并行算法专题
CUDA指南-并行算法设计
并行算法设计是CUDA编程中的一个核心概念，它涉及到如何将问题分解为可以在GPU上并行执行的任务。以下是数据并行、任务并行以及同步与通信的基本概念和实现方法： 数据并行 数据并行是指将数据集分割成多个小块，每一块由一个线程处理。这种设计模式适用于那些可以独立于其他数据点处理的数据点。 分解数据：将数据集分解成可以独立处理的元素集合。 分配任务：每个线程或线程块处理数据的一个子集。 独立操作：
C++17并行算法与HIPSTDPAR
C++17 parallel algorithms and HIPSTDPAR — ROCm Blogs (amd.com) C++17标准在原有的C++标准库中引入了并行算法的概念。像std::transform这样的并行版本算法保持了与常规串行版本相同的签名，只是增加了一个额外的参数来指定使用的执行策略。这种灵活性使得已经使用C++标准库算法的用户只需对代码进行最小程度的修改，就能利用多
flash-linear-attention中的Chunkwise并行算法的理解
这里提一下，我维护的几三个记录个人学习笔记以及社区中其它大佬们的优秀博客链接的仓库都获得了不少star，感谢读者们的认可，我也会继续在开源社区多做贡献。github主页：https://github.com/BBuf ，欢迎来踩 0x0. 前言 我之前解读过causal linear attention的cuda实现，文章见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/673
完成一个程序，谈谈Rust写多线程并行算法的体会
退休了，重操旧业，我计划重写《极限切割》这款排料软件，重中之重就是重写排料算法。因为计划把算法做成云服务形式，所以开发工具就选择 Rust 了。先说结论，Rust 写后台服务程序的确好用，免去很多可能的Bug，只要程序能编译过去，基本上就妥妥的没有啥问题。这对多线程并行算法来说还是很重要的。 零、先介绍一下问题的难点 这个算法应该说是相当复杂的。难点如下： 需要把算法分解成 n 个可以完全独
JAVA高并发——并行算法
文章目录 1、并行流水线2、并行搜索3、并行排序3.1、分离数据相关性：奇偶交换排序3.2、改进的插入排序：希尔排序 4、并行算法：矩阵乘法 1、并行流水线 并行算法虽然可以充分发挥多核CPU的性能，但并非所有的运算都可以改造成并行的形式。那么什么样的运算是无法并行的呢？简单来说，执行过程中有数据相关性的运算都是无法完美并行的。 假如程序中现在有两个数，B和C，计算(B+C)×
MATLAB之并行算法学习
MATLAB的加速 1.在占用时间较长的代码上进行算法的优化 2.打开MATLAB并行池使用parfor等运算 3.将循环转化为矩阵 0526更新 本来在做CUDA的矩阵乘法，在设计参数的时候突然想到matlab这边可以把一个循环转化成矩阵。也就是3的思想。 波束形成的主要部分： data = hilbert(data);R1 = data'*data;for i = 1:l
【神经网络并行训练（上）】基于MapReduce的并行算法的实现
前言 最近看了一些基于MapReduce的神经网络并行训练方面的论文，老师让我自己去实现一下，更深入的体会其中的原理。 MapReduce是基于java语言的框架，于是一开始想用java写深度学习代码。但是dl4j框架实在太难用了，而且网络上的深度学习教程都是基于python的，所以最终还是决定用python去实现基于MapReduce框架的神经网络。如果行不通的话，后面再考虑用java实现神
【算法与数据结构】--算法和数据结构的进阶主题--并行算法和分布式数据结构
一、并行算法 1.1 并行计算概述 并行计算是一种计算方法，旨在通过同时执行多个计算任务来提高计算性能和效率。与传统的串行计算不同，其中每个任务按顺序执行，并行计算允许多个任务同时执行。这种并行性通常通过将计算任务分解为较小的子任务，然后在多个处理单元上同时执行这些子任务来实现。 并行性级别：并行计算可以在不同的级别上实现，并且通常分为以下几个级别： 数据并行：不同处理单元处理数据的不同部分
Ubuntu 16.04系统中使用GCC 9.1及Intel TBB库运行C++17 STL并行算法库
严正声明：本文系作者davidhopper原创，未经许可，不得转载。 C++17标准的最引人入胜之处就是STL并行算法库。如下述代码auto_parallel.cpp所示，仅仅在原有的STL算法中添加一个处理策略参数std::execution::par，就可以让其具备并行计算的能力： #include <algorithm>#include <execution>#include <io
并行算法的设计与分析
并行算法设计 任务并行 数据并行 与任务并行不同，前者是划分操作和计算任务，核心对于数据进行不同的运算；后者是划分数据，而核心对于数据进行相同的运算。 其他任务划分方法 搜索分解 将搜索树的每个子树划分成一个任务，与数据分解的区别在于，前者的所有计算工作都是有用的，对于后者一旦找到解，其他搜索工作也停止。 工作量可能大于也可能小于串行算法。 并行算法分析 性能评价标准 运行时间