据均匀地分布在多个GPU上 训练 简洁实现 训练 单机多卡并行 一台机器可以安装多个GPU（1~16个）在训练和预测时，我们将一个小批量计算切分大多个GPU来达到加速目的常用切分方案有 数据并行模型并行通道并行（数据 + 模
【FPGA数字信号处理】并行FIR滤波器
在数字信号处理领域，FIR（Finite Impulse Response）数字滤波器是一种非常重要的工具。它具有线性相位、稳定性好等优点，被广泛应用于通信、音频处理、图像处理等领域。 今天介绍一下并行 FIR 数字滤波器的原理以及实现。 一、FIR数字滤波器原理解析 1、数字滤波器 数字滤波器是数字信号处理领域的核心组件，它们对信号进行数学处理以增强或抑制某些特性。 数字滤波器按照
区块链 Fisco bcos 智能合约（19）-区块链性能腾飞：基于DAG的并行交易执行引擎PTE
在区块链世界中，交易是组成事务的基本单元。 交易吞吐量很大程度上能限制或拓宽区块链业务的适用场景，愈高的吞吐量，意味着区块链能够支持愈广的适用范围和愈大的用户规模。 当前，反映交易吞吐量的TPS（Transaction per Second，每秒交易数量）是评估性能的热点指标。 为了提高TPS，业界提出了层出不穷的优化方案，殊途同归，各种优化手段的最终聚焦点，均是尽可能提高交易的并行处理能力
阿姆达尔定律 是什么 Amdahl 并行效率计算经验法则
阿姆达尔定律（Amdahl） 是计算机界的一个经验法则。是以计算机科学家吉恩·阿姆达尔来命名的。 它表示串行执行的计算机程序在并行执行后效率的 提升。 它给 出了使用并行处理理论上能带来的效率提高。 考虑运行在单核处理器上的一个程序。在执行时间上来说，“f”是并行计算部分执行时间所占比 例，所以（1-f）是串行处理部分所占比例。 如果有“m”个处理器并行运行，那理论上的优化空 间计算如下
windows C++ 并行编程-并发的异常处理(二)
并发运行时使用 C++ 异常处理来传达多种错误。 这些错误包括：无效使用运行时、无法获取资源等运行时错误，以及你提供给任务和任务组的工作函数中发生的错误。 当任务或任务组引发异常时，运行时会保存该异常并将其编组到等待任务或任务组完成的上下文。 对于轻量级任务和代理等组件，运行时不会为你管理异常。 在这些情况下，你必须实现自己的异常处理机制。 本系列中描述运行时如何处理任务、任务组、轻量级任务和异步
大数据-113 Flink DataStreamAPI 程序输入源 自定义输入源 非并行源与并行源
点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！ 目前已经更新到了： Hadoop（已更完）HDFS（已更完）MapReduce（已更完）Hive（已更完）Flume（已更完）Sqoop（已更完）Zookeeper（已更完）HBase（已更完）Redis （已更完）Kafka（已更完）Spark（已更完）Flink（正在更新！） 章节内容 上节完成了如下的内容： DataStreamAPI介
AD7606工作原理以及FPGA控制验证（串行和并行模式）
文章目录 一、AD7606介绍二、AD7606采集原理2.1 AD7606功能框图2.2 AD7606管脚说明 三、AD7606并行模式时序分析以及实现3.1 并行模式时序图3.2 并行模式时序要求3.3 代码编写3.4 仿真观察 四、AD7606串行模式时序分析以及实现4.1 串行模式时序图4.2 串行模式时序要求4.3 代码编写4.4 添加仿真模型以及观察 一、AD760
数据分析-第三方库(工具包)：Numpy【使用ndarray对象处理多维数组】【比Python原生list运算效率高：①内存块风格；②支持并行化运算；③底层用C编写，内部解除了GIL（全局解释器锁）】
一、Numpy优势 Numpy运算速度上的优势Numpy的数组内存块风格Numpy的并行化运算 1、Numpy介绍 Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。 Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。 Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，
matlab并行不启动 关闭默认并行池
matlab并行是给常简单地，但是有的时候使用parfor并不能开始并行。 命令行如果提示： Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ... Preserving jobs with IDs: 1 because they contain crash dump files. You can use 'delete(m
并行 云架构 深度框架 sbatch slurm 深度学习 tensorflow环境从搭建到使用 conda
有一定的GPU云时常可用，一个节点4个GPU，我本人决定使用anaconda搭建tensorflow1.13并且使用。 anaconda是乙方提供的，使用bash命令可以加载 module load anaconda/3.7 加载后正常使用create命令建立环境 详情见我所有conda标志的博客，其实就是下面一句代码，看明白就不用翻了。 下面这句代码就从零开始建立了一个tensorf
windows C++ 并行编程-C++ AMP 图形(二)
文中的"显存"还没有找到合适的中文翻译，它的英文名称是texture， 在应用开发者来看,texture是一个名词,在物理上指的是 GPU显存中一段连续的空间。 读取显存对象 可以使用 texture::operator[]、texture::operator() 运算符或 texture::get 方法从 texture 对象中读取。 两个运算符将返回一个值，而不是引用。 因此，你不能使用
python基础-守护进程、守护线程、守护非守护并行
守护进程 1守护子进程1守护子进程非守护子进程并存 守护线程 守护子线程守护子线程非守护子进程并存 守护进程 1、守护子进程 主进程创建守护进程 其一：守护进程会在主进程代码执行结束后就终止 其二：守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常：AssertionError: daemonic processes are not allowed to hav
高级java每日一道面试题-2024年8月31日-基础篇-并发、并行、串行之间的区别?
