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linux cenots 查看cpu

2.逻辑CPU Linux用户对 /proc/cpuinfo 这个文件肯定不陌生. 它是用来存储cpu硬件信息的,信息内容分别列出了processor 0 – n 的规格。...可以有多核,加上intel的超线程技术(HT), 可以在逻辑上再分一倍数量的cpu core出来逻辑CPU数量=物理cpu数量 x cpu cores 这个规格值 x 2(如果支持并开启ht) 备注一下:Linux...下top查看的CPU也是逻辑CPU个数 3.CPU数 一块CPU上面能处理数据的芯片组的数量、比如现在的i5 760,是双核心四线程的CPU、而 i5 2250 是四核心四线程的CPU,一般来说,物理...CPU个数×每颗数就应该等于逻辑CPU的个数,如果不相等的话,则表示服务器的CPU支持超线程技术。...cpu是8 [root@node1 ~]# cat /proc/cpuinfo | grep "cores"|uniq cpu cores : 8

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    并行计算简介_并行计算实验报告

    1 什么是并行计算?...并行计算: 简单来讲,并行计算就是同时使用多个计算资源来解决一个计算问题: 一个问题被分解成为一系列可以并发执行的离散部分; 每个部分可以进一步被分解成为一系列离散指令; 来自每个部分的指令可以在不同的处理器上被同时执行...那么冯诺依曼体系结构和并行计算有什么关系呢?答案是:并行计算机仍然遵从这一基本架构,只是处理单元多于一个而已,其它的基本架构完全保持不变。...2.2 弗林的经典分类 有不同的方法对并行计算机进行分类(具体例子可参见并行计算分类)。 一种被广泛采用的分类被称为弗林经典分类,诞生于1966年。...3 并行计算机的内存架构 3.1 共享内存 一般特征: 共享内存的并行计算机虽然也分很多种,但是通常而言,它们都可以让所有处理器以全局寻址的方式访问所有的内存空间。

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    Mathematica 的并行计算

    与此同时,并行计算机的格局已经稳定并演变为三种架构:多核机器、托管集群和 PC 的自组织网络。...只要您使用其中一个并行命令(例如并行计算表的元素),Mathematica 就会在每个内核上启动一个额外的内核并分配工作。...在这里,我的小网络由两台双机器组成,其中一台可用。 现在,我总共有六个内核可用。 Mathematica 也是分析并行计算性能的最佳工具。在这里,我们测量了两个远程内核的基本延迟。...其中一个不走运,得到了所有困难的情况(素性测试的时间变化很大),因此,另一个内核基本上处于空闲状态——这在并行计算中不是您想要的。...Mathematica适用于多核桌面 PC, gridMathematica Server适用于网络上的所有其他计算机,为并行计算提供了一个易于使用、功能强大的交互式系统。

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    C++与并行计算:利用并行计算加速程序运行

    C++与并行计算:利用并行计算加速程序运行在计算机科学中,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。...什么是并行计算并行计算是指将一个大型计算任务分解为多个小任务,并将这些小任务同时执行以提高计算速度的方法。...而并行计算可以同时执行多个任务,充分利用计算资源,显著提升计算效率。C++中的并行计算工具C++作为一种高级编程语言,提供了多种并行计算的工具和库,可以方便地实现并行计算。...性能测试和调优:并行计算程序的性能取决于多个因素,包括硬件环境、任务划分、算法优化等。对并行计算程序进行性能测试和调优是必要的,以找到性能瓶颈并优化程序。...结论利用并行计算可以大大加速程序的运行速度,提高计算效率。C++提供了多种并行计算工具和技术,如OpenMP、MPI和TBB等,可以帮助开发人员充分利用计算资源,实现高性能的并行计算

