OpenMP是一种用于并行编程的开放标准，它旨在简化共享内存多线程编程的开发过程。OpenMP提供了一组指令和库例程，可以将顺序程序转换为可并行执行的代码。
在当今多核处理器的时代，利用并行计算的能力以最大化性能已成为程序员的重要任务之一。OpenMP 是一种并行编程模型，可以让我们更容易地编写多线程程序。本文将深入浅出地探讨 OpenMP 的工作原理、基本语法和实际应用。
1 背景 图像连通域标记算法是从一幅栅格图像（通常为二值图像）中，将互相邻接（4邻接或8邻接）的具有非背景值的像素集合提取出来，为不同的连通域填入数字标记，并且统计连通域的数目。通过对栅格图像中进行连
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
OpenMP 是基于共享内存模式的一种并行编程模型, 使用十分方便, 只需要串行程序中加入OpenMP预处理指令, 就可以实现串行程序的并行化. 这里主要进行一些学习记录, 使用的书籍为: Using OpenMP: Portable Shared Memory Parallel Programming 和OpenMP编译原理及实现技术
在这学期的并行计算课程中，老师讲了OpenMP,MPI，CUDA这3种并行计算编程模型，我打算把相关的知识点记录下来，便于以后用到的时候查阅。
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
“ 生活不止眼前的苟且， 还有套路与反套路的情人节！ ” 今天是2017年的情人节， 在这样一场年度虐狗大会中， 如果还用鲜花巧克力的套路， 那就实在太无趣了！ 就在Lady我在网络上发起用并行编
#pragma是C和C++编译器提供的一种预处理指令（preprocessor directive），用于控制编译器的行为或指示特定的编译器选项。它以#pragma开头，后面跟着不同的命令或参数。
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多
一、课程介绍 本次分享课程属于《C#高级编程实战技能开发宝典课程系列》中的一部分，阿笨后续会计划将实际项目中的一些比较实用的关于C#高级编程的技巧分享出来给大家进行学习，不断的收集、整理和完善此系列课程！ 1.1、本次分享课学完后我们要达到学习的目标和成果？ 1）、熟悉并了解.NET并行编程的原理以及应用场景。 2）、C#并行编程原理通过现象看本质。 3）、如何解决C#匿名方法在循环体中出现的闭包现象。 4）、如何解决并行编程在访问共享资源的时候会出现不安全的情况。 5）、C#常见的几种实现
下一代英特尔 C/C++ 编译器的表现会更加出色，因为它们将使用 LLVM 开源基础架构。
2017年7月31日，高性能计算领域专业媒体HPCwire发表文章，介绍了英特尔研究人员对人工智能与高性能计算结合的技术展望。 将适应于特定问题的深层神经网络扩展到具有数千个节点的大型系统是一项具有挑
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈— 前言 在高性能计算的项目中我们通常都会使用效率更高的编译型的语言例如C、C++、Fort
编辑程序让电脑执行的过程就叫编程 很多软件都可以编程 具有代表性的计算机语言有，BASIC C，C++，VB，VF，SQL,网页编程JSP，ASP，PHP ，软件是eclipse，,等等。Java是目前应用最广泛的编程语言之一，大学中则常常以C语言作为编程的入门语言， （初学者通用符号指令代码）的缩写，是国际上广泛使用的一种计算机高级语言。
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。
高性能计算领域专业媒体HPCwire发表文章，介绍了英特尔研究人员对人工智能与高性能计算结合的技术展望。 将针对特定问题的深度神经网络扩展到具有数千个节点的大型系统是一项具有挑战性的工作。事实上，这是将人工智能（AI）和高性能计算（HPC）进行融合时面临的几个障碍之一。英特尔院士（Intel Fellow）、英特尔并行计算实验室（Parallel Computing Lab）主管撰写了一篇博客，描述英特尔为了更好地了解和解决这个问题所做的努力，并承诺将在2017年全球超级计算大会（SC2017）上提
之前微信公众号里有一位叫sara的朋友建议我写一下Parallel的相关内容，因为手中商城的重构工作量较大，一时之间无法抽出时间。近日，这套系统已有阶段性成果，所以准备写一下Parallel的相关内容，正好也延续之前的C#并发编程系列。
多核编程并不是最近才兴起的新鲜事物。早在intel发布双核cpu之前，多核编程已经在业内存在了，只不过那时候是多处理器编程而已。为了实现多核编程，人们开发实现了几种多核编程的标准。open-mp就是其中的一种。对于open-mp还不太熟悉的朋友，可以参照维基百科的相关解释。
