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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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算力共享：数据并行，模型并行，流水线并行，混合并行策略

**数据并行（Data Parallelism）** - **原理**：将训练数据划分成多个子集，分配到多个计算设备（如GPU）上。...数据首先在第一个GPU上经过1 - 3层的处理，然后传递到第二个GPU进行4 - 6层的处理，最后在第三个GPU上完成7 - 10层的处理。二、混合并行策略举例1....这样可以减少跨机通信的频率和数据量，提高整体训练效率。2. **Megatron - LM的混合并行** - **策略**：结合了**数据并行和模型并行**。...通过数据并行来利用多个GPU处理不同的数据子集，同时采用模型并行（如张量并行和流水线并行）来处理模型过大无法在单个GPU上运行的问题。...- **具体操作**： - 在数据并行方面，将大规模的训练语料划分成多个小批次，分配到多个GPU上进行训练。

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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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【AI系统】数据并行

数据并行的实现方式多种多样，按照同步方式进行分类，包括同步数据并行和异步数据并行。同步数据并行要求所有计算节点在每一轮迭代后同步其参数，确保模型的一致性。...按照实现方式进行分类，包括数据并行、分布式数据并行、完全分片的数据并行、异步的数据并行、弹性数据并行以及参数服务器。在本文中，集中关注与 PyTorch 框架相结合的数据并行算法。...分布式数据并行 DDP分布式数据并行（Distributed Data Parallel, DDP）是数据并行的一种高级形式，它综合了多种优化，是当前应用最广的并行算法之一，通常用于大型 NPU AI...除此以外，DDP 针对数据并行的缺点做了许多改进，并拥有良好的的扩展性，如：完全分片的数据并行就是基于分布式数据并行的内存高效扩展版本。...异步数据并行前面的介绍都是基于同步的数据并行，同步的数据并行特别适用于计算资源相对均衡的情况。在同步数据并行中，每个 NPU 都处理数据的一个子集，并独立地计算梯度。

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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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模型并行、数据并行、流水线并行以及混合并行的适用场景、优劣

模型并行、数据并行、流水线并行以及混合并行的适用场景、优劣- **数据并行** - **适用场景**：**适用于模型规模相对较小，能够在单个计算设备（如 GPU）上完整运行**，但训练数据量巨大的情况...例如在大规模图像分类任务中，常见的卷积神经网络模型（如 ResNet、VGG 等）在处理大规模图像数据集（如 ImageNet 或更大规模的自定义数据集）时，数据并行能有效利用多个计算设备加速训练。...例如在训练大型多模态模型（结合文本、图像、音频等多种数据）或超大规模的语言模型时，混合并行可以充分发挥不同并行策略的优势。...- **优点**：结合了**数据并行、模型并行和流水线并行的优点，能够根据模型结构、数据特点和硬件资源的实际情况**，灵活地调整并行策略，实现最优的训练效率。...假设有 8 个 GPU 可用，在数据层面，可以采用数据并行将**多模态数据分成 8 份**进行处理；在模型的某些计算密集部分（如 Transformer 模块中的自注意力机制）采用**模型并行**（如*

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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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转载:【AI系统】数据并行

数据并行的实现方式多种多样，按照同步方式进行分类，包括同步数据并行和异步数据并行。同步数据并行要求所有计算节点在每一轮迭代后同步其参数，确保模型的一致性。...按照实现方式进行分类，包括数据并行、分布式数据并行、完全分片的数据并行、异步的数据并行、弹性数据并行以及参数服务器。在本文中，集中关注与 PyTorch 框架相结合的数据并行算法。...分布式数据并行 DDP分布式数据并行（Distributed Data Parallel, DDP）是数据并行的一种高级形式，它综合了多种优化，是当前应用最广的并行算法之一，通常用于大型 NPU AI...除此以外，DDP 针对数据并行的缺点做了许多改进，并拥有良好的的扩展性，如：完全分片的数据并行就是基于分布式数据并行的内存高效扩展版本。...异步数据并行前面的介绍都是基于同步的数据并行，同步的数据并行特别适用于计算资源相对均衡的情况。在同步数据并行中，每个 NPU 都处理数据的一个子集，并独立地计算梯度。

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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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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 字符串并生成目标数据...对数据进行编码 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, 写入数据...) for head in head_data: sheet.write(0, head_data.index(head), head) # sheet.write(行, 列, 写入数据

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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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【AI系统】完全分片数据并行 FSDP

上一篇文章内容介绍了通用的数据并行和分布式数据并行，主要是对神经网络模型的输入数据 mini-batch 进行分布式处理。...并且讨论了同步数据并行和异步数据并行的差异点，深入到 PyTorch AI 框架的弹性数据并行是如何实现与处理的。...前置知识在介绍针对权重数据、优化器数据和梯度数据进行分布式数据并行的算法 FSDP 前，需要一些前置知识，如何执行混精度训练和对显存消耗进行估算，以帮助更好地理解完全分片数据并行算法 FSDP。...由于数据并行的模型状态在所有数据并行进程中冗余存储，因此内存效率低下，但数据并行具有更高的计算粒度和更低的通信量，从而具有更高的训练效率。...数据并行训练的通信量与批处理大小成反比，由于 P_{a} 导致批处理大小增加一个数量级，可能会导致数据并行通信量减少一个数量级。

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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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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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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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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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