作者:桂. 时间:2018-04-24  22:04:52 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8934373.html 前言 本文为Jacobi并行拆解一文的补充,给出另一种矩阵运算的思路. 一.算法流程 对于复数相关矩阵R,通过矩阵变换,在维度不变的情况下,转化为实数矩阵: 对于MUSIC算法,该思路可以降低Jacobi运算复杂度.额外的操作仅仅是少量的乘法操作,即耗费少量硬件资源换取更快速的处理时间. 直接复数转实数,需要将nxn的矩阵扩展为2n…

作者:桂. 时间:2018-04-23  21:12:02 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8921815.html 前言 本文主要是复数矩阵分解的拆解思路(矩阵求逆/特征值分解)一文的补充. 一.并行拆解思路 回顾前文,对于8X8的实数矩阵: 仿真: clc;clear all; X = rand(8); R = X+X'; Iteration = 20; [D,U] = Jac_sweep(R,Iteration); [u,s,v] = svd(…

目录 1.队列补充 2.关于python并发与并行的补充 3.TCP服务端实现并发 4.GIL全局解释器锁 什么是保证线程安全呢? GIL与Lock 5.验证多线程的作用 对结论的验证: 6.死锁现象 7.递归锁 8.信号量(了解) 9.线程队列 句柄 1.队列补充 队列内部是管道+锁(数据在队列中是阻塞的) 2.关于python并发与并行的补充 解释型语言单个进程下多个线程不可以并行,但是向C语言等其他语言中在多核情况下是可以实现并行的,所有语言在单核下都是无法实现并行的,只能并发. 3.TC…

1.对象已经死亡? 1.1引用计数法:给对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用他时,计数器值就加1:当引用失效时,计数器值就减1:任何时刻计数器都为0的对象就是不可能再被使用 的.但是它很难解决对象之间相互循环引用的问题. 1.2根搜索算法:主流的商用语言(Java和C#),都是使用根搜索算法判定对象是否存活的.这个算法的基本思路:通过一系列的名为“GC Roots Tracing”的对象作为起点,从 这些节点开始向下搜索,搜索所走过的路径称为引用链(Reference Chain),当一…

▶ 总体印象:适合 OpenCL 入门的书,有丰富的代码和说明,例子较为简单.先把 OpenCL 代码的基本结构(平台 → 设备 → 上下文 → 命令队列 → 创建缓冲区 → 读写缓冲区 → 编译代码 → 创建程序 → 创建内核 → 设定内核参数 → 执行内核 → 缓冲区读写 → 回收检查结果)定死了,在围绕这个结构展开算法和应用. ▶ 第一章,并行编程入门 ● 开放计算语言(Open Computuing Language,OpenCL) ● 设备语言可以高效映射到众多的内存系统构架上:主机端…

在python上开启多个线程,由于GIL的存在,每个单独线程都会在竞争到GIL后才运行,这样就干预OS内部的进程(线程)调度,结果在多核CPU上: python的多线程实际是串行执行的,并不会同一时间多个线程分布在多个CPU上运行. 但是这里有个有趣的现象: python开启两个死循环的线程,在我的2核机器上会有如下CPU使用情况,每个CPU都维持在50%左右的使用率(见下图). 难道python的多线程可以在多核上并行?当然不是,在GIL存在的python上,多线程应该是不可能并行的.这里其实…

▶ 第五章,OpenCL 的并发与执行模型 ● 内存对象与上下文相关而不是与设备相关.设备在不同设备之间的移动如下,如果 kernel 在第二个设备上运行,那么在第一个设备上产生的任何数据结果在第二个设备上都是随需可用的. ● OpenCL 中任务图通过事件对象来构建,事件对象不仅注册任务的完成,而且保证被此任务访问的所有内存数据的一致性. ● 一个设备可以有多个命令队列,每个设备都必须有自己的命令队列. ● OpenCL 事件可以实现同一个上下文中的同步,而不能保证同一设备上的同步. ● su…

▶ 使用 OpenMP 和队列数据结构,在各线程之间传递信息 ● 代码,使用 critical 子句和 atomic 指令来进行读写保护 // queue.h #ifndef _QUEUE_H_ #define _QUEUE_H_ struct queue_node_s // 定义队列结点,包含信息来源,信息内容,下一个结点的指针 { int src; int mesg; struct queue_node_s* next_p; }; struct queue_s // 定义队列,包含入队数,出…

▶ 关于单链表的访问,插入结点和删除结点操作,并且将其推广到多线程中去. ● 代码,通用的随机数生成 // my_rand.h #ifndef _MY_RAND_H_ #define _MY_RAND_H_ unsigned my_rand(unsigned* a_p); double my_drand(unsigned* a_p); #endif // my_rand.c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include "…

前言 许多个人计算机和工作站都有多个CPU核心,可以同时执行多个线程.利用硬件的特性,使用并行化代码以在多个处理器之间分配工作. 应用场景 文件批量上传 并行上传单个文件.也可以把一个文件拆成几段分开上传,加快上传速度. 数据分批计算 如几百万数据可以拆成许多无关联的部分,并行计算处理.最后聚合. 数据推送 也是需要将数据拆解后,并行推送. 任务并行库-数据并行 如果在一个循环内在每次迭代只执行少量工作或者它没有运行多次迭代,那么并行化的开销可能会导致代码运行的更慢.使用并行之前,应该对线程(锁…