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数据并行和任务并行

OpenCL并行加减乘除示例——数据并行与任务并行版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。...https://blog.csdn.net/zhouxuanyuye/article/details/79949409 OpenCL并行加减乘除示例——数据并行与任务并行关键词：OpenCL; data...parallel; task parallel 数据并行化计算与任务并行化分解可以加快程序的运行速度。...这种办法对不同的数据使用相同的核函数，称为数据并行。 ? 图3....数据并行方法图数据化并行使用的OpenCL的API函数是：clEnqueueNDRangeKernel() 以下是参考程序： host.cpp: #include "stdafx.h"

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C#数据并行和任务并行

C# 并行任务——Parallel类一、Parallel类 Parallel类提供了数据和任务的并行性；二、Paraller.For() Paraller.For()方法类似于...使用Paraller.For()方法，可以并行运行迭代，迭代的顺序没有定义。在For()方法中，前两个参数是固定的，这两个参数定义了循环的开头和结束。...但是最低迭代并没有数据出来，这是因为他是返回调用 Break 语句的最低迭代的整数，在这我们并没有break。...四、Parallel.Invoke() Parallel.Invoke()方法，它提供了任务并行性模式。...Parallel.ForEach()用于数据并行性，Parallel.Invoke()用于任务并行性；

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TPU中的指令并行和数据并行

高性能的多来自于并行，因此本文分别讨论了指令并行和数据并行的设计方法。...卷积计算中的数据并行 3.1 单指令多数据（SIMD）单指令多数据，故名思意是指在一条指令控制多组数据的计算。...根据指令流和数据流之间的对应关系，可以将处理器分为以下几个类别 SISD，单指令流单数据流，顺序执行指令，处理数据，可以应用指令并行方法 SIMD，单指令流多数据流，同一指令启动多组数据运算，可以用于开发数据级并行...MISD，多指令流单数据流，暂无商业实现 MIMD，多指令流多数据流，每个处理器用各种的指令对各自的数据进行操作，可以用在任务级并行上，也可用于数据级并行，比SIMD更灵活由于TPU应用在规则的矩阵...，提高了数据并行度。

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分布式训练中数据并行远远不够，「模型并行+数据并行」才是王道

作者：Saptadeep Pal等机器之心编译参与：魔王、杜伟数据并行（DP）是应用最广的并行策略，对在多个设备上部署深度学习模型非常有用。...来自加州大学洛杉矶分校和英伟达的研究人员探索了混合并行化方法，即结合数据并行化和模型并行化，解决 DP 的缺陷，实现更好的加速。...数据并行化（Data parallelism，DP）是应用最为广泛的并行策略，但随着数据并行训练设备数量的增加，设备之间的通信开销也在增长。...来自加州大学洛杉矶分校和英伟达的研究人员探索了混合并行化方法，即每一个数据并行化 worker 包含多个设备，利用模型并行化分割模型数据流图（model dataflow graph，DFG）并分配至多个设备上...该研究的贡献如下：当 DP 愈加低效时，可以使用混合并行化策略（即每个数据并行化 worker 在多个设备上也是模型并行化的）进一步扩展多设备训练。

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C#：数据并行

数据并行是指对源集合或数组中的元素同时（即并行）执行相同操作的情况。...简单的并行for循环 Parallel.For(0, length, i => { //do something about i }); 并行foreach循环...break和continue 在使用并行for的时候，普通的break和continue在这里并没有太大作用。...localInit: 用于返回每个任务的本地数据的初始状态的函数委托。 body: 将为每个迭代调用一次的委托。 localFinally: 用于对每个任务的本地状态执行一个最终操作的委托。...类型参数: TLocal: 线程本地数据的类型。第三个参数的类型为 Func，其中 TResult 是将存储线程本地状态的变量的类型。

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GPU数据并行结构

GPU则不同，为了保证并行数据计算性能，GPU芯片中很大一部分面积是大量的处理器，也叫做着色器核心(shader core)，这是用于执行某些相对独立任务的小型处理器。...GPU是一个流处理器，它会依次处理有序的相似数据。由于这些数据的相似性（例如一组顶点或者像素），GPU可以进行大规模的并行处理。...能够并行处理的另外一个因素是，着色器调用是相对独立的，他们不需要邻近调用的信息，也不需要共享可写的内存位置。...GPU的设计就是为了并行处理大量的相似任务，因此，GPU采用了SIMD架构来最大化并行度。这个架构的特点是：有一个指令控制单元，负责发出指令。有多个执行单元，这些执行单元可以同时执行相同的指令集。...那么这种架构的优势就很明显了，可以使用更小的硅芯片（也就意味着更小的功耗）来处理数据（比如解析代码等）和进行切换（因为都是并行运算）。

