1.什么是Embarrassingly Parallel(易并行计算问题) 易并行计算问题:A computation that can be divided into a number of  completely independent tasks.在编写并行程序过程中,首先需要将一个问题分解成若干部分,然后将每个部分分配给不同的processer(处理器)或者thread(线程)分别进行计算,如果该计算问题能够被分解成一些完全独立的子计算(task).同时各个task之间数据几乎没有依赖,…

并行计算 沿用微软的写法,System.Threading.Tasks.Parallel类,提供对并行循环和区域的支持. 我们会用到的方法有For,ForEach,Invoke. Program.Data = new List<int>(); ; i < ; i++) { Data.Add(i); } 下面我们定义4个方法,分别为for,foreach,并行For,并行ForEach.并测试他们的运行时长. /// <summary> /// 是否显示执行过程 /// <…

并行计算 概论 ▪ 高性能计算 ▪ 计算机集群 ▪ 分布式计算 ▪ 网格计算 ▪ 云端运算         方式 ▪ Bit-level parallelism ▪ Instruction level parallelism ▪ Data parallelism ▪ 任务并行   理论 ▪ Speedup ▪ Amdahl定理 ▪ Flynn's taxonomy ▪ Cost efficiency ▪ Gustafson定理 ▪ Karp-Flatt metric       元素 ▪ 进程…

Task - 基于线程池的任务(在 System.Threading.Tasks 命名空间下) 多 Task 的并行执行 Parallel - 并行计算(在 System.Threading.Tasks 命名空间下) 示例1.演示 Task(基于线程池的任务)的基本应用Thread/Tasks/TaskDemo.xaml <Page x:Class="XamlDemo.Thread.Tasks.TaskDemo" xmlns="http://schemas.micros…

[源码下载] 重新想象 Windows 8 Store Apps (43) - 多线程之任务: Task 基础, 多任务并行执行, 并行运算(Parallel) 作者:webabcd 介绍重新想象 Windows 8 Store Apps 之 任务 Task - 基于线程池的任务(在 System.Threading.Tasks 命名空间下) 多 Task 的并行执行 Parallel - 并行计算(在 System.Threading.Tasks 命名空间下) 示例1.演示 Task(基于线程…

Today is a good day to start parallelizing your code. I’ve been using the parallel package since its integration with R (v. 2.14.0) and its much easier than it at first seems. In this post I’ll go through the basics for implementing parallel computat…

Copied From:https://computing.llnl.gov/tutorials/parallel_comp/ Author: Blaise Barney, Lawrence Livermore National Laboratory UCRL-MI-133316 Table of Contents Abstract Overview What is Parallel Computing? Why Use Parallel Computing? Who is Using Para…

A Pattern Language for Parallel Application Programming Berna L. Massingill, Timothy G. Mattson, Beverly A. Sanders Abstract Parallel computing has failed to attract significant numbers of programmers outside the specialized world of supercomputing.…

GPU的硬件结构,也不是具体的硬件结构,就是与CUDA相关的几个概念:thread,block,grid,warp,sp,sm. sp: 最基本的处理单元,streaming processor  最后具体的指令和任务都是在sp上处理的.GPU进行并行计算,也就是很多个sp同时做处理 sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm,  streaming multiprocessor. 其他资源也就是存储资源,共享内存,寄储器等. warp:GPU执行程序时的调度单位,目前cuda的warp的大小…

并行执行 Yes! Well done! Socket clusters are initialized without variables, so a_global_var wasn't found. Fork clusters take a copy of global variables, but changes made after the cluster is created are not copied to each node. parallel包 > # A global var…

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能…

转自http://www.cnblogs.com/end/archive/2012/02/05/2339152.html 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. 作为一家互联网数据分析公司,我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”.多年来在严苛的业务需求和数据压力下,我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法,最终落地于Had…

摘要:Admaster数据挖掘总监 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. Hadoop在可伸缩性.健壮性.计算性能…

摘要:Admaster数据挖掘总监 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. Hadoop在可伸缩性.健壮性.计算性能…

<C++ 并发编程>- 第1章 你好,C++的并发世界 转载自并发编程网 – ifeve.com 本文是<C++ 并发编程>的第一章,感谢人民邮电出版社授权并发编程网发表此文,版权所有,请勿转载.该书将于近期上市. 本章主要内容 何谓并发和多线程 为什么要在应用程序中使用并发和多线程 C++并发支持的发展历程 一个简单的C++多线程程序是什么样的 这是C++用户的振奋时刻.距1998年初始的C++标准发布13年后,C++标准委员会给予程序语言和它的支持库一次重大的变革.新的C++标…

  OpenMp是由OpenMP Architecture Review Board牵头提出的,并已被广泛接受的,用于共享内存并行系统的多线程程序设计的一套指导性的编译处理方案(Compiler Directive).OpenMP支持的编程语言包括C语言.C++和Fortran:而支持OpenMp的编译器包括Sun Compiler,GNU Compiler和Intel Compiler等.OpenMp提供了对并行算法的高层的抽象描述,程序员通过在源代码中加入专用的pragma来指明自己的意图,…

本文对应<R语言编程艺术> 第14章:性能提升:速度和内存: 第15章:R与其他语言的接口: 第16章:R语言并行计算 ========================================================================= 性能提升:速度和内存 要使R代码运行速度更快,有以下建议: 通过向量化的方式优化.使用字节码编译等: 将代码中最消耗CPU的核心部分用编译型语言编写,如C或C++: 将代码用某种并行的方式编写. 消除显示循环: 采用向量化提升速度…

