并行处理专题
spark 资源大小分配与并行处理
起因 写这篇博客的起因我在跑一个spark job时，有时能跑通，有时跑不通。程序的需求是对比两个hbase表。程序逻辑很简单，分别从两个hbase表读取全量数据，然后以cogroup二者，对比同一个rowkey下每个列是否一致。 跑不通的错误日志如下： 17/02/25 21:24:20 INFO collection.ExternalAppendOnlyMap: Thread 1896 sp
解锁 .NET 的异步与并行处理：高效编程的终极指南
探索 .NET 中的异步编程与并行处理 随着现代应用程序的复杂性和需求的增加，异步编程与并行处理在 .NET 开发中变得越来越重要。异步编程能够提高应用程序的响应速度，并行处理则可以更高效地利用多核处理器来执行任务。在本文中，我们将详细探讨 .NET 中的异步编程与并行处理的概念，并通过代码示例来演示如何在 Visual Studio 2022 中实现这些功能。 目录 异步编程的基础 异步方
并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南
并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南 在深度学习领域，模型训练往往需要大量的计算资源和时间。PyTorch，作为当前最流行的深度学习框架之一，提供了torch.multiprocessing模块，使得开发者能够利用多核CPU进行多进程训练，从而显著加速训练过程。本文将深入探讨如何在PyTorch中使用torch.multiprocessing
如何在 Python 中使用多进程实现多个任务的并行处理？
一、什么是多进程 操作系统（OS）是管理计算机硬件和软件资源的基础系统，它为用户和应用程序提供了一个接口。 在操作系统中，进程是一个正在运行的程序实例，是操作系统进行资源分配的最小单位。 每个进程在操作系统中都有自己独立的资源集合，包括CPU时间、内存、文件句柄等。 操作系统为每个进程分配独立的内存空间，这意味着进程A不能直接访问或修改进程B的内存数据，确保了进程之间的安全性和数据隔离
3行代码实现 Python 并行处理，速度提高6倍！
来源 | towardsdatascience.com 编译 | 数说君 出品 | 数说工作室 原标题：Here’s how you can get a 2–6x speed-up on your data pre-processing with Python 最近在 Towards Data Science 上看到一篇文章，如何用 Python 进行并行处理，觉得非常有帮助，因此介绍
RxJava2_4:并行处理请求和数据缓存池
RxJava2_4:并行处理请求和数据缓存池 参考： http://www.jianshu.com/p/1f4867ce3c01 https://juejin.im/user/573dba2171cfe448aa97b7b0 并行处理： 为了解决并行的请求和数据处理，我们可以采用zip来进行。 通过zip我们可以将管道流A和管道流B请求的数据进行1+1对应的
dx11硬件解码传递给opencl并行处理
directx11 解码 使用ffmpeg进行directx11 解码 将解码后的NV12格式数据从D3D11 Texture中通过OpenCL处理需要经过几个步骤：首先，确保D3D11 Texture正确设置并与OpenCL上下文关联；然后，将NV12数据分两个步骤处理（Y平面和UV平面）；最后，在OpenCL内核中处理这些数据。 将d3d11 texture转换成opencl对象 ope
java并行处理方法推荐
使用java进行开发的盆友，是否遇到过这样的情况，在一个任务里，需要处理几个耗时的方法，但是彼此之间没有联系，即这几个方法可以并发进行。那么可以使用如下方式提高任务处理的效率。具体的可以看如下代码 import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.
