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：采用 MIMD - 多指令多数据类型。...多条指令构成指令流水线，且每个线程都有独立的硬件来操纵整个指令流。 用通俗易懂的话来说，GPU 采用频繁的线程切换来隐藏存储延迟，而 CPU 采用复杂的分支预测技术来达到此目的。...区别三：硬件结构的不同 • GPU 内部有很多流多处理器。每个流多处理器都相当于一个“核"，而且一个流多处理器每次处理 32 个线程。...• 故 GPU 的数据吞吐量非常大，倾向于进行数据并发型优化；而 CPU 则倾向于任务并发型优化。
这篇来自机器学习爱好者 Adam Geitgey 的文章大大方方地讽刺了人工智能领域的令人尴尬的风气，我们编辑们也是边看边掉冷汗 —— 我们应该没有踩坑吧啊哈哈哈哈…… 文章内容编译如下。...那么问题来了，这件事的始作俑者是谁呢？在组团跟风之前肯定是有个开创了这种诡异画风的人的吧。 我猜这最有可能是机器学习的先驱大牛——吴恩达（Andrew Ng）！...他在学术生涯中颇有建树；他不仅仅创建了谷歌大脑，而且还可能比任何人都投入了更多精力告诉程序员机器学习是如何工作的，大家都说他是一位好人！...但是，尴尬的是，他也同时要为使用这张糟糕的图片推广机器学习而负责…… ?...或者，至少我们可以开始使用现在最好的这些机器人图片作为配图，不行吗？ ? 所以，如果你是那些可怜的、不行的图形设计师中的一份子，您今天可以歇歇了。因为……我这里免费向你提供一张极好的配图！请看： ?
一、GPU的基本概念 GPU计算比CPU计算要快很多，计算机用GPU会大大加大速度 问题:现在不是有量子计算，GPU与其有什么区别？那么量子计算是否比GPU更能是明日之星呢？ ?...CPU 中ALU只有四个，虽然大，但是control与cache占比较大；而GPU又很多，虽然小，但是control，cache占比小，所以更有优势，有长尾效应。用非常大量的小单元来加快运行速度。...GPU模式 ? CPU做逻辑运算时，比较好，但是当遇见特别密集型、单一的计算网格时，就会使用GPU进行计算。所以GPU与CPU是相互配合进行计算。...GPGPU使用方法（GPU本来是处理图像的，现在GPU升级，可以处理一些计算） 1、已有的GPU库，我们直接调用API，最容易最简单，因为我们不需要知道GPU的使用内容，缺点：但是需要开发者，很清晰了解算法本身...2、编译器，通过一些方法把我们的算法自动GPU化，然后跑到程序里面去； 3、算法完全用GPU重写，成本最高，但是这个算法能够很效率。
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。.../卷积计算中，在单个处理器内部的设计上，SIMD是数据并行的最优选择。...最大的不同在于向量处理器大幅的减小了指令的数目，缩减了指令带宽。同时，简单的MIPS指令中可能存在互锁的情况，会降低性能，而这一现象在向量处理器中则不存在。...为了完成循环的计算，需要设置三个向量长度寄存器，另外，由于向量在SRAM中的地址并不连续，还需要设定三个不同的步幅寄存器。...这些数据会并行的进入到计算阵列中完成计算（可以认为是多条车道）。由于SimpleTPU中数据的读取延时是固定的（指从SRAM），因此向量化的设计较一般处理器还更为简单。
一直以来TOP500上都是NVIDIA Tesla和Intel MIC的天下，AMD的异军突起，有人问：AMD到底在并行优化上有哪些优势？那我来说上一二。...其一，从硬件上，在某种操作的同样的峰值上，A卡提供了辅助达到这种峰值的更多资源。 例如同样的float乘加操作，在同样的SP数目和频率下，A卡提供了两倍的寄存器资源。...而这两倍的资源，可以让用户十分容易达到卡的设计峰值，而无需去费心心机，尝试各种“优化”，尝试各种不同的写法和算法。只要随心写写，一跑基本上就能很满意。这极大的减轻了用户的时间和人工投资。...反之，N卡，在同样的峰值下，提供了较少的资源，导致需要用户付出更大的功夫才能体验理论性能。...其二，A卡有更优秀的架构，例如对线程间的公用操作和计算，可以利用卡里面免费赠送的标量单元（或者称为赠送的CPU）来免费计算，而这些免费的CPU都是免费赠送了，不计算在卡的理论性能里，这样甚至对于特定的算法
由于语音业务中DNN模型采用多层全连接的网络结构，腾讯深度学习平台技术团队在单机多GPU模型并行的实践中发现拆分其模型存在较大的额外开销，无论采用普通模型拆分还是流式控制，扩展性有限：相比GPU的计算能力...腾讯深度学习平台技术团队考虑到上述问题，在腾讯深度学习平台的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。...数据并行中参数交换容易成为整体性能瓶颈，因为在参数交换时需要将各个Model Replica在本次mini-batch训练中得到的梯度合并后用于更新参数服务器上的模型，之后再将最新模型推送到各个数据并行单元上用于下一轮计算...图2揭示了从单GPU训练到多GPU数据并行训练的变化，主要在于：单GPU每个周期训练1个mini-batch，mini-batch训练结束后即顺带在GPU显存中完成了更新模型参数的操作；在多个GPU同时训练多组...6.3.模型准确率 采用6 GPU数据并行，使用数十亿语音训练样本，在训练目标模型的实验中，数个迭代时取得了在测试集上的最佳模型，取得了10%的字错率降低。
