在计算机科学中,程序运行效率是一个重要的考量因素。针对需要处理大量数据或复杂计算任务的程序,使用并行计算技术可以大幅度加速程序的运行速度。C++作为一种高性能的编程语言,提供了多种并行计算的工具和技术,可以帮助开发人员充分利用计算资源,提高程序的性能。
1959 年到 1964 年间设计的计算机一般被称为第二代计算机。大量采用了晶体管和 印刷电路。计算机体积不断缩小,功能不断增强,可以运行 FORTRAN 和 COBOL。
最近在做一些WRF-Chem的开发工作,对源码里面的一些东西似懂非懂,借助Chatgpt增加了一些直观的认识,分享一下。
并行计算是在多个处理单元上同时执行计算任务的方法,以提高程序的性能。在 NumPy 中,可以使用一些工具和技术来进行并行计算,充分利用多核处理器的优势。在本篇博客中,我们将深入介绍 NumPy 中的并行计算,并通过实例演示如何应用这些技术。
GPU世界:这次非常感谢风辰大神能来到GPU世界来做专访。之前就听说风辰已经活跃于OpenGPU等专业的并行计算社区,对于并行计算领域也从事了好多年,在此是否能请您进一步介绍一下自己以及自己所属的这一行业? 风辰:我叫刘文志,网名风辰,毕业于中科院研究生院,毕业后在英伟达干了近三年;之后在百度IDL异构计算组跟着吴韧老师;现在在一家深度学习创业公司做异构并行计算相关的内容。 在深度学习领域,无论是训练还是部署对计算能力的需求都非常大。一次训练使用单X86 CPU来做,可能需要一年,使用8核CPU来做,也需
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。
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习(人工智能)的火热,异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU,到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关,且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平(即异构并行计算能力)高低有关。 一个简单的比喻是:两个芯片计算力分别是10T和 20T,某人的异构并行计算能力为0.8,他拿到了计算力为10T的芯片,而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片,而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力,而
欢迎开始学习GPU入门课程!GPU(图形处理器)在计算机科学和深度学习等领域有着广泛的应用。以下是一个适用于初学者的GPU入门学习课程目录,帮助了解GPU的基本概念、架构和编程:
随着人工智能技术的飞速发展,各种应用场景需求对计算资源的需求也越来越高。而 GPU 作为一种高效并行计算的硬件加速器,成为了人工智能计算的关键设备之一。本文将从使用 GPU 的 AI 技术场景应用与开发实践、如何有效地利用 GPU 进行加速、为什么有 CPU 还需要 GPU、GPU 为什么快等多个方面,逐步深入探讨 GPU 开发实践的相关知识点。
并行计算机: 通常来讲,从 硬件 的角度来讲,当前所有的单机都可以被认为是并行的:
上一起和大家聊了SAS和R在语法上的区别,本期继续昨天的话题,从“性能与并行计算(Performance & Parallel Computation)”这个方面来比较SAS和R。性能一直是许多同学孜孜追求的目标之一,SAS和R为了实现高性能各有什么独门秘籍?易用性怎样?本期将为您揭晓
本文介绍了.NET并行编程的基本知识,包括.NET中的并行编程模式、并行循环、并行LINQ等。通过这些知识,读者可以更好地理解.NET并行编程的基础,并更有效地使用.NET进行并行编程。
本文译自:https://blog.wolfram.com/2009/03/18/the-evolution-of-parallel-computing-with-mathematica/ 在 80 年代,我参加了一个科学演讲,是关于一种相当麻烦的方法来并行化当时存在的一个符号计算系统,我很快意识到我可以更优雅地为Mathematica带来并行性,这要归功于它的符号通信协议MathLink。这个协议让我不仅可以在同时运行的Mathematica内核之间交换数据,还可以交换程序。
MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”,适用于大量复杂的任务处理场景(大规模数据处理场景)。 Map负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系。 Reduce负责“合”,即对map阶段的结果进行全局汇总。 这两个阶段合起来正是MapReduce思想的体现。
彭渊,在Java技术领域从业十多年,曾撰写多款开源软件,历任淘宝高级专家和华为中间件首席架构师。开源代表作有Fourinone(四不像)分布式核心技术框架、CoolHash并行数据库引擎等,曾出版书籍《大规模分布式系统架构与设计实战》。 以下为作者分享的整理: 前言:“如何用70行java代码实现深度神经网络算法”一文发表后,反响非常好,为此非常感谢CSDN架构编辑钱曙光先生和机器学习编辑周建丁先生对中国原创技术实践的支持,并接受邀请,就各位朋友感兴趣的分布式核心技术Fourinone(四不像)和高性能
从Java 8 开始,我们可以使用Stream接口以及lambda表达式进行“流式计算”。它可以让我们对集合的操作更加简洁、更加可读、更加高效。
在HDFS系列完结之后,小伙伴们期待的MapReduce系列已经在向大家挥手了。本篇博客,小菌将为大家带来MapReduce的入门介绍!
