并行专题
Java Stream 并行流简介、使用与注意事项小结
《JavaStream并行流简介、使用与注意事项小结》Java8并行流基于StreamAPI,利用多核CPU提升计算密集型任务效率,但需注意线程安全、顺序不确定及线程池管理,可通过自定义线程池与C... 目录1. 并行流简介特点：2. 并行流的简单使用示例：并行流的基本使用3. 配合自定义线程池示
从原理到实战解析Java Stream 的并行流性能优化
《从原理到实战解析JavaStream的并行流性能优化》本文给大家介绍JavaStream的并行流性能优化：从原理到实战的全攻略,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的... 目录一、并行流的核心原理与适用场景二、性能优化的核心策略1. 合理设置并行度：打破默认阈值2. 避免装箱
Java之并行流(Parallel Stream)使用详解
《Java之并行流(ParallelStream)使用详解》Java并行流（ParallelStream）通过多线程并行处理集合数据,利用Fork/Join框架加速计算,适用于大规模数据集和计算密集... 目录Java并行流(Parallel Stream)1. 核心概念与原理2. 创建并行流的方式3. 适
处理List采用并行流处理时，通过ForkJoinPool来控制并行度失控的问题
在使用parallelStream进行处理list时，如不指定线程池，默认的并行度采用cpu核数进行并行，这里采用ForJoinPool来控制，但循环中使用了redis获取key时，出现失控。具体上代码。 @RunWith(SpringRunner.class)@SpringBootTest(classes = Application.class)@Slf4jpublic class Fo
并行编程实战——TBB的安装
一、安装前的准备 在并行编程中，intel TBB还是一个比较强大的框架。可能对大多数数的开发者来说它还是比较陌生的，因为一般很少有公司会直接用到并行框架的水平。比之于OpenMP之类的比较容易直接使用的相关并行库，intel TBB还是一个相对来说比较难的框架。这不光在于开发过程，也因为它的安装过程。 早期的intel TBB安装还是比较复杂的，但随着技术的升级和系统版本的迭代，到现在基本已经
windows C++ 并行编程-使用 加速器 对象(下)
并发运行时支持各种编程模型。 这些模型可能会与其他库的模型重叠或对其进行补充。 本部分中的文档将 OpenMP 与并发运行时进行比较，并提供有关如何迁移现有 OpenMP 代码以使用并发运行时的示例。 OpenMP 编程模型由开放标准定义，具有与 Fortran 和 C/C++ 编程语言定义完善的绑定。 OpenMP 2.0 版和 2.5 版（由 Microsoft C++ 编译器支持）都很适合
windows C++ 并行编程-使用 加速器 对象(上)
可以使用 accelerator 和 accelerator_view 类指定要运行 C++ AMP 代码的设备或仿真器。 系统可能有多个设备或仿真器，它们在内存量、共享内存支持、调试支持或双精度支持方面有所不同。 C++ Accelerated Massive Parallelism (C++ AMP) 提供可用于检查可用加速器、将一个加速器设置为默认加速器、为多个 parallel_for_e
windows C++ 并行编程-并发和UWP(三)
控制执行线程 Windows 运行时使用 COM 线程模型。 在此模型中，根据对象处理其同步的方式，对象被托管在不同的单元中。 线程安全对象托管在多线程单元 (MTA) 中。 必须通过单个线程访问的对象托管在单线程单元 (STA) 中。 在具有 UI 的应用程序中，ASTA（应用程序 STA)线程负责发送窗口消息而且它是进程中唯一可以更新 STA 托管的 UI 控件的线程。 这会产生两种后果。
秃姐学AI系列之：多GPU并行 + 代码实现
目录 单机多卡并行 数据并行 VS 模型并行 总结 代码实现 从零开始实现 简单网络 向多个设备分发参数 allreduce函数 将一个小批量数据均匀地分布在多个GPU上 训练 简洁实现 训练 单机多卡并行 一台机器可以安装多个GPU（1~16个）在训练和预测时，我们将一个小批量计算切分大多个GPU来达到加速目的常用切分方案有 数据并行模型并行通道并行（数据 + 模
【FPGA数字信号处理】并行FIR滤波器
在数字信号处理领域，FIR（Finite Impulse Response）数字滤波器是一种非常重要的工具。它具有线性相位、稳定性好等优点，被广泛应用于通信、音频处理、图像处理等领域。 今天介绍一下并行 FIR 数字滤波器的原理以及实现。 一、FIR数字滤波器原理解析 1、数字滤波器 数字滤波器是数字信号处理领域的核心组件，它们对信号进行数学处理以增强或抑制某些特性。 数字滤波器按照
区块链 Fisco bcos 智能合约（19）-区块链性能腾飞：基于DAG的并行交易执行引擎PTE
在区块链世界中，交易是组成事务的基本单元。 交易吞吐量很大程度上能限制或拓宽区块链业务的适用场景，愈高的吞吐量，意味着区块链能够支持愈广的适用范围和愈大的用户规模。 当前，反映交易吞吐量的TPS（Transaction per Second，每秒交易数量）是评估性能的热点指标。 为了提高TPS，业界提出了层出不穷的优化方案，殊途同归，各种优化手段的最终聚焦点，均是尽可能提高交易的并行处理能力
阿姆达尔定律 是什么 Amdahl 并行效率计算经验法则
阿姆达尔定律（Amdahl） 是计算机界的一个经验法则。是以计算机科学家吉恩·阿姆达尔来命名的。 它表示串行执行的计算机程序在并行执行后效率的 提升。 它给 出了使用并行处理理论上能带来的效率提高。 考虑运行在单核处理器上的一个程序。在执行时间上来说，“f”是并行计算部分执行时间所占比 例，所以（1-f）是串行处理部分所占比例。 如果有“m”个处理器并行运行，那理论上的优化空 间计算如下
windows C++ 并行编程-并发的异常处理(二)
并发运行时使用 C++ 异常处理来传达多种错误。 这些错误包括：无效使用运行时、无法获取资源等运行时错误，以及你提供给任务和任务组的工作函数中发生的错误。 当任务或任务组引发异常时，运行时会保存该异常并将其编组到等待任务或任务组完成的上下文。 对于轻量级任务和代理等组件，运行时不会为你管理异常。 在这些情况下，你必须实现自己的异常处理机制。 本系列中描述运行时如何处理任务、任务组、轻量级任务和异步