背景 本文是一个短文章，介绍Java 中的并行处理。 说明：10多分钟读完的文章我称之为短文章，适合快速阅读。...2.知识 并行计算（parallel computing）一般是指许多指令得以同时进行的计算模式。在同时进行的前提下，可以将计算的过程分解成小部分，之后以并发方式来加以解决。...3、在执行完毕后，可能会有个 " 归纳 " 的任务，比如 求和，求平均等。 再简化一点的理解就是: 先拆分 --> 在同时进行计算 --> 最后“归纳” 为什么要“并行”，优点呢？...适合用于大规模运算的场景。从理论上讲，在 n 个并行处理的执行速度可能会是在单一处理机上执行的速度的 n 倍。...Java 中的并行处理 JDK 8 新增的Stream API（java.util.stream）将生成环境的函数式编程引入了Java库中，可以方便开发者能够写出更加有效、更加简洁的代码。
Mysql 中令人稀里糊涂的Explain 本文想和大家来聊聊Mysql中的执行计划，一条SQL语句经过了查询优化器模块分析后，会得到一个执行计划，通过这个执行计划，我们可以知道该条SQL语句具体采用的多表连接顺序是什么...），每一张表都对应着执行计划输出中的一条记录，对于在同一个SELECT关键字中的表来说，它们的id值是相同的。...---- Using index 当我们的查询列表以及搜索条件中只包含属于某个索引的列，也就是在可以使用索引覆盖的情况下，在Extra列将会提示该额外信息。...即使我们的查询条件中只保留key1 > 'z’这个条件，也是会将其作为索引条件下推中的条件来在存储引擎中判断一遍的，我们来看执行计划（注意看Extra列提示了Using index condition）...---- Using temporary 在许多查询的执行过程中，MySQL可能会借助临时表来完成一些功能，比如去重、排序之类的，比如我们在执行许多包含DISTINCT、GROUP BY、UNION等子句的查询过程中
这与传统的企业计算有很大不同，在传统的企业计算中，CPU 和内存通常占据成本考虑的主导地位。GPU 的核心作用正在重塑我们对数据中心架构的思考方式，尤其是在功耗、冷却、数据访问和存储性能方面。...并行数据访问的挑战 存储架构师面临的最大挑战之一是支持高度并行的数据访问模式。在典型的人工智能基础设施设置中，多个 GPU 可能会同时请求访问相同的数据集，从而对大规模的高带宽和低延迟产生需求。...传统存储架构主要设计用于顺序访问模式或有限的并行工作负载，通常难以满足这些需求。 考虑一下 20 个 GPU 同时处理大型数据集的情况。...每个 GPU 都需要对数据进行高带宽、低延迟的访问，并且它们都可能同时访问相同的数据。这种级别的并行访问会产生许多传统存储系统根本无法处理的性能要求。...在考虑人工智能工作负载的各个阶段时，挑战变得更加复杂。在训练阶段，存储系统必须处理对大型数据集的持续、高吞吐量读取。在推理场景中，他们可能需要管理更多随机访问模式，并具有更严格的延迟要求。
考虑到上述问题，在腾讯深度学习平台的Deep CNNs多GPU并行训练框架中，通过设计模型拆分方法、模型并行执行引擎和优化访存性能的Transfer Layer，并吸收在数据并行方面设计经验，实现了多GPU...本文描述多GPU加速深度卷积神经网络训练系统的模型并行和数据并行实现方法及其性能优化，依托多GPU的强大协同并行计算能力，结合目标Deep CNNs模型在训练中的并行特点，实现快速高效的深度卷积神经网络训练...模型并行是：适当拆分模型到不同的计算单元上利用任务可并行性达到整个模型在计算过程中并行化效果。...如图2所示，揭示了从单GPU训练到多GPU模型并行训练的相异之处，主要在于：在使用单GPU训练的场景下，模型不进行拆分，GPU显存上存储整个模型；模型并行的场景下，将模型拆分到多个GPU上存储，因此在训练过程中每个...在实际生产环境中，安装多GPU服务器的硬件体系结构如图5所示，示例中揭示了一个8 GPU节点服务器的硬件配置，每两个GPU Slot连接在一个GPU专用PCI槽位上再通过PCIe Switch将GPU
