如果在ubuntu1804上使用mysql，在做大量数据写入时，建议按照如下文档做优化，性能立即提高 2.5 倍： https://codeistry.wordpress.com/2020/01/16/
LLM高性能并行训练技术### 研究背景与意义- **深度学习的重要性**：人工智能成为国际竞争焦点，深度学习是其核心技术，在众多领域取得突破，推动社会向智能化跃升。...已有工作探索通信优化技术，如梯度稀疏化、通信调度等，但需平衡压缩率和精度损失，且不同互联架构影响性能。...- **流水线并行**：将模型纵向划分为多个子网络分配到计算节点，批量样本分微批以流水线方式输入。**Gpipe 是首个研究，但存在性能缺陷，如 GPU 利用率低、层间分区不均衡。...- **低精度训练**：用**低精度格式表示训练数据，降低内存占用提升性能**，但需引入误差补偿技术维持准确率。...与 Zero - Offload 相比提升了单机单卡可训练模型规模，与 Gemini - CPU 相比在相同内存预算下实现 2.13 倍性能提升。
性能问题提上议程。 采用多线程 多进程 感觉比较繁琐，网上有介绍 map的并行处理的，使用后性能提高明细。...网上介绍map如下 介绍：Map Map是一个很棒的小功能，同时它也是Python并行代码快速运行的关键。给不熟悉的人讲解一下吧，map是从函数语言Lisp来的。map函数能够按序映射出另一个函数。...因为只要有了合适的库，map能使并行运行得十分流畅！ ?...有两个能够支持通过map函数来完成并行的库：一个是multiprocessing，另一个是鲜为人知但功能强大的子文件：multiprocessing.dummy。 题外话：这个是什么？...使用代码效果： 没有优化前代码，性能很差，数据处理不完，积压越来越多 import linecache import os import os.path import requests import time
-purge nvidia*sudo apt-get autoremovesudo apt-get install nvidia-driver-xxx 2.4 驱动配置错误问题：驱动配置错误，导致显卡性能不佳或系统不稳定...nouveau 示例：重新安装正确的驱动：sudo apt-get updatesudo apt-get install nvidia-driver-xxx2.6 系统设置问题问题：系统设置不当，导致显卡性能不佳...解决方案：调整系统设置以优化显卡性能。示例：启用硬件加速：sudo apt-get install vdpau-va-driver示例：调整电源管理设置：sudo nvidia-settings3.
如果程序没做什么操作，多线程的性能比单线程差 运行结果： starting tests non_threaded (1 iters) 0.000001 seconds threaded (1 threads...show_results("threaded (%s threads)" % i, best_result) print('Iterations complete') ---- 程序做大量计算的时候，多线程的性能和单线程差不多...0.014513 seconds threaded (8 threads) 0.016649 seconds Iterations complete ---- 在进行大量IO操作的时候，多线程的性能比单线程好
通过使用 TPL，你可以在将精力集中于程序要完成的工作，同时最大程度地提高代码的性能。...,如图: 所以在合适的情况下(注意,这里是合适的情况) 程序中采用并行任务库充分的利用服务器的多核性能可以使运行效率有很大的提升. 3....所以我们在用的时候一定要考虑到以下几点: 并不总是更快：虽然 PLINQ 可以说是可以提高某些复杂查询的性能，但并非所有操作都会有明显收益。...如果排序很重要，则可以使用 AsOrdered 或 OrderBy 方法，但这可能会进一步降低并行化带来的性能提升。...综上所述,如果要用PLINQ一定要充分的进行测试与性能评估,一定要确定PLINQ有较大的提升时,才去使用.