原文:http://www.albahari.com/threading/part5.aspx 专题:C#中的多线程 1并行编程Permalink 在这一部分,我们讨论 Framework 4.0 加入的多线程 API,它们可以充分利用多核处理器. 并行 LINQ(Parallel LINQ)或称为 PLINQ Parallel类 任务并行(task parallelism)构造 SpinLock 和 SpinWait 这些 API 可以统称为 PFX(Parallel Framework,并行…

原文:http://www.albahari.com/threading/part5.aspx 专题:C#中的多线程 1并行编程Permalink 在这一部分,我们讨论 Framework 4.0 加入的多线程 API,它们可以充分利用多核处理器. 并行 LINQ(Parallel LINQ)或称为 PLINQ Parallel类 任务并行(task parallelism)构造 SpinLock 和 SpinWait 这些 API 可以统称为 PFX(Parallel Framework,并行…

WRMF is like the classic rock of implicit matrix factorization. It may not be the trendiest, but it will never go out of style                                                                                                                            …

反压(backpressure)是实时计算应用开发中,特别是流式计算中,十分常见的问题.反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈,处理速率跟不上上游发送数据的速率,而需要对上游进行限速.由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦,消费端数据源是 pull-based 的,所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源(比如 Kafka consumer)的摄入速率. 关于 Flink 的反压机制,网上已经有不少博客介绍,中文博客推荐这两篇1.简单来说,Flink 拓扑中每个节点(T…

按黄师姐的推荐,小白回头查找起 FLUENT的资料来.通过网络及图书馆查找相关资料,小白对于FLUENT有了基本的认识. FLUENT是一个CFD软件包,目前隶属于ANSYS公司 目前FLUENT的最新版本为Fluent17.0,包括在ANSYS安装包内 FLUENT软件是ANSYS公司2005年收购于FLUENT公司,FLUENT公司开发的的最终版本为6.3,ANSYS收购后的第一个FLUENT版本为FLUENT12.0 FLUENT软件是市场占有率最高的通用CFD软件 FLUENT软件可以在…

线程的创建 Thread var thread = new Thread(() => { Console.WriteLine("thread start:" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId); //ManagedThreadId为线程的id Thread.Sleep(); Console.WriteLine("thread end:" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);…

Welcome back. This time we’re actually gonna see triangles being rasterized – finally! But before we can rasterize triangles, we need to do triangle setup, and before I can discuss triangle setup, I need to explain what we’re setting things up for; i…

GPU线程以网格(grid)的方式组织,而每个网格中又包含若干个线程块,在G80/GT200系列中,每一个线程块最多可包含512个线程,Fermi架构中每个线程块支持高达1536个线程.同一线程块中的众多线程拥有相同的指令地址,不仅能够并行执行,而且能够通过共享存储器(Shared memory)和栅栏(barrier)实现块内通信.这样,同一网格内的不同块之间存在不需要通信的粗粒度并行,而一个块内的线程之间又形成了允许通信的细粒度并行.这些就是CUDA的关键特性:线程按照粗粒度的线程块和细粒度…

根据摩尔定律(Moore’s law),集成电路晶体管的数量差不多每两年就会翻一倍.但是晶体管数量指数级的增长不一定会导致 CPU 性能的指数级增长.处理器制造商花了很多年来提高时钟频率和指令并行.在新一代的处理器上,单线程程序的执行速率确实有所提高.但是,时钟频率不可能无限制地提高,如处理器 AMD FX-9590 的时钟频率达到5 GHz,这已经非常困难了.如今处理器制造商更喜欢采用多核处理器(multi-core processors).拥有4核的智能手机已经非常普遍,更不用提手提电脑和台…

数据流容错机制 该文档翻译自Data Streaming Fault Tolerance,文档描述flink在流式数据流图上的容错机制. ------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.介绍 flink提供了可以一致地恢复数据流应用的状态的容错机制,该机制保证即使在错误发生后,反射回数据流记录的程序的状态操作最终仅执行一次.值得注意的是,该保证可…

大家好,好多朋友来信咨询Delphi和C++Builder的移动开发.DataSnap架构等问题,希望能有Demo代码学习.其实Delphi和C++Builder本身自带有很多示例代码,已经覆盖了大部分Delphi和C++Builder开发工具的特性和技术.对于开发各种特定的应用,还是需要去在特定方向钻研该方面的技术的,不要指望一套Demo代码就可以代替自己的学习. 为了方便各位 Delphi 和 C++Builder开发者,有针对性的查找RAD Studio自带的示例代码,从而更快更有针对性的…

笔者注 谨以此文纪念我敬重的2016年9月17日去世的 装配脑袋 逝世两周年 让大家久等了,前后花了1年的时间,几经改版,终于完成撰写了一万字长文,回顾和展望.NET这16年来的成功与失败.最终能成文是因为我给自己承诺必须赶在 装配脑袋 逝世两周年前发表.愿天堂没有bug,活着的开发人员珍惜写好每一行代码的机会. 前言 .NET正式诞生了16年了,目前是微软技术栈的主要开发平台.笔者有幸在2002年在生产环境使用.NET 1.0 beta,一直到现在.NET Core 2.1,见证了.NET从最…

链接里默认的--------------------------- Error --------------------------- I/O error for file "C:\ProgramData\Embarcadero\InterBase\gds_db\examples\database\employee.gdb" Error while trying to open file 系统找不到指定的路径. . --------------------------- OK ----…