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并行数据库

并行数据库系统是新一代高性能数据库系统，致力于开发数据库操作的时间并行性和空间并行性，是当今研究热点之一。并行数据库技术起源于20世纪70年代的数据库机研究，希望通过硬件实现关系操作的某些功能。...并行数据库系统的目标一个并行数据库系统应该实现高性能、高可用性、可扩充性等目标。...1）高性能并行数据库系统通过将数据库管理技术与并行处理技术有机结合，发挥多处理机结构的优势，从而提供比相应的大型机系统要求高得多的性价比和可用性。...例如，通过将数据库的多个磁盘上分布存储，利用多个处理机对磁盘数据进行并行处理，可以解决磁盘的瓶颈问题。...数据复制还应与数据划分技术相结合，以保证当磁盘损坏时系统仍能并行访问数据。 2）可扩充性并行数据库系统的可扩充性是指系统通过增加处理和存储能力，使其具有可平滑地扩展性能的能力。

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聊聊并行并行编程

并行和并发有着小小的区别：并行意味着问题的每个分区有着完全独立的处理，而不会与其他分区进行通信。并发可能是指所有的一切事务，这可能需要紧密的，以锁的形式或其他的互相通信的方式形成的相互依赖。...因为并行编程的相对较难，导致工程师的生产率不会太高，会聚焦于更精密的细节，花费大量的时间。...内存带宽，这个也不可小视，因为计算机内部数据的传输并不是无限大的。I/O带宽，这个直接限制了程序的运行速度。...并行任务变得复杂不仅仅在于之上的原因，更因为： 1.对代码，对任务的分割，这会导致错误处理以及事件处理更为复杂。如果并行程序之间会牵扯到交互，通信的时间成本，共享资源的分配和更新更为复杂。...2.并行访问控制，单线程的应用程序可以对本实例中的所有资源具有访问权，例如内存中的数据结构，文件之类的。

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Mariana DNN 多 GPU 数据并行框架

Mariana技术团队考虑到上述问题，在Mariana的DNN多GPU并行训练框架中，选择了数据并行的技术路线，完成了升级版的单机多GPU数据并行版本。...因此，如何将其有效地应用到数据并行框架中，是我们所需要解决的另一个重点问题。系统概述如何数据并行？数据并行：指对源数据集合中的元素同时（即并行）执行相同操作的情况。...在数据并行操作中，将对源数据集合进行分区，以便多个并行处理单元能够同时对不同的子数据集合进行操作。...图3 2 GPU数据并行系统框架示意 GPU Worker Group: 数据并行的承载体数据并行以Worker Group为基本组织形式，调度来源于CPU，计算资源来源于GPU卡。...在数据并行的场景下，将每颗GPU绑定一个Worker Group，即形成8路数据并行的并行化训练配置。

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离散数据、Jaccard系数和并行处理

对于大型数据集，这可能是一项艰巨的任务，因此我们可以使用并行处理来缩短时间。...但首先，让我们利用multiprocessing包并创建一个部分函数来并行地将几个观察结果与目标进行比较(这将节省大量时间和内存)。...这是经过并行处理30万个100个特征的样本的结果。你可能会遇到具有更多特征和更多观察的数据集。...你会看到，对于前三分之一的数据（1/5概率为1的数据），你会看到有一个峰值，Jaccard的相似性得分为0.2（20%）。其他山峰也一样。...结论当你有二值数据(如指标特征或虚拟变量)，并希望在观察数据之间创建某种距离度量时，请考虑这个Jaccard系数/相似性得分。这是相当直观的，但是需要一些额外的工作来在大量的数据上进行测量。

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深入并行：从数据倾斜到布隆过滤深度理解Oracle的并行

上一篇请阅读：深入并行：从生产者到消费者模型深度理解Oracle的并行数据倾斜对不同分发方式的影响数据倾斜是指某一列上的大部分数据都是少数热门的值(Popular Value)。...Hash join 时, 如果 hash join 的右边连接键上的数据是倾斜的, 数据分发导致某个 PX 进程需要处理所有热门的数据, 拖长sql 执行时间, 这种情况称为并行执行倾斜。...执行路径变长,为了保证并行执行的正常进行, 执行计划可能会插入相应的阻塞点, 在 hash join 时 , 把符合 join条件的数据缓存到临时表, 暂停数据继续分发....• Oracle 并行执行为什么使用生产者-消费者模型. • 如何阅读并行执行计划. • 不同的数据分发方式分别适合什么样的场景. • 使用 partition wise join 和并行执行的组合提高性能.... • 数据倾斜会对不同的分发方式带来什么影响. • 由于生产者-消费者模型的限制, 执行计划中可能出现阻塞点. • 布隆过滤是如何提高并行执行性能的. • 现实世界中, 使用并行执行时最常见的问题.