说到并行计算，我们有一个不可绕开的话题——MPI编程。MPI是一个跨语言的通讯协议，用于编写并行计算机。支持点对点和广播。MPI是一个信息传递应用程序接口，包括协议和和语义说明，他们指明其如何在各种实现中发挥其特性。MPI的目标是高性能，大规模性，和可移植性。MPI在今天仍为高性能计算的主要模型。与OpenMP并行程序不同，MPI是一种基于信息传递的并行编程技术。消息传递接口是一种编程接口标准，而不是一种具体的编程语言。简而言之，MPI标准定义了一组具有可移植性的编程接口。
1999年，英伟达定义了GPU，GPU的出现被业界视为现代计算机图形技术的开端。然而GPU的微架构天生适合矩阵类并行计算，其能力不仅限于显卡领域，于是从21世纪早期就有专业的计算人员想要使用GPU做一些人工智能领域相关的并行计算。但是，想要调用GPU的计算能力必须编写大量的底层语言代码。
所谓性能，更像是可扩展性以及效率。不再聚焦于单个CPU的性能，而是在于平均下来CPU的性能。这个来源于摩尔定律的失效，
这次我要和大家分享一种加速海量任务执行的方法，那就是Python并行编程。如果你经常处理大量的任务，并且希望能够同时执行它们以提高效率，那么并行编程将会给你带来巨大的帮助！
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。
哈喽，朋友们，之前我们学习了一些 RxJava2.x 的常用操作符，今天我们来继续学习一下RxJava 的并行编程。
在理想情况下，编译器使用自动并行化能够管理一切事务，使用OpenMP指令的一个优点是将并行性和算法分离，阅读代码时候无需考虑并行化是如何实现的。当然for循环是可以并行化处理的天然材料，满足一些约束的for循环可以方便的使用OpenMP进行傻瓜化的并行。
在一台48c的服务器上，就import xgboost，还没进行训练，通过命令发现，线程数就达到48个 代码：
而线程池和进程池则是对线程和进程的一种管理机制，它们可以预先创建一定数量的线程或进程，然后将任务分配给这些线程或进程执行，从而减少了线程或进程的创建和销毁开销，提高了程序的执行效率。
在当今信息时代，处理大规模数据和复杂计算任务是程序员们面临的常见挑战之一。为了充分利用现代计算机的多核心架构，一种有效的并行编程模型变得至关重要。Fork/Join模式作为一种强大的并行编程工具，为解决可分解并行问题提供了一种优雅而高效的方式。
OpenMP 是一种支持共享存储并行设计的库，特别适宜在多核CPU上的并行程序设计
随着现代计算机中处理器核心数量的增加，利用多线程进行并行编程已经成为提升大规模任务处理速度的有效方式。在Java中，通过多线程编程可以充分利用计算资源，加速任务的执行。本文将分享Java并行编程的基本原理、常用技术和最佳实践，并结合实际代码示例，帮助您更好地理解并实践多线程加速大规模任务处理的方法，具备实际操作价值。
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）
近日，Perlmutter 超级计算机在美国国家能源研究科学计算中心 (NERSC) 正式投入使用，将为 7000 多名研究人员提供近 4 百亿亿次浮点运算的 AI 性能，是人工智能领域使用 16 位和 32 位混合精度数学处理工作负载的最快超级计算机。
分治算法的基本思想是将一个大问题分解成若干个子问题，递归地解决每个子问题，然后将每个子问题的解合并起来得出整个问题的解。分治算法的基本步骤为：
在教育部高等教育司的指导下，Wiztalk在2020年发布了一批教育部产学协同育人项目，面向有计算机科普工作经验的高校老师开放，将应用型的信息技术领域成果形成系列信息技术通识课程。 接下来内容为陈果老师作品，希望对各位读者有所助益。 ---- 本期内容 视频作者： 湖南大学 陈果 本期题目： 《云计算中的并行编程技术》 内容简介： 云计算中包含多样的技术使得它可以有效高速地服务于我们的，其中的并行编程技术作为一种更为快速的编程方法，又有着什么样的原理和应用呢？本期是陈果老师的云计算系列第八讲，让我们
这个项目是一次课程作业，要求是写一个并行计算框架，本人本身对openmp比较熟，
1、前言 这个项目是一次课程作业，老师要求写一个并行计算框架，本人本身对openmp比较熟，加上又是scala 的爱好者，所以想了许久，终于想到了用scala来实现一个类似openmp的一个简单的并行计算框架。 项目github地址：ScalaMp 2、框架简介 该并行计算框架是受openmp启发，以scala语言实现的一个模仿openmp基本功能的简单并行计算框架， 该框架的设计目标是，让用户可以只需关心并行的操作的实现而无需考虑线程的创建和管理。本框架实现了最 基本的并行代码块和