大数据-113 Flink DataStreamAPI 程序输入源 自定义输入源 非并行源与并行源
点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！ 目前已经更新到了： Hadoop（已更完）HDFS（已更完）MapReduce（已更完）Hive（已更完）Flume（已更完）Sqoop（已更完）Zookeeper（已更完）HBase（已更完）Redis （已更完）Kafka（已更完）Spark（已更完）Flink（正在更新！） 章节内容 上节完成了如下的内容： DataStreamAPI介
AD7606工作原理以及FPGA控制验证（串行和并行模式）
文章目录 一、AD7606介绍二、AD7606采集原理2.1 AD7606功能框图2.2 AD7606管脚说明 三、AD7606并行模式时序分析以及实现3.1 并行模式时序图3.2 并行模式时序要求3.3 代码编写3.4 仿真观察 四、AD7606串行模式时序分析以及实现4.1 串行模式时序图4.2 串行模式时序要求4.3 代码编写4.4 添加仿真模型以及观察 一、AD760
数据分析-第三方库(工具包)：Numpy【使用ndarray对象处理多维数组】【比Python原生list运算效率高：①内存块风格；②支持并行化运算；③底层用C编写，内部解除了GIL（全局解释器锁）】
一、Numpy优势 Numpy运算速度上的优势Numpy的数组内存块风格Numpy的并行化运算 1、Numpy介绍 Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。 Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。 Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，
matlab并行不启动 关闭默认并行池
matlab并行是给常简单地，但是有的时候使用parfor并不能开始并行。 命令行如果提示： Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ... Preserving jobs with IDs: 1 because they contain crash dump files. You can use 'delete(m
并行 云架构 深度框架 sbatch slurm 深度学习 tensorflow环境从搭建到使用 conda
有一定的GPU云时常可用，一个节点4个GPU，我本人决定使用anaconda搭建tensorflow1.13并且使用。 anaconda是乙方提供的，使用bash命令可以加载 module load anaconda/3.7 加载后正常使用create命令建立环境 详情见我所有conda标志的博客，其实就是下面一句代码，看明白就不用翻了。 下面这句代码就从零开始建立了一个tensorf
windows C++ 并行编程-C++ AMP 图形(二)
文中的"显存"还没有找到合适的中文翻译，它的英文名称是texture， 在应用开发者来看,texture是一个名词,在物理上指的是 GPU显存中一段连续的空间。 读取显存对象 可以使用 texture::operator[]、texture::operator() 运算符或 texture::get 方法从 texture 对象中读取。 两个运算符将返回一个值，而不是引用。 因此，你不能使用
python基础-守护进程、守护线程、守护非守护并行
守护进程 1守护子进程1守护子进程非守护子进程并存 守护线程 守护子线程守护子线程非守护子进程并存 守护进程 1、守护子进程 主进程创建守护进程 其一：守护进程会在主进程代码执行结束后就终止 其二：守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常：AssertionError: daemonic processes are not allowed to hav
高级java每日一道面试题-2024年8月31日-基础篇-并发、并行、串行之间的区别?
如果有遗漏,评论区告诉我进行补充 面试官: 并发、并行、串行之间的区别? 我回答: 在 Java 高级面试中，理解并发（Concurrency）、并行（Parallelism）和串行（Sequential Execution）之间的区别是非常重要的，因为这些概念是多线程编程和高性能计算的基础。下面将详细解释这三个概念，并提供一些实际的例子来帮助理解。 1. 串行（Serial） 定义：
DAY9：进程与线程 | 并行与并发 | 用户态与核心态（内核态）
目录 进程与线程 并行与并发 用户态与核心态（内核态） 进程与线程 进程是资源分配和调度的基本单位。 线程是程序执行的最小单位，线程是进程的子任务，是进程内的执行单元。 一个进程至少有一个线程，一个进程可以运行多个线程，这些线程共享同一块内存。 两者的区别如下： 1.资源开销 进程：由于每个进程都有独立的内存空间，创建和销毁进程的开销较大。进程间切换需要保存和恢复整个进程的
flume系列之：批量并行启动、停止、重启flume agent组
Flume系列之：批量并行启动、停止、重启flume agent组 批量启动flume agent组 批量启动flume agent组 import subprocessimport threadingdef run_command(command):process = subprocess.Popen(command, shell=True)process
大语言模型算力优化策略：基于并行化技术的算力共享平台研究
目录 大语言模型算力优化策略：基于并行化技术的算力共享平台研究 摘要 引言 算力共享平台的设计 1. 平台架构 2. 并行化计算技术 模型并行化 流水线并行化 3. 资源管理和调度 实验与结果分析 结论与展望 首先，大语言模型（如GPT系列、BERT等）和算力共享的结合是近年来人工智能领域的研究热点。算力共享旨在通过分布式计算技术，将大规模计算任务分配给多个计算