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传播问卷调查数据不够？自己生成假数据！

问卷调查 Excel 样式图片 <a href="https://bornforthis.cn/web_runing...家人朋友的认可和理解) 24、(掌握更多烹饪技巧，让食物变得美味和丰富) 24、(需要学习更多营养学及中西医知识) 24、(能买到更多素食专属产品) 24、(其他) 总分改写成 Python 字符串并生成目标<em>数据</em>...对<em>数据</em>进行编码 sex = [1, 2] age = [1, 2, 3, 4, 5, 6] education = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] job = [i for i in...) for head in head_data: sheet.write(0, head_data.index(head), head) # sheet.write(行, 列, 写入<em>数据</em>...) for head in head_data: sheet.write(0, head_data.index(head), head) # sheet.write(行, 列, 写入<em>数据</em>

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并行爬虫和数据清洗工具（开源）

，支持串行和并行处理内置正则解析，html转义，json转换等数据清洗功能，直接输出可用文件插件式设计，能够非常方便地增加其他文件和数据库格式能够支持几乎一切网站，能自动填入cookie github...：如何采集所有二手房数据呢？...并行优化最简单的并行化，应该从流的源头开始： ? 但如果队首只有一个元素，那么这种方法就非常低下了： ? 一种非常简单的思路，是将其切成两个流，并行在流中完成。 ?...以大众点评为例，北京有14个区县，有30种美食类型，那么先通过流1,获取420个元素，再以420个元素的基础上，进行并行，这样速度就快很多了。...你也可以在14个区县之后插入并行化，那么就有14个子任务。etlpy通过一个ToListTF模块（它什么都不干）作为标识，作为流1和流2的分割符。

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AntDB数据并行加载工具的实现

1.概述数据加载速度是评判数据库性能的重要指标，能否提高数据加载速度，对文件数据进行并行解析，直接影响数据库运维管理效率。...Copy命令是大家都比较熟悉的，但Copy命令导入数据需要通过CN节点，制约了数据的导入性能，无法实现并行、高效的加载。而AntDB并行加载工具可以绕过CN节点，直连数据节点，大大提高了加载的速率。...2.实现原理2.1 并行加载工具整体流程并行加载工具有两种线程，一种是文本处理线程，另外一种是数据处理线程。文本处理线程只有1个，用来读取文件，并按行进行拆分，拆分后将行数据发送到数据处理线程。...数据处理线程是多个，并行分析行数据，并加载到相应数据节点。图片2.2 文本处理并行加载工具支持Text和Csv两种格式的文件，下面简要说明下。...8.支持编码转换并行加载工具支持数据编码转换，在文件中数据和数据库的编码不同时，工具会对文件中数据编码的转换之后再插入数据库。4.性能并行加载工具相比Copy命令，有效提升了数据加载的效率。

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黑产大数据：手机黑卡调查

都是什么卡为了调查这些手机黑卡的来源，猎人君决定亲自购买一些手机黑卡进行研究，来反向追踪黑卡来源。...谁家流出的号在调查手机黑卡产业链过程中，猎人君经过持续监控捕获了大量手机黑卡号码，并对这些黑卡进行了分析，分析结果如下：虚拟运营商下的手机黑卡占所有黑卡的比例确高达59.81%，乃当之无愧的黑卡主力来源...谁在被攻击通过对手机黑卡产业的攻击数据挖掘，猎人君发现攻击最多的前4大行业依次为互联网金融、电商、社交、O2O，占所有攻击的64.7%。...造成多大的危害经过和手机黑卡产业内不同的人进行友好交流，猎人君得到了一份还算靠谱的黑卡产业各分工获利数据，由此推算每年手机黑卡产业给企业造成的直接经济损失超过40亿。...由于有些数据的可靠性暂无其它渠道可以验证，这份数据还需大家自行判断可靠性。

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FunDA（14）－示范：并行运算，并行数据库读取 - parallel data loading

FunDA的并行数据库读取功能是指在多个线程中同时对多个独立的数据源进行读取。这些独立的数据源可以是在不同服务器上的数据库表，又或者把一个数据库表分成几个独立部分形成的独立数据源。...当然，并行读取的最终目的是提高程序的运算效率。在FunDA中具体的实现方式是对多个独立的数据流进行并行读取形成一个统一综合的数据流。我们还是用上次示范所产生的表AQMRPT作为样板数据。...val countiesP_ZStream = countyLoader.fda_typedStream(qryCountiesP_Z.result)(db_b)(64,64)() 然后对这四个数据源进行并行读取...combinedStream = fda_par_load(statesStream,countiesA_KStream,countiesK_PStream,countiesP_ZStream)(4) 现在这个组合的数据流里最少有两种不同的数据元素...我们可以在combinedStream上连接两个用户自定义函数（user-defined-task）分别截取States和Counties数据行并且把它们转化成各自的插入数据指令行（ActionRow）

