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for循环与串行化、并行化Stream流性能对比

“第三章 Stream流”一直介绍的是串行化的流，串行化的流如果你有心可以和for循环对比，会发现串行化的流在性能上是比for循环要差的。这也是部分人“鄙视”Stream流的一点。...4.1 并行与并发 并行，指的是在同一时刻多个任务同时执行。 并发，指的是在同一时间段多个任务交替执行。 当然，并行的执行速度更快，但并行也依赖硬件设置，因为它依赖硬件CPU是多核的场景。...我们分别举几个数据量不同的例子，来说明for循环、串行化Stream流、并行化Stream流的性能在我本机的性能。 ?...从曲线图可以看出90000个学生以前3者的性能都是几毫秒，并没有太大区别，从90000个学生过后，串行化流性能主键走弱，并行化流的性能开始逐渐赶上for循环，但注意这并不意味着从900000个数据后并行化的数据就一定会超越...并行化流受CPU核数的影响，在本机2核下，在数据量小的情况下性能略高于串行化流，略低于for循环，在数据量中的情况下差不多，在数据量比较大时性能最差，但当数据量特别大时，性能也变得更好。

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    一、简单使用二、 并行循环的中断和跳出三、并行循环中为数组集合添加项四、返回集合运算结果含有局部变量的并行循环五、PLinq（Linq的并行计算）

    这里我们可以看出并行循环在执行效率上的优势了。 结论1：在对一个数组内的每一个项做单独处理时，完全可以选择并行循环的方式来提升执行效率。...结论3:在并行循环内重复操作的对象，必须要是thread-safe(线程安全)的。集合类的线程安全对象全部在System.Collections.Concurrent命名空间下。...四、返回集合运算结果/含有局部变量的并行循环 使用循环的时候经常也会用到迭代，那么在并行循环中叫做 含有局部变量的循环 。下面的代码中详细的解释，这里就不啰嗦了。...在ParallelEnumerable中提供的并行化的方法 ParallelEnumerable 运算符 说明 AsParallel() PLINQ 的入口点。指定如果可能，应并行化查询的其余部分。...ForAll() 多线程枚举方法，与循环访问查询结果不同，它允许在不首先合并回到使用者线程的情况下并行处理结果。

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    并行for循环，简单的改动让python飞起来

    MPI（Message Passing Interface）是在并行计算中，在不同进程间传递信息的标准解决方案。mpi4py是它的python版本。...修改python代码以支持mpi4py 假设你想要并行运算的python代码叫“python_mpi4py.py“，这个代码是一个可以独立在一台电脑上（一个node）上执行的代码。...然后各个core会同时进行，但是，我们在每个核上有不止一个任务（[2,2,1,1])，所以要进行唯一的循环。...在单个node上运行python代码 要运行上面的包含mpi4py的代码，最简单的可以一句bash命令就可以： mpirun -np 4 python -u python_mpi4py.py 1 2...上面的例子中，各个任务之间是完全没有依赖的。但是我们的for循环结束了之后一般比如会有个concat操作之类的，需要将各个cores运行的结果收集起来。mpi4py也支持在不同的任务之间传输数据。

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    社交网络分析的 R 基础：（四）循环与并行

    循环语句 while for 循环控制 apply() 系列函数 apply() sapply() 使用 parallel 包并行处理 在本机上并行 在多台计算机上并行 循环语句 while while...或者更简单的说，包含在循环控制块内的代码基本都可以进行并行处理。...在本机上并行 在本机上处理并行计算的概念很好理解，就是将需要并行处理的任务分配到计算机的多个 CPU 内核中，这也是最常见的场景。继续以“对一个矩阵的行求和”为例，采用并行的方式解决这个问题。...最后在并行计算完成后需要及时关闭集群： > stopCluster(cl) 由于集群是一个独立的环境，本地环境所引入的包、拥有的变量在集群内是无法访问的。...在多台计算机上并行与在本机上并行的区别仅在于集群的创建，因此本小节将只介绍集群创建的不同。

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    OpenMP基础----以图像处理中的问题为例

    降低线程开销：当编译器生成的线程被执行时，循环的迭代将被分配给该线程，在并行区的最后，所有的线程都被挂起，等待共同进入下一个并行区、循环或结构化块。              ...     现实中应用程序的所有性能敏感的部分不是都在一个并行区域内执行，所以OpenMP用任务分配区这种结构来处理非循环代码。...任务分配区可以指导OpenMP编译器和运行时库将应用程序中标示出的结构化块分配到用于执行并行区域的一组线程上。...隐式的栅障会使线程等到所有的线程继续完成当前的循环、结构化块或并行区，再继续执行后面的工作。...在并行区的最后，还要将最后一次迭代/结构化块中计算出的私有变量复制出来（Copy-out），复制到主线程中的原始变量中。