如果有遗漏,评论区告诉我进行补充 面试官: 并发、并行、串行之间的区别? 我回答: 在 Java 高级面试中，理解并发（Concurrency）、并行（Parallelism）和串行（Sequential Execution）之间的区别是非常重要的，因为这些概念是多线程编程和高性能计算的基础。下面将详细解释这三个概念，并提供一些实际的例子来帮助理解。 1. 串行（Serial） 定义：
DAY9：进程与线程 | 并行与并发 | 用户态与核心态（内核态）
目录 进程与线程 并行与并发 用户态与核心态（内核态） 进程与线程 进程是资源分配和调度的基本单位。 线程是程序执行的最小单位，线程是进程的子任务，是进程内的执行单元。 一个进程至少有一个线程，一个进程可以运行多个线程，这些线程共享同一块内存。 两者的区别如下： 1.资源开销 进程：由于每个进程都有独立的内存空间，创建和销毁进程的开销较大。进程间切换需要保存和恢复整个进程的
flume系列之：批量并行启动、停止、重启flume agent组
Flume系列之：批量并行启动、停止、重启flume agent组 批量启动flume agent组 批量启动flume agent组 import subprocessimport threadingdef run_command(command):process = subprocess.Popen(command, shell=True)process
大语言模型算力优化策略：基于并行化技术的算力共享平台研究
目录 大语言模型算力优化策略：基于并行化技术的算力共享平台研究 摘要 引言 算力共享平台的设计 1. 平台架构 2. 并行化计算技术 模型并行化 流水线并行化 3. 资源管理和调度 实验与结果分析 结论与展望 首先，大语言模型（如GPT系列、BERT等）和算力共享的结合是近年来人工智能领域的研究热点。算力共享旨在通过分布式计算技术，将大规模计算任务分配给多个计算
python并发与并行（十一） ———— 让asyncio的事件循环保持畅通，以便进一步提升程序的响应能力
前一篇blog说明了怎样把采用线程所实现的项目逐步迁移到asyncio方案上面。迁移后的run_tasks协程，可以将多份输入文件通过tail_async协程正确地合并成一份输出文件。 import asyncio# On Windows, a ProactorEventLoop can't be created within# threads because it tries to regi
python并发与并行（二） ———— 用线程执行阻塞式IO，但不要用它做并行计算
Python语言的标准实现叫作CPython，它分两步来运行Python程序。首先解析源代码文本，并将其编译成字节码（bytecode）。字节码是一种底层代码，可以把程序表示成8位的指令（从Python 3.6开始，这种底层代码实际上已经变成16位了，所以应该叫作wordcode才对，但基本原理依然相同）。然后，CPython采用基于栈的解释器来运行字节码。这种字节码解释器在执行Python程序的
python并发与并行（十二） ———— 考虑用concurrent.futures实现真正的并行计算
有些Python程序写到一定阶段，性能就再也上不去了。即便优化了代码，程序的执行速度可能还是达不到要求。考虑到现在的计算机所装配的CPU核心数量越来越多，所以我们很自然地就想到用并行方式来解决这个问题。那么接下来就必须思考，如何将代码所要执行的计算任务划分成多个独立的部分并在各自的核心上面平行地运行。 Python的全局解释器锁（global interpreter lock，GIL）导致我们没