其原因就是NFV在大流量链路上处理性能太不尽如人意，在网络包处理性能上大大不如传统网络功能设备。这样一来，明显就限制了NFV的用途，无法发挥它最大的效能。...故而在NFV研究领域最迫切的问题就是提升NFV处理网络包的性能，也就是NFV的处理速度。...于是笔者提出一种新的NFV架构，使用并行处理的思想对NFV进行加速。即在包分发器（PCD）和一个控制器(Controller)辅助下，对包进行并行处理。如图5所示： ?...这样就在OpenBox的基础上能够进一步的对NFV处理性能进行提升。...图6 上述两种并行架构思想从理论上可以加快NFV的数据包处理速度和性能，但是依然存在着问题，比如，在图5中Controller的处理是否足够快，要如何设计Controller，在图6中Controller
此次博主为大家带来的是Hive性能调优中的并行执行。 Hive会将一个查询转化成一个或者多个阶段。这样的阶段可以是MapReduce阶段、抽样阶段、合并阶段、limit阶段。...不过，某个特定的job可能包含众多的阶段，而这些阶段可能并非完全互相依赖的，也就是说有些阶段是可以并行执行的，这样可能使得整个job的执行时间缩短。...不过，在共享集群中，需要注意下，如果job中并行阶段增多，那么集群利用率就会增加。...允许最大并行度，默认为8。 ...当然，得是在系统资源比较空闲的时候才有优势，否则，没资源，并行也起不来。 本次的分享就到这里了
并行流与Fork/Join框架：如何使用并行流（Parallel Stream）提高大数据集合处理性能？ 引言 在大数据集合处理中，传统单线程操作可能导致性能瓶颈。...听说并行流可以提高性能，怎么用？ 猫头虎解析：并行流通过将数据划分为多个任务，并利用多核CPU进行并发计算，大幅提高数据处理性能！ 核心概念：什么是并行流？ 1....任务合并：将并行结果合并，返回最终结果。 实战：如何使用并行流提高性能？ 1....总结：掌握并行流的使用与底层原理 特性 优势 注意事项 并行流 提升大数据量处理性能，充分利用多核CPU。 小数据量不适用，需避免数据竞争。...掌握并行流的用法与注意事项，让你在大数据集合处理中游刃有余。 学会并行流，提升Java代码性能，让你的大数据处理快到飞起！
在现实当中，并行化流开始并没有引起我的注意，直到我发现了它的应用场景后才发现，并行化流在提高性能以及编码难易程度上，代码bug上似乎要更胜一筹。...我们分别举几个数据量不同的例子，来说明for循环、串行化Stream流、并行化Stream流的性能在我本机的性能。 ?...从曲线图可以看出90000个学生以前3者的性能都是几毫秒，并没有太大区别，从90000个学生过后，串行化流性能主键走弱，并行化流的性能开始逐渐赶上for循环，但注意这并不意味着从900000个数据后并行化的数据就一定会超越...并行化流受CPU核数的影响，在本机2核下，在数据量小的情况下性能略高于串行化流，略低于for循环，在数据量中的情况下差不多，在数据量比较大时性能最差，但当数据量特别大时，性能也变得更好。...如果想要使用parallelStream想提高性能，一定要根据实际情况做好测试，因为并行化的流性能不一定比串行化流性能高。
并行执行 ?...set hive.exec.parallel=true; //打开任务并行执行 set hive.exec.parallel.thread.number=16; //同一个sql...允许最大并行度，默认为8。...当然，得是在系统资源比较空闲的时候才有优势，否则，没资源，并行也起不来。 严格模式 Hive提供了一个严格模式，可以防止用户执行“高危”的查询。...JVM重用 JVM重用是Hadoop调优参数的内容，其对Hive的性能具有非常大的影响，特别是对于很难避免小文件的场景或task特别多的场景，这类场景大多数执行时间都很短。
最近，谷歌等机构发现： 性能不好的微调模型先不要扔，求一下平均权重！ 就能在不增加推理时间以及内存开销的情况下，提高模型的准确性和鲁棒性。...将它扩展到多个图像分类以及自然语言处理任务中，也能提高模型的分布外性能，并改善新下游任务的零样本性能。...之前也有研究证明，沿单个训练轨迹进行权重平均，可以提高随机初始化训练模型的性能。 作者正是从这些结论中受到启发。...其中greedy soup是最主要采用的实现，因为它的性能比直接均匀地平均所有权重更高。...结果经过module soup操作后，两者在分布内和自然分布转移（distribution shifts）测试集上的表现都比最佳的单个微调模型性能更佳。
我们已经在之前的博客中分析了在只有一个写入端和最多 16 个 segment 的基本 IO 性能。这一次，我们使用高度并行的负载，每个流最多有 100 个写入端和 5000 个 segment。...这样的设置参考了当今云原生应用程序的需求，例如对于高度并行的工作负载，它们对于扩展和维持高性能的需求。...总之，Kafka 和 Pulsar 在增加分区和生产者数量时都会显著降低性能。需要高度并行性的应用程序可能无法满足所需的性能要求，或者不得不在这个问题上投入更多资源。...在高并行的需求下，应用程序可能不得不在数据持久性和高并行的性能下二选一。 基本配置下的 Pulsar 只能在 10 个 partition + 10 个生产者的情况下保持低延迟。...Pravega 的添加路径 (append path) 包括了多个批处理步骤，在保证数据持久性的同时，还能应对高并行度工作负载的挑战。今后还会有更多的性能测试博客。请保持关注。