并发、并行。同步、异步、互斥、多线程。我太难了。被这些词搞懵了。前面我们在写.Net基础系列的时候写过了关于.Net的异步编程。那么其他的都是些什么东西呀。今天我们首先就来解决这个问题。把这些词搞懂搞透。理清逻辑。然后最后我们进入并行编程的介绍。
在工作中经常遇到需要并发编程的实例，一直没有时间来整理，现在空了下来，个人整理对并发一下理解。 关于并发编程的几个误解 误解一：并发编程就是多线程 实际上多线只是并发编程的一中形式，在C#中还有很多更实用、更方便的并发编程技术，包括异步编程、并行编程、TPL数据流、响应式编程等。 误解二：只有大型服务器程序才需要考虑并发 服务器端的大型程序要响应大量客户端的数据请求，当然要充分考虑并发。但是桌面程序和手机、平板等移动端应用同样需要考虑并发编程，因为它们是直接面向最终用户的，而现在用户对使用体验的要求越来
最近准备学点新东西，聊聊Go语言入门。 Go是google 09年推出的编程语言，Go语言专门针对多处理器系统应用程序的编程进行了优化，使用Go编译的程序可以媲美C或C++代码的速度，而且更加安全、支
CPU 的并行编程技术，也是高性能计算中的热点，那么它和 GPU 并行编程有何区别呢？ 本文将做出详细的对比，分析各自的特点，为深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫。 区别一：缓存管理方式的不同 •GPU：缓存对程序员不透明，程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理)。 •CPU：缓存对程序员透明。应用程序员无法通过编程手段操纵缓存。 区别二：指令模型的不同 • GPU：采用 SIMT - 单指令多线程模型，一条指令配备一组硬件，对应32个线程 (一个线程束)。 • CPU：采
《R并行编程实战》是一本构建大规模高效算法的综合性实用书籍，介绍各种并行技术，从R语言的并行版本lapply（）的简单应用到基于Hadoop和ApacheSpark框架的不错AWS云。在《R并行编程实战》的后，你将了解到影响并行效率的因素，包括：评估代码性能和实现负载平衡；要避免的陷阱，包括死锁和数值不稳定问题；对于你的项目，如何为适合的并行类型构建代码和数据；如何在各种计算机系统中运行R代码获取佳性能。
Golang是一门编程语言，最初由Google公司开发。它被设计成具有简单性和高效性的语言，并注重并发性和安全性。在过去的一些年中，Golang已经变得越来越受程序员的欢迎，这是因为它的许多优点：
OpenPOWER：X86的另一种选择 2013年8月6日，谷歌、IBM、Tyan、NVIDIA和Mellanox一起创立了后来被称之为OpenPOWER基金会的组织，这个组织的目的是就把IBM Power服务器芯片架构开放出来，以类似ARM开放移动芯片知识产权的方式，重新组建一个服务器芯片产业。 众所周知，OpenPOWER的目标是创建一个围绕IBM Power处理器架构的软硬件生态系统，从而提供一个替代英特尔系统方案。与英特尔至强服务器系列芯片不同，IBM Power是基于高端RIS
减少编程工作、更多地关注科学本身 全球视觉计算技术行业领袖NVIDIA®（英伟达™）今日发布了全新OpenACC工具套件，通过这款全新的套件，未来科学研究将可以做更多事情，并大幅提升计算效率。 虽然计算核心在短时间内不会变得更快，但处理器的并行计算能力则越来越强大。这一趋势在过去的十年里一直存在，而且还会持续下去。 OpenACC现已在HPC行业中得到广泛支持，因为它能够简化GPU等现代处理器的并行编程。自2011年Cray、PGI以及NVIDIA等领先的HPC供应商推出OpenACC编程标准以来，如今已有
linux环境下，使用MIC架构的Xeon Phi（至强融核）协处理器进行进行host+mic编程时，源程序运行的毫无问题，但将其通过ar命令生成静态连接库供其他应用程序使用时，就会出现offload error: cannot find offload entry错误。
利用C＃中的无锁，线程安全的实现来最大化.NET或.NET Core应用程序的吞吐量。
在上一篇文章中我们大致了解到了MPI的基本概念以及其运行原理，并且学习了一些简单的MPI通信函数以及例子。在本篇中我们将会以实现遗传算法为例子，讲解一些更深入的MPI概念以及函数并投入使用。
在构建一个C++大型流媒体项目，特别是针对千万级直播系统，我们需要考虑从底层到应用层的多个方面。首先，基于应用层组播的技术是一个关键因素，因为它不需要网络层设备的支持，适合用于流媒体服务。这种方法可以显著提高系统的用户数量并保持较好的服务质量。此外，采用双层架构和整体分层、局部集中的思想来构造转发树，可以保证系统在大规模用户环境下的良好可扩展性。
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