在以往的计算机发展历史中,硬件技术的发展,特别是CPU频率的不断提高,总是给软件带来更强的性能提升。从386到586,从赛扬到奔腾,每次CPU频率的提升,都带来软件性能的大幅提升,而软件无需做任何变动。如果有客户抱怨你的软件性能不佳,我们无需着急,只需要升级到更高频率的CPU就可以了。当单核CPU的频率发展到3G之后,再往上发展就遇到了技术瓶颈,单核心CPU的发展已经到达一个极限,硬件厂商不得不转而向多核芯CPU发展,在一颗芯片中加入两个甚至多个运算核心,通过核心的增加,来提高芯片总的频率。当硬件通过增加运
下面是一个简单介绍matlab并行计算的文章,属于不知道多少次的转载,我找到原文地址了
mapReduce是一个计算框架,是指实现某项任务或某项工作从开始到结束的计算过程或流的结构
因为我学习的需要,要做模拟,需要用到前人写好的函数,然后又需要大量的循环(模拟一百次,每次生成500条曲线,450条训练,50条做预测)。每次做个运算要半个小时左右,实在是受不了了之后,找了很多的博客和也下载了cran的帮助文档来看。最后终于一遍遍的试出来了。
RDD依赖 什么是依赖关系 通过构建依赖可以实现RDD容错 子RDD依赖于父RDD 为什么需要依赖 因为Spark基于RDD进行并行计算 RDD不可变可分区可进并行计算的集合 通过划分在宽依赖和窄依赖可以在窄依赖的过程中可以实现RDD分区的并行计算 但是宽依赖部分需要从上一个RDD的不同分区拉取数据,在shuffle阶段无法实行并行计算 依赖关系种类 窄依赖:NarrowDependency 宽依赖:ShuffleDependency 如何判断宽窄? 通过一个父RDD跟一个子RDD对应,窄依赖 通过一个父R
spark是一个大数据分布式的计算框架,有一些并行计算的基础会更容易理解分布式计算框架的概念。对比并行计算,谈三个概念:
MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”,适用于大量复杂的任务处理场景(大规模数据处理场景)。即使是发布过论文实现分布式计算的谷歌也只是实现了这种思想,而不是自己原创。
优化图系统的性能需要综合考虑并行计算、垂直扩展和水平扩展等技术手段,并适时处理异常情况和错误,以确保系统的稳定性和可靠性。
编者按:文章来源自 Mapd,作者 Jonathan Symonds,AI 研习社编译。 █ 英伟达在 2016 年的强势崛起,GPGPU (GPU 通用计算)功不可没。 有许多原因使 2016 称得上是 GPU 之年。但事实上,除了在核心领域(深度学习、VR、自动驾驶),为什么把 GPU 用于通用计算仍然很模糊。 搞清楚 GPU 的作用,要先从 CPU 开始。大多数人对计算机 CPU 并不陌生,这可能要归功于英特尔——作为在事实上垄断了 PC、服务器平台 CPU 近十年的供应商,英特尔的巨幅广告支出,直接
MATLAB 是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域的软件。它具有独特的功能,如开发和调试脚本、可视化设计和数据管理等。在本文中,我们将举例说明 MATLAB 的几个独特功能,并介绍其在实际应用中的价值。
导读 在处理某些规模庞大和复杂的数据与计算时,量子计算独有的叠加和纠缠特性在算力方面相比于经典计算表现出强大优势。现阶段,由于量子计算机的研发受限于有效的量子比特数、相干时间长度、量子门操作精度等,对量子计算机的研究焦点进而转向量子模拟器,量子模拟器也因此成为发挥量子优越性和研究量子算法的有效途径。
r的future包提供了一种实现多线程并行计算的接口,但有时候在使用时,我发现r启动了比我设定的多得多的计算资源。
冯诺依曼架构自1945年提出以来,已经成为计算机系统设计的基础。然而,随着现代计算需求的不断增长,冯诺依曼架构的一些局限性逐渐显现出来。本文将讨论一种新的统一计算架构,该架构旨在解决冯诺依曼架构的瓶颈,并探讨其潜在的优势和应用。