Java流操作解析：深度剖析中间操作、终端操作与并行处理机制
文章目录 一、中间操作1.1 过滤（filter）1.2 映射（map）1.3 排序（sorted）1.4 去重（distinct） 二、 终端操作2.1 收集（collect）2.2 计数（count）2.3 匹配（anyMatch） 三、并行流3.1 流的并行处理机制3.2 多线程执行流操作的内部工作原理 一、中间操作 对于如何来到filter过滤操作的源码位置，读者
Pytorch学习系列之六： 数据并行处理及模型文件批量自动加载（Dataset, DataLoader用法）
说明 将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU。 通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单。 device = torch.device("cuda:0")model.to(device) 然后，你可以复制所有的张量到 GPU： mytensor = my_tensor.to(device) 请注意，只是调用 my_tensor.to(device) 返回一
Java——基于CompletableFuture的流水线并行处理
CompletableFuture在JDK1.8提供了一种更加强大的异步编程的api。它实现了Future接口，也就是Future的功能特性CompletableFuture也有；除此之外，它也实现了CompletionStage接口，CompletionStage接口定义了任务编排的方法，执行某一阶段，可以向下执行后续阶段。 CompletableFuture相比于Future最大的改进就是提
一. 并行处理与GPU体系架构-GPU并行处理
目录 前言0. 简述1. 这个小节会涉及到的关键字2. CPU与GPU在并行处理的优化方向3. Summary总结参考 前言 自动驾驶之心推出的 《CUDA与TensorRT部署实战课程》，链接。记录下个人学习笔记，仅供自己参考 本次课程我们来学习下课程第一章——并行处理与GPU体系架构，一起来学习 GPU 并行处理 课程大纲可以看下面的思维导图 0. 简述 本
第一章 计算机硬件基础（并行处理、Flynn分类、流水线技术）
并行处理 基本概念 并行性是指计算机系统具有可以同时进行运算或操作的特性，它包括同时性与并发性两种含义。 同时性指的是两个或两个以上的事件在同一时刻发生。 并发性指的师两个或两个以上的事件在同一时间间隔发生。 并行的途径 时间重复在并行性概念中引入时间因素，即多个处理过程在时间上相互错开，轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个部分，以加快硬件周转时间而赢得速度。资源重复在并行性概念中引入空
【业务功能篇 142】多线程池+Semaphore信号量 数据并行处理
简介 信号量(Semaphore)，有时被称为信号灯，是在多线程环境下使用的一种设施, 它负责协调各个线程, 以保证它们能够正确、合理的使用公共资源。 一个计数信号量。从概念上讲，信号量维护了一个许可集。如有必要，在许可可用前会阻塞每一个 acquire()，然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可，从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是，不使用实
【Spring云原生】Spring Batch：海量数据高并发任务处理！数据处理纵享新丝滑！事务管理机制+并行处理+实例应用讲解
🎉🎉欢迎光临🎉🎉 🏅我是苏泽，一位对技术充满热情的探索者和分享者。🚀🚀 🌟特别推荐给大家我的最新专栏《Spring 狂野之旅：从入门到入魔》 🚀 本专栏带你从Spring入门到入魔！ 这是苏泽的个人主页可以看到我其他的内容哦👇👇 努力的苏泽http://suzee.blog.csdn.net/ 本文重点讲解原理！如要看批量数据处理的实战请关注下文（后续补充敬请关
![[软件渲染器入门]四-额外章节，使用技巧和并行处理来提高性能](https://img-blog.csdn.net/20151129015121341)
[软件渲染器入门]四-额外章节，使用技巧和并行处理来提高性能
译者前言： 本文译自MSDN，原作者为David Rousset，文章中如果有我的额外说明，我会加上【译者注：】。 正文开始： 在之前的教程中，我们学习了如何通过C#、TypeScript、JavaScript使用光栅化和深度缓冲来填充我们的三角形。由于我们的3D软件渲染引擎使用的是CPU运算，因此它将耗费大量的CPU处理时间。不过倒是有一个好消息，那就是CPU大多是多核心的。那么，我