AJAX的串行 串行特点：只有上一个请求成功，才能执行第下一个，串行中，上一个请求的数据会做下一次请求的依赖。...需求 希望得到日门的语文成绩全世界排名，首先第一次请求获得到他的个人基本信息，然后第二次请求，获得他的全部分数列表，最后的第三次请求，获取到日门的语文成绩排名。...AJAX的并行 并行特点：多个请求可以同时发送，但是需要等到所有请求都成功才会做一件事。多个请求之间没有相互依赖。...math, success: result => { mathpaiming = result count++ flag() } }) 以上就是AJAX的并行...通过对于AJAX串行和并行的示例，我们发现，串行导致的回调地狱，并行时设置的计数器，其实是不方便的，但是这串行和并行的设计思路和模式是对实际项目处理复杂逻辑有很大的帮助的，因此引入了Promise的设计模式
如果是大公司，并不在乎版权费用，但是对于小众的网民来说，一些情景下的付费比较无奈，比如复制网上看到的一个很经典的段子，Ctrl+C后网页提示复制需要关注公众号或者付费。...这样的恶性引流，我是不提倡，不建议的。 说这么多，只是想谈谈关注知识付费的一些见解。现在正式进入正题，谈谈如何化解复制付费的尴尬。...这里面还是有技巧的。第一个技巧，选中长篇幅文字，可以点击选取起始处，再按住Ctrl点击结束处，这样复制就不用了一直拖了；第二个技巧，拖拽文字的时候，需要抓住内容，在安放好它之前不要松手。...其实比付费复制更为棘手的是，无法选中文字，很多网站加载了无法选中的脚本，这样的可以右击打开审查元素查看，不过复制文字的话，也是只能在代码中找。详情见下图。...最后，我提醒大家在复制引用内容时，请尽量添加内容出处！尊重原作者。
他们把Transformer中的注意力模块替换成了简单的空间池化算子，新模型命名为PoolFormer。...这里原文的说法很有意思，“简单到让人尴尬”…… 测试结果上，PoolFormer在ImageNet-1K上获得了82.1%的top-1精度。...这个结果让一些围观的CVer直接惊掉下巴： 太好奇了，模型简单到什么样才能令人尴尬？ PoolFormer 整体结构与其他模型类似，PoolFormer只是把token mixer部分换了一下。...结果令人惊讶，替换后在ImageNet-1K上也保留了74.3%的Top-1精度。 在此基础上无论是改变池化核尺寸、归一化方法、激活函数影响都不大。...最重要的是，在4个阶段中把注意力和空间全连接层等机制混合起来用性能也不会下降。 其中特别观察到，前两阶段用池化后两阶段用注意力这种组合表现突出。
背景 用户在TKE中部署TensorFlow, 不知道如何部署已经如何验证是否可以使用GPU,还是用的cpu....下面主要演示如何部署TensorFlow以及验证TensorFlow在TKE中是否可以使用GPU 在TKE中添加GPU节点 在TKE控制台中添加GPU节点 [GPU] 检查状态: 节点状态为健康说明添加成功...[Xnip2020-10-27_16-28-45.png] 部署完成后, 在TKE控制台的服务与路由中找到刚刚创建的service获取到公网ip....访问测试: [image.png] 获取token 在TKE控制台登陆到TensorFlow 容器中执行一下命令: jupyter notebook list [image.png] 登陆时输入这个token...[image.png] 到目前为止我们的服务部署完成了 验证GPU 在TensorFlow的jupyter web页面中选择new-> python3： [image.png] 输入一下代码: import
生意场上的尴尬不止发生在苏彬身上，也不仅出现在机器人领域，小到芯片，大到高端装备，中国的制造业在与国外竞争对手的较量中，也总给人留下“大而不强”的话柄。...《中国制造2025》已经明确，到2020年掌握一批重点领域的关键核心技术，优势领域竞争力进一步增强，到2025年创新能力显著增强，在全球产业分工和价值链中的地位明显提升。...制造业大国尴尬：圈钱 单从过去的成绩看，中国制造业的发展有目共睹。 数据显示，以2013年为例，我国制造业产出占世界比重达到20.8%，连续4年保持世界第一大国地位。...在500余种主要工业产品中，我国有220多种产量位居世界第一。 在创新驱动战略的引领下，载人航天、探月工程、高速轨道交通等领域技术取得突破性进展。...统计显示，2014年中国有24座新增高炉投入运行，年设计产能为3500万吨，产能仍将持续被增强，但目前在建、拟建生产线仍有30~40条，新产能仍以10%的幅度递增。
引言 在深度学习和大数据分析领域，高性能计算能力是至关重要的。英伟达（NVIDIA）作为全球领先的显卡和GPU制造商，推出了多款适用于不同场景的硬件产品。...其中，H100等专业级GPU因其强大的计算能力和专为模型训练优化的架构而备受瞩目。然而，这些专业级GPU的价格通常非常高昂。...与此同时，市面上也有大量图形显卡，如GTX系列和RTX系列，这些显卡在参数上看似与专业级GPU相差不大，但价格却相差巨大。那么，在模型训练方面，图形显卡和专业级GPU到底有哪些差异呢？...架构：通常包含少量的高频CUDA核心，更多的重点放在图形渲染上。 专业级GPU（如H100） 目的：专为并行计算和大规模数据处理设计。...并行处理：由于核心数量相对较少，因此在并行计算方面表现一般。 专业级GPU 浮点运算：具有极高的单精度和双精度浮点运算能力。 并行处理：由于拥有大量的CUDA核心，因此在并行计算方面表现出色。