注:不少学过点编程语言的人,都会抱怨 Python 语言的程序执行速度慢,因此对学习和使用此语言嗤之以鼻。暂且不论程序的执行速度是否是开发者追求的唯一目标(有意对此进行争论的,请参阅人民邮电出版社出版的《编程的原则》一书),单就提升 Python 计算速度而言,并行计算是一个重要的选项。本文即为这方面的入门资料。
当在使用深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等进行GPU加速计算时,有时你可能会遇到 CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED 的错误。这个错误通常是由于一些基础设置或配置问题引起的,下面将介绍解决这个问题的几种方法。
LSTM 和 Transformer 都是当下主流的特征抽取结构,被应用到非常多的领域,各有它的擅长和优缺点。关于 LSTM 与 Transformer 结构的强弱争论,笔者认为还是要根据具体的研究领域进行讨论才有意义,毕竟目前很多模型改进的方向,其实就是改造使得它更匹配领域问题的特性。
1.虚拟化技术:虚拟机的安装、设置、调度分配、使用、 故障检测与失效恢复等 2.云计算构架技术:研究解决适合于云计算的系统软硬件构架 3.资源调度技术:解决物理或虚拟计算资源的自动化分配、调度、配置、使用、负载均衡、回收等资源管理 4.并行计算技术:针对大数据或复杂计算应用,解决数据或计算任务切分和并行计算算法设计问题 5.大数据存储技术:解决大数据的分布存储、共享访问、 数据备份等问题 6.云安全技术:解决云计算系统的访问安全性、数据安全性(包括数据私密性)等问题 7.云计算应用:面向各个行业的、不同形式的云计算应用技术和系统
【本系列文章为山东大学郭阳教授《量子化学软件基础》课程的习题报告,涉及ORCA、BDF、Gaussian等量子化学软件的使用,在此分享给大家。】
记者 | 鸽子 前不久,商汤刚刚完成了4.1亿美金的B轮融资,创下了人工智能领域最大融资金额的记录。 据业界人士透露,之所以能完成这次巨大数额融资,一方面是因为商汤的算法在整个行业处于绝对领先的地位,另一方面,商汤的HPC部门十分强悍,近几年取得了不少突破性进展。 正是由于这样的突破,让投资方相信,商汤在未来完全有能力支撑其在商业化道路中的各项业务,稳步前进。 HPC,英文全称为High Performance Computing ——高性能计算,这是近一两年来随着深度学习的崛起,才逐渐进入人们视野的一
CPU的指令集通常被设计用来处理各种类型的任务,包括算术运算、逻辑运算、位操作等。由于其通用性,CPU的指令集比较复杂,执行各种任务的速度都不尽相同。此外,CPU还需要进行大量的控制和状态转换,因此在某些情况下,它的效率并不高。
转自:https://www.cnblogs.com/sorex/archive/2010/09/16/1828214.html
前三章中列出的大多数示例代码都很短,并没有涉及到复杂的操作。从本章开始将会把前面介绍的数据结构组合起来,构成真正的程序。大部分程序是由条件语句和循环语句控制,R 语言中的条件语句(if-else)和 C 语言中类似此处就不再介绍,循环语句包括 for 和 while 控制块。循环是社交网络分析的主旋律,比如使用 for 循环遍历分析网络中的每一个节点。当网络规模足够大时,并行处理又变得十分必要。熟练掌握本章的内容后,你的程序将会优雅而自然。
它非常适合于那些需要进行重复计算或大规模数据处理的任务,尤其是在数据科学和机器学习领域中。
纹理类型是一个句柄,指向一个一维/二维/三维的纹理数据;相当于OpenGL中的textureBufferID.