C#系列-并行处理+异步流（5）
一，C#并行处理 在C#中，并行处理指的是同时执行多个任务或操作，以利用多核或多处理器的优势，从而提高应用程序的性能。C#提供了多种工具和框架来帮助开发者实现并行处理。以下是一些在C#中实现并行处理的方法： Parallel 类： System.Threading.Tasks.Parallel 类提供了一系列静态方法，如 For, ForEach, Invoke 等，用于简化并行循环和操作的
从编程中理解：大脑的并行处理与多任务
在编程领域，多线程并行处理是一个重要概念，它允许程序同时执行多个任务以提高效率。这一原理与大脑的并行处理和多任务能力有着异曲同工之妙。现在让我们用Unity C#代码结合金庸武侠小说中的角色来形象地展现这一点。 设想《天龙八部》中的主角段誉，在江湖中身负多种绝世武功，既要应对敌人的攻击，又要化解突如其来的危机，还要修炼新的武学秘籍。在这个故事背景下，我们可以将大脑的并行处理和多任务能力比喻为游戏
多任务并行处理相关面试题
我自己面试时被问过两次多任务并行相关的问题： 假设现在有10个任务，要求同时处理，并且必须所有任务全部完成才返回结果 这个面试题的难点是： 既然要同时处理，那么肯定要用多线程。怎么设计多线程同时处理任务呢？要求返回结果，那么就不能用简单的Thread+Runnable了，这个是无返回结果的最难的是，这些任务彼此间还有关系：任务全部结束才算完成 下面3个Demo，CountDownL
AP考试-并行处理-1分钟最大处理多少件数据？
某程序处理1件数据时，读取需要 40 毫秒，CPU处理需要 30 毫秒，写回需要 50 毫秒。 该程序中，第 n 件写回、第 n+1 件CPU处理、第 n+2 件读取同步进行的话，那么 1 分钟内， 该程序最大可以处理多少件数据。不考虑任何系统开销时间。 本题咋看还是蛮唬人的哈。并行处理嘛，肯定要画个图，然后看看 1 分钟（60000毫秒）可以处理多少件。 把图画下来的话，大概像这样
【大数据分布并行处理】实验测试（一）
文章目录 测试任务1测试任务2测试任务3 测试任务1 使用HDFS相关命令完成下列四个操作（20分） 操作1：在HDFS根目录创建以自己名字命名的目录，并查看是否创建成功（5分）。 提示：截图包括：创建命令及查验结果。 答：hadoop fs -mkdir 操作2：将/home/zkpk/experiment目录下，新建一个名为自己学号的文本文件（文件内容自拟），查看文件
java使用多线程并行处理逻辑后合并处理结果（Java多线程ExecutorService方式）
1. 需求描述 业务逻辑中有时候需要使用多线程去分别执行不同的方法，然后将所有方法的返回结果进行合并，即并行调用若干方法，然后将若干方法各自的返回结果做下一步处理的场景。 2. 使用Java多线程实现（本质上是ExecutorService方式） package xxx;import com.google.common.collect.Lists;import org.junit.jupi
java使用多线程并行处理逻辑后合并处理结果（Async注解方式）
1. 需求描述 业务逻辑中需要使用多线程去分别执行不同的方法，然后将所有方法的返回结果进行合并，即并行调用若干方法，然后将若干方法各自的返回结果做下一步处理，比如： sync1()执行需要1s sync2()执行需要2s sync3()执行需要3s 那么代码将这3个方法并行执行后，结果应该>=3s，实际肯定超过3s 2. 使用@Async注解实现 2.1. 开启异步调用 项目启动类加上@E
项目调研丨多区块并行处理公链 Transformers 研究报告
目录 一、项目简介 二、项目愿景 三、特色和优势 （1）速度 （2）安全 （3）可扩展性 （4）高度定制 （5）不可篡改 （6）所有数据公开透明 （7）支持智能合约 四、发展历史 五、团队背景 六、融资信息 七、项目架构 （1）网络 （2）共识算法 （3）DAG （4）同步化 （5）交易 （6）节点运行要求 八、发展成果 （1）项目进展 （2）
深度学习模型部署TensorRT加速 ：并行处理与GPU架构
长期栏目 提示：今天开始，作者将学习TensorRT的相关知识，并会做一个长期不定期更新的栏目，主打路线依然是自学笔记，欢迎大家关注，点赞和收藏。 第一章是基础知识，可能会有些枯燥，耐心看完对后更新的一些内容有更好的理解！ 篇章一：并行处理与GPU架构 并行处理 串行处理与并行处理的区别 常见的并行处理有哪些 GPU的并行处理 GPU和CPU的并行处理 Memory Latenc