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    【OpenMP学习笔记】编译制导指令

    前言 OpenMP通过在串行程序中插入编译制导指令, 来实现并行化, 支持OpenMP的编译器可以识别, 处理这些指令并实现对应的功能....并行域中对变量的修改只在该域中起作用, 当离开并行域后, 变量值仍然是未进入并行域之前的值 lastprivate lastprivate会在退出并行域时, 将其修饰变量的最后取值(last value...Thread 3 after barrier at 17:05:32 通过对比我们可以看出, 加上路障之后, 各线程要在路障点同步一次, 然后再继续往下执行. ordered ordered结构允许在并行域中以串行的顺序执行一段代码..., 如果我们在并行域中想按照顺序打印被不同的线程计算的数据, 就可以使用这个子句, 下面是语法形式 #pragma omp ordered structured block 在使用时需要注意一下两点...时是以乱序的顺序更新, 但是在打印时是以串行顺序的形式打印. critical 临界区(critical), 临界区保证在任意一个时间段内只有一个线程执行该区域中的代码, 一个线程要进入临界区必须要等待临界区处于空闲状态

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    ScalaMP ---- 模仿 OpenMp 的一个简单并行计算框架

    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行循环两个功能。 接下来会介绍框架的接口设计和具体的技术实现细节。...所以根据以上并行问题的抽象和对openmp的理解再结合Scala语言，该框架设计两个接口： 第一个是并行for 循环的接口： ?...最后希望感兴趣的朋友可以和我一起改进这个小框架，虽然在实际问题中测试的不够多，但是我也尝试过 在实际中的应用，并行还是显著效果的，比如某个问题是我现在有4000个400维的特征，每个特征要寻找 在另外3999

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    ScalaMP ---- 模仿 OpenMp 的一个简单并行计算框架

    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...本框架实现了最基本的并行代码块和并行循环两个功能。 接下来会介绍框架的接口设计和具体的技术实现细节。...在介绍接口设计之前首先我们可以分析一下以上五个问题的做一下抽象，把相同的 可并行的部分抽象出来。...所以根据以上并行问题的抽象和对openmp的理解再结合Scala语言，该框架设计 两个接口： 第一个是并行for 循环的接口： 115410_Uiqk_1164813.png range指的是循环的范围...最后希望感兴趣的朋友可以和我一起改进这个小框架， 虽然在实际问题中测试的不够多，但是我也尝试过在实际中的应用，并行还是显著效果的， 比如某个问题是我现在有4000个400维的特征，每个特征要寻找在另外3999

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    厉害了！Ziglang首次落地高性能计算场景

    本文探索了一种通过为Zig 编译器添加OpenMP 循环指令的支持，实现基于编译指令的共享内存并行特性。...通过调用 LLVM 的 OpenMP 运行时库，我们描述了支持 OpenMP 循环指令所需的修改，并比较了 NASA 的 NAS 并行基准测试套件（NPB）中内核在 C、Fortran 和 Zig 之间的性能表现...我们的预处理器在多个环节运行，通过每次处理不同的 OpenMP 构造来替换相关代码。其总体算法的伪代码在清单 5中进行了描述。例如，所有并行区域在工作共享循环之前被替换。...Pragma 和子句的预处理器算法的伪代码 III-B1 处理并行区域 大多数编译器通过函数分解的方式表示 OpenMP 并行区域，其中生成一个包含并行区域内容的函数[11]。...III-B2 处理工作共享循环 与并行区域不同，工作共享循环不需要分解函数。Clang 的 OpenMP API 提供了两种实现工作共享循环的策略： 1.

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    【C++】基础：OpenMP并行编程入门

    并行编程OpenMP介绍 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。...OpenMP的核心思想是使用指令来标识出需要并行执行的代码块，并指定如何将工作划分到不同的线程中。开发人员可以在现有的顺序代码中插入特定的指令，以实现并行化。...以下是OpenMP的一些主要特性： 1.指令注释：通过在代码中插入特定的预处理指令，开发人员可以标识出应该并行执行的代码块。...在进入并行区域时，OpenMP会动态地创建一组线程，并在退出并行区域时进行同步。开发人员无需手动管理线程的创建和销毁。 3.工作分配：OpenMP提供了多种方式来将工作划分到不同的线程中。...2. openmp并行处理for循环 openmp常用来对代码中的for循环进行并行处理优化： 一个例子如下： // main.cpp // 使用并行循环进行向量加法 #include <stdio.h

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    OpenMP并行编程简介

    在OpenMP中，线程的并行化是由编程人员控制的，不是自动编程模型，而是外部变成模型。 OpenMP采用Fork-Join并行执行模型。...当所有并行线程完成代码的执行后，它们或被同步或被中断，最后只剩下主线程在执行。 那么并行代码块是如何创建的呢？...在OpenMP中，通过编译制导语句（即像#pragma开头的语句）来构造并行域，在原本的串行代码中，在可并行代码块周围添加编译制导语句并修改相应的代码，就可以完成并行的功能。...包含头文件omp.h 所有并行块由#pragma omp开头的编译制导语句来开始，在代码块周围要有大括号 常见的编译制导语句有#pragma omp prallel, 表示最基本的循环 #pragma...omp parallel for:并行部分包含一个for循环; #pragma omp critical:并行部分的代码一次只能由一个线程执行，相当于取消了并行化 #pragma omp barrier