CUDA定义了一种针对GPU特性的指令集,允许程序员直接编写针对GPU硬件的代码。这些指令专为大规模并行处理而设计,能够高效地驱动GPU上的数千个并行处理单元(如CUDA核心或流处理器)同时工作。
Linus Torvalds,是一个传奇式的人物,他给出了Linux的原型,并一直积极推广Linux。1991年,在网络上发布了源码,从此之后,Linux族群迅速壮大。
前几期的大猫课堂中大猫教了大家“10行代码搞定滚动回归”,在那一期的最后大猫说文章中给出的是目前大猫看到的最快的实现方法,“如果有发现更快方法的小伙伴一定要联系大猫”,emmmm……现在看来大猫不得不自己寻找更快的方法了,因为大猫前几天遇到了这样一个需求:需要处理大约2700个股票的120日滚动回归,每次滚动回归包含一个OLS以及一个GARCH拟合。按照平均每个股票7年历史,每年250个交易日来算,那就大约需要完成2700*7*250*2=940万次拟合!这个运算在大猫的i7 3.5G+32G+1T SSD的地球人上似乎要永远运行下去,于是大猫只得乖乖停止进程思考提高运算效率的办法。
以上是高性能图存储架构的主要特点和设计原则,可以根据具体需求和场景进行适当调整和补充。
超标量(superscalar)架构是指在一颗处理器内核中实行了指令级并行的一类并行运算。这种技术能够在相同的CPU主频下实现更高的CPU吞吐率(throughput)。
R是一种强大的数据分析和统计建模语言,但在处理大数据集和复杂计算任务时,使用并发编程技术可以显著提高代码的执行效率和响应能力。本文将介绍R编程中的并发基础知识,包括并发编程的概念、并发与并行的区别、共享资源与竞态条件以及同步与互斥等概念。同时,还将介绍R语言中支持并发编程的相关工具和包,并提供示例代码以帮助读者更好地理解并发编程在R中的应用。
当核心数量不够或想限制当前任务使用的GPU核心数时可以使用网格跨步的思路编写CUDA程序。 背景 CUDA的执行配置:[gridDim, blockDim]中的blockDim最大只能是1024,但是并没提到gridDim的最大限制。英伟达给出的官方回复是gridDim最大为一个32位整数的最大值,也就是2,147,483,648,大约二十亿。这个数字已经非常大了,足以应付绝大多数的计算,但是如果对并行计算的维度有更高需求呢?答案是网格跨步,它能提供更优的并行计算效率。 网格跨步 📷 这里仍然以
OpenMP是一套基于共享内存方式的多线程并发编程库。第一次接触它大概在半年前,也就是研究cuda编程的那段时间。OpenMP产生的线程运行于CPU上,这和cuda不同。由于GPU的cuda核心非常多,可以进行大量的并行计算,所以我们更多的谈论的是GPU并行计算(参见拙文《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》和《浅析GPU计算——cuda编程》)。本文我们将尝试使用OpenMP将CPU资源榨干,以加速计算。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
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