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    何去何从的并行计算

    01 忘掉那该死的并行 Linus Torvalds是一个传奇式的人物(图1),是他给出了Linux的原型,并一直致力于推广和发展Linux系统。...1991年,他首先在网络上发布了Linux源码,从此Linux迅速崛起壮大,成为目前使用最广泛的操作系统之一。...而正是这位传奇人物,给目前红红火火的并行计算泼了一大盆冷水。那么,并行计算究竟应该何去何从呢?...(需要有多么奇葩的想象力才能想象出并行计算的用武之地? 并行计算只能在图像处理和服务端程序两个领域使用,并且它在这两个领域已经有了大量广泛的使用。但是在其他任何地方,并行计算毫无建树!...短短十几年的发展,家用型CPU,比如Intel i7 就可以拥有4,甚至8。而专业服务器则通常可以配有几个独立的CPU,每个CPU都拥有多达8个甚至更多的内核。

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    SVM系列(二):方法概述---正定以及技巧

    2.正定 我们所说的函数大部分都是正定。在下面的探讨中,输入空间为 , 。...2.1定义 正定的定义有两种: •对于 ,若存在一个函数 ,使得 ,则称 为正定函数•对于 ,如果 满足对称性以及正定性,则我们也称 为正定函数 对第一条定义的说明:我们要将低维样本映射到高维...,则我们需要一个映射函数,如果我们能够找到一个 函数,使得我们定义的 恰好是两个高维样本 的内积,则 就是一个正定函数。...而在定义二中,我们只需要自己定义一个函数K,然后取任意N个样本,联合K求它们的Gram矩阵,只要该矩阵满足半正定性质,那么我们定义的函数K就是一个正定函数。 3.技巧  什么是技巧?...4.常见的函数 伟大的前人已经帮我们定义好了很多的函数,常见的有:

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    线性回归,技巧和线性

    然后我将解释什么是函数和线性函数,最后我们将给出上面表述的数学证明。...以下是一个函数示例: kernel从m维空间创建m^2维空间的第一个例子是使用以下代码: 在函数中添加一个常数会增加维数,其中包含缩放输入特征的新特征: 下面我们要用到的另一个函数是线性函数:...所以恒等变换等价于用一个函数来计算原始空间的内积。...实际上还有很多其他有用的,比如径向(RBF)或更一般的多项式,它们可以创建高维和非线性特征空间。...这就是函数的诀窍:当计算解'时,注意到X '与其转置的乘积出现了,它实际上是所有点积的矩阵,它被称为矩阵 线性化和线性回归 最后,让我们看看这个陈述:在线性回归中使用线性是无用的,因为它等同于标准线性回归

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    方法

    令 为函数 对应的再生希尔伯特空间, 表示 空间中的h函数,对于任意单调递增函数 和任意非负损失函数 ,优化问题...表示定理对损失函数没有限制,对正则化项 仅要求单调递增,甚至不要求 是凸函数,意味着对于一般的损失函数和正则化项,优化问题的最优解 都可表示为函数 的线性组合;这显示出函数的巨大威力...人们发展出一系列基于函数的学习方法,统称为“方法”(kernel method)。最常见的,是通过“化”(即引入函数)来将线性学习器拓展为非线性学习器。...下面我们以线性判别分析为例来演示如何通过化来对其进行非线性拓展,从而得到“线性判别分析”(Kernelized Linear Discriminant Analysis,简称KLDA)。...把 作为(6.57)中的损失函数l,再令 ,由表示定理,函数h(x)可写为 于是由式(6.59)可得 令 为函数 所对应的矩阵, ,令 为第 类样本的指示向量,即

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    Assemble|并行计算|SuperScalar

    前置: 本文附图类似于甘特图,横向可以并行计算,纵向则必须顺序执行,高度代表执行时间,每个重复单元代表一次迭代。...由于不同变量的累乘彼此独立,因此SuperScalar被触发,两个乘法可以并行计算。最终,通过扩大一倍步长,我们节约了一半的执行时间。随着步长递增,执行时间也会减少。...Hint: 由于计算资源有限,并行计算过多时,寄存器可能无法存下操作数,存入内存,导致减缓;此外,本身执行单元的数目有限。...Associative 我们这次把和结果相乘的operand先相乘,然后和结果相乘,由于前者并不涉及res,因此彼此之间无依赖关系,可以并行计算。而后者必须顺序执行。

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