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腾讯云大数据技术介绍-实时并行处理数据

大数据实时并行处理上面我们讲了大数据的数据查询方法，使用Hive或者 Impala，但是这些只能查询固定历史的数据，如果要实时计算可能就不是那么合适了。那如何进行实时并行处理数据呢？...Flink能够分布式运行在上千个节点上,将一个大型计算任务的流程拆解成小的计算过程,然后将tesk分布到并行节点上进行处理,在执行任务过程中,能够自动发现事件处理过程中的错误而导致数据不一致的问题。...您可以借助 TBDS 在公有云、私有云、非云化环境，根据不同数据处理需求选择合适的大数据分析引擎和相应的实时数据开发、离线数据开发以及算法开发服务，来构建您的数据仓库、用户画像、精准推荐、风险管控等大数据应用服务...还有大数据开发平台：数据开发平台 WeData 数据开发平台 WeData（以下简称 WeData）是位于云端的一站式数据协作开发平台，提供了即席分析、工作流协同编排、数据资产管理和数据治理等全链路数据加工能力...，帮助数据工程师高效构建企业级数据中台架构，助力企业用数据驱动业务增长。

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数据可视化分析案例：探索BRFSS电话调查数据

“ BRFSS是一项横断面电话调查，州卫生部门每月通过座机和电话进行调查，并获得标准化问卷和CDC的技术和方法支持。在进行BRFSS座机电话调查时，访问员从一个家庭中随机选择的成年人那里收集数据。...推论范围（普遍性/因果关系）：普遍性：调查数据是从50个州和美国领土收集的，这使得数据看起来足够随机样本，从而可以将其推广到整个美国人口。...方法论，偏见和需要改进的方面的问题：通过电话调查，有可能低估了几种类型的个人： 1.没有座机或手机的个人 2.拒绝回答或参加电话调查的个人。 3.在进行调查时无法通过电话联系/无法联系到调查的个人。...数据中还存在某些异常值，其中一些反馈者在没有受过教育的情况下会“满意”或“非常满意”。由于大多数人口至少已从高中毕业，因此该数据似乎准确地代表了受访者的分布。...本文摘选《R语言数据可视化分析案例：探索BRFSS数据》

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大数据并行计算利器之MPIOpenMP

随着并行计算技术的发展，利用不同的编程模型，许多数据密集型的计算任务可以被同时分配给单机多核或多机多处理器进行并行处理，从而有可能大幅度缩减计算时间。...目前在集群计算领域广泛使用MPI来进行并行化，在单机领域广泛使用OpenMP进行化，本文针对基于等价对的二值图像连通域标记算法的进行了并行化设计，利用不同的并行编程模型分别实现了不同的并行算法，并通过实验对利用不同并行编程模型所实现的连通域标记算法进行了性能对比分析...3 并行化策略 3.1 数据划分并行策略二次扫描的串行算法中，非直接相邻的各像元数据之间是无关的，将图像分割为数据块后，对于各个数据块之间的主体运算也是独立无关的，可并行性较高，因此可通过对图像进行分块来加快计算时间...5 测试准备 5.1 实验目的 a）正确性； b）效率：测试不同连通域数目的数据、不同机器环境（单机和集群）、不同并行编程模型（MPI和OpenMP）对二次扫描并行算法效率的影响。...c）测试数据两个相同数据量（ 18640×22260 ）的二值栅格图像，一个连通域为3个（简单图），一个连通域为10433个（复杂图） 6 效率测试结果 6.1 结果1：复杂图和简单图的运行时间 ?

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调查报告：企业使用大数据现状

为了寻找到明确的答案，研究人员调查了诸多企业的IT经理和管理人员，受访者们分享了他们组织的大数据计划、投资和重点细节。...这次调查所涉及的企业处于大数据部署的各个不同阶段。有些企业已经实施(19%)或正在实施(25%)大数据项目。其他企业已制定了实施计划——会在未来12个月(16%)或未来13-24个月(16%)实施。...以下是本次调查所发现的其他一些关键要点： 1、企业希望决策更准确，更快速。为什么要使用大数据?因为它在企业决策的质量和速度方面发挥着至关重要的作用。...企业已经积累了与其客户和业务相关的巨大的数据集。在所有接受调查的企业中，目前所管理的平均数据量为164TB。...调查发现，有限的预算是最紧迫的大数据挑战。在受访企业中，投资充裕的极少。在低端市场，19%的受访企业称其来年在大数据上的花费少于10万美元。

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