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"
-- 建立测试表 CREATE TABLE t (a NUMBER); -- 建立存储过程 CREATE OR REPLACE PROCEDURE p_parallel (p_min IN
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；
同时，文章还讨论了数据传输中的安全性问题，提出了不依赖加密算法的数据传输安全方案 目录显存：存储，GPU：计算流水线切分策略：（数据并并，多头并行，单头MLP切片）存储（显存）和计算（GPU）负载不均衡的问题...：存储，GPU：计算流水线切分策略：（数据并并，多头并行，单头MLP切片）显存与存储： 显存（Video Memory或Graphics Memory）是GPU上的专用内存，用于存储图形数据、纹理、帧缓冲区等...在图形处理和并行计算任务中，显存扮演着关键角色，因为它需要快速访问和存储大量数据。...存储（显存）和计算（GPU）负载不均衡的问题1,2,3,4,5指的计算任务（数据切分）大方块代表GPU计算黄色代表显存存储和计算负载不均衡的问题主要出现在大规模并行计算环境中，尤其是在训练大型语言模型时...解决办法：重计算和流水线切分策略为了解决存储和计算负载不均衡的问题，重计算和流水线切分策略被广泛应用于大规模并行计算中。
**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。
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。
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。
数据结构与pandas非常相似，比较容易理解。...一、数据读取与存储 先来看看dask能读入哪些内容： ?...npartitions=2) >>> df = b.to_dataframe() 变为dataframe格式的内容 . 4、Dask Delayed 并行计算 from dask import delayed...二、Delayed 并行计算模块 一个先行例子，本来的案例： def inc(x): return x + 1 def double(x): return x + 2 def add...三、和SKLearn结合的并行算法 广义回归GLM：https://github.com/dask/dask-glm tensorflow深度学习库：Dask-Tensorflow 以XGBoost
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...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。...类型参数告知编译器将要用于存储线程本地状态的临时变量的类型。 此示例中的 () => 0 表达式表示线程本地变量的初始值为零。如果是一个对象，是这样：() => new MyClass()。
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。...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。...共享键值存储：Rendezvous 完成后，将创建并返回一个共享键值存储，实现 torch.distributed.Store API。...此存储仅在已完成的 Rendezvous 成员间共享，用于初始化作业控制和数据平面所需的信息交换。
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。...如果我们为每个片元的本地寄存器都提供了一点存储空间，用于保存程序运行状态，当第一个片元着色器程序停滞时，可以切换到另一个片元着色器程序，这个切换过程很快，因为基本不需要切换指令，只需要切换顶点数据等。...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）。...用现代GPU的术语来说，每个片元的像素着色器调用都可以被称为一个线程，但不同于CPU的线程，它包括用于存储着色器输入数据的存储空间，以及用于着色器执行的任何寄存器空间。...当需要存储读取时，必然是全部的线程都遇到了，此时这个warp会切换到另一个wrap，但每个线程的数据不会被修改，warp也会记录下线程正在执行的指令。这个交换只是将一组处理器核心指向了另一组线程。
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*
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。...90年代以后，存储技术、网络技术、微机技术的迅猛发展，以及通用并行计算机硬件的发展，为并行数据库技术的研究奠定了基础。 ！...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。...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。
FileOutputStream os = openFileOutput("file.txt", Context.MODE_PRIVATE); String text = "写数据到文件...data/data//files目录下 openFileOutput和openFileInput方法可以获得操作文件的OutputStream以及InputStream对象，而且可以通过流对象处理任何文件的数据...totalBlocks = stat.getBlockCount(); return totalBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置存储剩余存储空间...stat.getAvailableBlocks(); return availableBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置存储总的存储空间...byte[] buffer = new byte[8192]; int count = 0; // 写入数据
数据缓存 通过《网络数据采集和解析》一文，我们已经知道了如何从指定的页面中抓取数据，以及如何保存抓取的结果，但是我们没有考虑过这么一种情况，就是我们可能需要从已经抓取过的页面中提取出更多的数据，重新去下载这些页面对于规模不大的网站倒是问题也不大...使用NoSQL Redis简介 Redis是REmote DIctionary Server的缩写，它是一个用ANSI C编写的高性能的key-value存储系统，与其他的key-value存储系统相比...Redis支持数据的持久化（RDB和AOF两种方式），可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。...Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供hash、list、set，zset、hyperloglog、geo等数据类型。...配置底层有多少个数据库。 配置Redis的持久化机制 - RDB。 配置Redis的持久化机制 - AOF。 配置访问Redis服务器的验证口令。
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。
SharedPreferences作为android的存储方式有以下特点： 1.只能存放key-value模式的键值。 2.本质就是就是以xml文件在应用程序所在包中存放数据。...用户不需要去 xml文件的生成和解析 4.由于 SharedPreferences 只能存放key-value 简单的数据结构，通过用来做软件配置参数，用来配置用户对软件的自定义或设置参数。...如果要存在复杂的数据，可以使用文件，如果还需要方便的增删改查 的话，就只能用Sqlite数据库来完成 下面是该使用的代码： 所用的字符串 <?...this.getApplicationContext()); pref.save(name, ID, phone); Toast.makeText(this.getApplicationContext(), "写入数据成功...用户只需要创建一实体，然后想里面添加数据和取出数据，即可 结果如下：
◆ NoSQL数据存储 传统的架构方法是在服务之间共享一个数据库，而微服务却与之相反，每个微服务都拥有独立、自主、专门的数据存储。...选择理想的数据存储的第一步是确定微服务数据的性质，可以根据数据的特点将数据大致做如下划分。 全局共享数据：缓存服务器是存储短暂数据很好的例子。...◆ K-V存储 K-V存储指按照键值（Key-Value）进行的数据存储，其中Key是数据的标识，和关系数据库中的主键含义一样；Value是具体的数据。...◆ 列式数据库 顾名思义，列式数据库就是按照列来存储数据的数据库，与之对应的传统关系数据库被称为“行式数据库”，关系数据库就是按照行来存储数据的。...相关推荐 推荐文章 干货：RabbitMQ核心概念及工作原理 中高级程序员可能都不会使用spring-boot-starter-jdbc访问MySQL 探索云原生技术之基石——Docker容器 一种并行
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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