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    OpenMP 并行编程初探

    引言 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。 一、OpenMP 简介 OpenMP（Open Multi-Processing）是一种支持多平台共享内存并行编程的 API。...通过简单的编译器指令和库函数，开发人员可以方便地编写可以在多个核心或处理器之间并行执行的代码。 1.1 主要特点 易用性：通过编译器指令，开发人员可以快速将现有代码并行化。...二、基本语法和指令 2.1 并行化代码块 使用 #pragma omp parallel 指令并行化代码块： #pragma omp parallel { // 并行执行的代码 } 2.2 循环并行化...通过 #pragma omp for 指令并行化循环： #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < N; i++) { // 并行执行的循环体 }

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    小站便利店|大神很Nice，循环并行+Lasso回归+封面三张图的代码，只要60元~~

    大神入驻 小站蓬荜生辉，重要的是大神这个代码坚决只卖60元~如此性价比极高的代码，全网少有~ Lasso可以找到更关键的基因 基因那么多，哪几个对疾病生存期或其恶性进展至关重要呢？...v=NGf0voTMlcs 站长对于Lasso有个简单的理解：Lasso就是在一堆与事件相关的变量中，找到那几个最重要的，并给这几个变量加个系数。...套马di~汉子，一下抓住了重点（Lasso的BGM就是套马杆，自行脑补） 有了这样强大的工具，我们就可以在一对基因中找到关键变量，再去研究他们之间的联系。...300样本级别的运行一次至少要10分钟，一天最多按150次，10次的运算需要近2年~~~计算机的优势就是处理这样的重复运算，CPU全开，3天就能完成2年人的工作量 而如何高效使用计算机，好的代码必不可少...~~~对于R语言来说，至少要搞定循环并行与Lasso结果收集。

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    Ascend C的编程模型

    在Python中，可以使用NumPy库来进行向量化操作。并行计算框架：使用并行计算框架可以将循环中的任务分布到多个计算节点上并行执行，提高代码的执行速度。...编译器指令OpenMP：是一种支持多平台共享内存并行编程的API，它提供了一组编译器指令和库函数，使得开发人员能够方便地将现有代码并行化，以利用多个核心或处理器进行并行执行。...通过使用OpenMP的并行化指令，如#pragma omp parallel和#pragma omp for，可以轻松地将代码块或循环并行化，并可以通过设置线程数量来控制并行执行的程度。...OpenMP还提供了特定的编译器指令来处理并发任务和循环并行化。例如，#pragma omp parallel用于创建一组线程来并行执行指定的代码块，而#pragma omp for用于并行化循环。...SPMD模型具体到Ascend C编程模型中的应用，是将需要处理的数据被拆分并同时在多个计算核心（类比于上文介绍中的多个进程）上运行，从而获取更高的性能。

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    C++与并行计算：利用并行计算加速程序运行

    以下是一些常用的C++并行计算工具：OpenMP：OpenMP是一种基于共享内存的并行计算模型，使用指令性编程方式实现并行。通过在代码中插入特定的指令，开发人员可以指定循环、函数等部分的并行执行。...OpenMP可以与多个编译器兼容，是一种灵活易用的并行计算工具。...下面是一个简单的OpenMP例子，演示了如何在C++中并行执行一个for循环：cppCopy code#include #include int main() {...将图像的处理逻辑放在processImage函数中，我们采用OpenMP库中的并行for循环指令#pragma omp parallel for来实现并行计算。...在每个线程中，并行处理不同行的像素，从而加快图像处理的速度。通过在主函数中输出部分处理后的图像数据，我们可以验证并行处理的正确性。

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    OpenMP并行化实例----Mandelbrot集合并行化计算

    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。...，分形图中大部分点不在集合中，这部分点只需要少量的迭代就可以确定，但有些在集合中的点则需要大量的迭代。      ...当然我再一次见识到了OpenMP傻瓜化的并行操作机制，纠正工作负荷不均衡只要更改并行代码调度子句就可以了，使用动态指导调度，下面代码是增加了OpenCV的显示部分： #include "Fractal.h...http://openmp.org/mp-documents/OpenMP3.1-CCard.pdf http://blog.csdn.net/gengshenghong/article/details

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    一篇搞定fortran超详细学习教程 fortran语法讲解

    四、控制结构：条件语句与循环 重点详细内容知识点总结： Fortran提供了条件语句（如IF语句）和循环语句（如DO循环、WHILE循环）来实现程序的流程控制。...掌握如何在Fortran程序中编写条件判断和循环结构。 编写包含条件语句和循环结构的Fortran程序，解决简单的逻辑和迭代问题。...编写包含指针操作的Fortran程序，进行内存管理和数据引用操作。 十、Fortran的高级特性与并行编程 重点详细内容知识点总结： Fortran的高级特性包括面向对象编程（OOP）、泛型编程等。...Fortran 2003及以后的版本引入了类和对象的概念，使得Fortran程序可以更加模块化和可重用。此外，Fortran还支持并行编程，如OpenMP、MPI等，用于提高程序的计算性能。...学习Fortran的并行编程技术，如OpenMP、MPI等，并编写并行Fortran程序。

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