如果事务具有相同的last_committed，表示这些事务都在一组内，可以进行并行的回放。这个机制也是Commit-Parent-Based SchemeWL#6314中的实现方式。...在每一次存储引擎提交之前，计数器值就会增加。 在master上，在事务进入prepare阶段之前，全局计数器的当前值会被储存在事务中。这个值称为此事务的commit-parent。...在master上，commit-parent会在事务的开头被储存在binlog中。 在slave上，如果两个事务有同一个commit-parent，他们就可以并行被执行。...所以官方对并行复制的机制做了改进，提出了一种新的并行复制的方式：Lock-Based Scheme Lock-Based Scheme WL#7165 实现：如果两个事务在同一时间持有各自的锁，就可以并发执行...但是经过测试，这个参数在MySQL5.7.18中设置之后，也无法保证slave上事务提交的顺序与relay log一致。
我在在用GPU跑我一个深度模型的时候，发生了以下的问题： ... 2018-06-27 18:09:11.701458: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/pool_allocator.cc...除了常规的loss数据之外，我看到穿插在之间的warming informations ，虽然最后的结果没有任何问题，但是我抱着好奇的心态在stackoverflow找到了原因： TensorFlow...with the GPU for fast DMA....总结起来就是，PoolAllocator会有一个内存分配机制，GPU和CPU之间不是独立的可以相互传输，如果你使用的空间太多，他就会提高原有的预设的空间大小，如果够用了，就没有什么影响了，但是，需要注意的是...，兄弟你的数据加载量太大了，看看是不是改改batch size，一次性少加载点数据，或者干掉隔壁同事的任务。
翻译：鄂世嘉, Garfielt, Rhys 英文：pypix.com 链接：www.oschina.net/translate/python-functions 在使用Python多年以后，我偶然发现了一些我们过去不知道的功能和特性...def fun(*args,**kwargs)，可以在许多Python源码中发现这种定义，其中*args表示任何多个无名参数，它本质是一个元组tuple；**kwargs表示关键字参数，它本质上是一个字典...，你可以在返回值上调用realpath()函数： import itertools as it, glob, os def multiple_file_types(*patterns): return...c6e693d0b35805080632bc2469e1154a8d1072a86557778c27a01329630f8917 # 2fd4e1c67a2d28fced849ee1bb76e7391b93eb12 04.序列化 你曾经需要将一个复杂的变量存储在数据库或文本文件中吧...在Python中也可以压缩长字符： import zlib string = """ Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur
作者： 孤独烟 五月的深圳空气中弥漫起初夏的味道，淡淡的，暖暖的。春日里不太张扬的阳光也掺入这股气息…(烟哥好文采!) 这天，烟哥愉快的喝着霸气芝士莓莓莓。一边东张西望，寻找着可以装13的机会。...没错，就是那个大家期待的小刘出现了！她拿着一本《XXXjava笔试指南》来找烟哥。 只见小刘娴熟的打开这本书，望着整本书满满的笔记，烟哥不禁猜测道:"小刘如此热衷于学习，一定还是单身。"...而c和d在128之外，所以每次都是返回一个新对象，所以判断结果是false。 听到这里，小刘似乎很满意的准备打道回府。 "不行，怎么能这样让小刘离开。我得多和小刘说说话！"...很自然的，小刘的表情是下面这样的 ? 越界问题 烟哥说道:"这样吧，先问你一个问题。Math.abs(Integer.MIN_VALUE))的结果是正数还是负数?"...= i); 结局 在烟哥一阵装13后，决定暴露自己的本性。问道:"小刘，你有对象了么?" 小刘答道:"烟哥，你是个好人，然而我已经有对象了！" "Boom！" ?
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