这些研究系统能并行执行不同的数据块，一旦发现冲突，就会中止程序再重新执行。”" 在计算完成之前频繁中止程序并不是一个很有效的并行化策略。...第二是大的原子级任务内部可能会有能并行运行的子程序，但是由于这些任务是在特定的处理单元独立运行，因此这些子程序只能被连续执行。这样一来，性能就得不到提升。...有了Fractal，程序员在原子任务里只需在每个子程序里添加一行代码，就可以实现并行执行。程序的长度也只增加若干百分点。在以前，如果需要实现同步并行任务，程序长度得增加300—400个百分点。...但如果原子任务里有并行子程序，子程序的时间戳里会包含这个任务的时间戳。另外，如果子程序里还有并行的子程序，那么后面那个子程序的时间戳里包含前面子程序的时间戳，以此类推。...通过这种方式，子程序的排序里都包含原子任务的排序。 当一个任务里包含子程序，子程序里又不断包含其他子程序，这对于存储他们的专用电路来说，子程序里串联的时间戳太长了。
Neon汇编通常也被用于优化性能，如视频编解码、图像处理和音频处理等。由于Neon指令集提供了非常多的操作和灵活性，因此需要开发者有深入的理解和经验才能有效地使用。...三、相关工作 由于网上许多neon汇编优化工作都是和C语言相比，虽然具有一定参考意义，但本身C语言做的功能实现限制较多也比较简单，这篇博客更偏向于直接和OpenCV进行比较，毕竟在性能优化方面，OpenCV...vst3q_u8(rgb_aligned + gap + index, rgb_vector_lower); } } 这个时候，我们可以简单对比下优化后的耗时对比： 差距再进一步缩小，甚至是无限逼近了8核并行的...很遗憾，单核资源已然到达瓶颈，出现了反优化的效果，但还是有其它策略方向，比如多核并行，再拉出一个CPU，凑双跑并行加速，当然，回归到主题，文章只是想验证单核NEON效果。
在Pandas 2.0发布以后，我们发布过一些评测的文章，这次我们看看，除了Pandas以外，常用的两个都是为了大数据处理的并行数据框架的对比测试。...但是，Dask在大型数据集上的平均时间性能为26秒。 这可能和Dask的并行计算优化有关，因为官方的文档说“Dask任务的运行速度比Spark ETL查询快三倍，并且使用更少的CPU资源”。...上面是测试使用的电脑配置，Dask在计算时占用的CPU更多，可以说并行性能更好。 作者：Luís Oliveira
如何提高应用的性能及扩展性，提高计算机硬件的使用效率，显得尤为重要。从主流大规模并行硬件到能够充分发挥其资源性能的并行应用，中间有着巨大的鸿沟。...本次讲座由清华-青岛数据科学研究院邀请到了北京并行科技股份有限公司研发总监黄新平先生，从高性能并行计算发展趋势，到高性能并行计算性能优化基础，包括从系统级到代码级分析，常用的优化方法与工具，并行计算优化实战等方面进行了深入浅出的讲解...黄新平先生提出在高性能/并行计算系统越来越碎片化和普遍采用异构架构的今天，性能调优显得尤其重要。 从发展趋势来看，高性能运算的机器越来越普及，越来越碎片化。...二、高性能和并行计算优化基础 黄新平先生首先介绍了决定性能调优上限的两个定律：阿曼达定律和Gustafson定律。...并行科技的Paramon应用性能收集监控工具，会实时收集大量性能指标，实时显示并分析常见性能问题，并将这些数据记录下来，供Paratune应用性能分析工具进行详细分析，Paratune可以实时回放集群各服务器性能指标
Fortran以其强大的数组处理能力、高效的数值计算性能以及广泛的科学计算库支持而闻名。其发展历程经历了多个版本，从Fortran I到最新的Fortran 2018，不断引入新特性和改进性能。...子程序用于执行一系列操作但不返回值，而函数则用于执行计算并返回一个值。Fortran中的子程序和函数可以接受参数并传递数据。 如何学习： 学习Fortran中子程序和函数的定义和调用方法。...此外，Fortran还支持并行编程，如OpenMP、MPI等，用于提高程序的计算性能。 如何学习： 学习Fortran中面向对象编程的基本概念和使用方法。...学习Fortran的并行编程技术，如OpenMP、MPI等，并编写并行Fortran程序。...学习Fortran程序的优化方法，如代码优化、算法优化、并行优化等。 编写和调试自己的Fortran程序，并进行性能分析和优化。
图1：并行（非自回归）生成模型的发展。性能指标为 BLEU，在 WMT17 中英机器翻译任务上测试，所有结果均未使用知识蒸馏。...该方法相比之前的并行生成模型，其性能获得了飞跃式的增强： DA-Transformer不再依赖知识蒸馏，彻底摆脱自回归模型参与训练； 大幅超越之前所有的并行生成模型，最高涨点 4.57 BLEU； 首次在未使用知识蒸馏的情况下...实验结果：又快又好的并行生成 图5：机器翻译上的生成性能。Average Gap 代表与最好的自回归模型结果的差距。...特别地，在WMT17中英翻译数据集上，首次展示了并行生成模型能超越自回归模型性能，提升近0.6 BLEU； 与单次预测的并行生成模型相比，DA-Transformer大幅刷新了之前的SoTA，不仅提升了生成质量...该模型让并行生成模型摆脱了知识蒸馏，仅用单次的并行预测，模型能够获得和自回归模型类似或更好的效果，大幅刷新了 SoTA 性能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
