博客搬到了fresky.github.io - Dawei XU,请各位看官挪步.最新的一篇是:一个使用C#的TPL Dataflow Library的例子:分析文本文件中词频.

.net core 例子 https://github.com/aspnet/Docs/tree/master/aspnetcore/fundamentals C#中使用Spire.docx操作Word文档 https://www.cnblogs.com/echo-web/p/9889135.html wpf内存压缩 LierdaCracker cracker = new LierdaCracker(); https://github.com/IKende/ 基于zookeeper的WCF服务注

对32K*32K的随机数矩阵进行FFT变换,数的格式是32位浮点数.将产生的数据存放在堆上,对每一行数据进行N=32K的FFT,记录32K次fft的时间. 比较串行for循环和并行for循环的运行时间. //并行计算//调用openmp,通过g++ -fopenmp test.cpp -o out 编译程序#pragma omp parallel for ;i<LEN;i++) fft(num[i],LEN,); 最终的运行时间:247,844,013 us 而串行fft,不调用openmp,它

-------------------paper--------------------- 一种基于GPU并行计算的MD5密码解密方法 0.abstract1.md5算法概述2.md5安全性分析3.基于GPU的爆破3.1GPGPU3.2CUDA3.3implementation4性能对比 -----------------presentation------------------ [Code] Section 0:Introduction of MD5, and its application

平常写的程序,无论是单线程还是多线程,大多只有一个进程,而且只能在一个核心里工作.所以很多应用程序即使正在满载运行,在任务管理器中CPU使用量还是只有50%(双核CPU)或25%(四核CPU) 如果能让一个程序自己建立出多个进程,并且让它们并行运行,那么就可以在不同cpu核心上同时运行,进而实现并行计算啦. Python的并行计算就是这么做的. 之前的理解错了......还是要学习一个 1.多线程与多进程 之前OS课学过..... in general,线程是比进程低一级的调度单位.一个进程可以

Java在JDK7之后加入了并行计算的框架Fork/Join,可以解决我们系统中大数据计算的性能问题.Fork/Join采用的是分治法,Fork是将一个大任务拆分成若干个子任务,子任务分别去计算,而Join是获取到子任务的计算结果,然后合并,这个是递归的过程.子任务被分配到不同的核上执行时,效率最高. package com.thread.forkjoin; import java.util.Arrays; import java.util.Random; import java.util.co

郑昀 创建于2015/11/10 最后更新于2015/11/12 关键词:佣金计算.定时任务.数据抽取.数据清洗.数据计算.Java.Redis.MySQL.Zookeeper.azkaban2.oozie.mesos 提纲: 为什么要做“数据”并行计算调度? 他山之玉:azkaban2/oozie/mesos Summoner的特性 Summoner 是国玺部门推出的基于 MySQL+Redis+Zookeeper 的分布式并行计算调度和管理系统,李红红主设.   0x00,为什么要做“数据”

阅读目录: 1.开篇介绍 2.NET并行计算基本介绍 3.并行循环使用模式 3.1并行For循环 3.2并行ForEach循环 3.3并行LINQ(PLINQ) 1]开篇介绍 最近这几天在捣鼓并行计算,发现还是有很多值得分享的意义,因为我们现在很多人对它的理解还是有点不准确,包括我自己也是这么觉得,所以整理一些文章分享给在使用.NET并行计算的朋友和将要使用.NET并行计算的朋友: NET并行编程推出已经有一段时间了,在一些项目代码里也时不时会看见一些眼熟的并行计算代码,作为热爱技术的我们怎能视

https://msdn.microsoft.com/zh-cn/ff652648.aspx 图像处理——并行计算的应用实例 http://blog.csdn.net/bitfan/article/details/4713872 http://www.cnblogs.com/xiangism/category/375725.html

以前没接触过MPI编程,对并行计算也没什么了解.朋友的期末课程作业让我帮忙写一写,哎,实现结果很一般啊.最终也没完整完成任务,惭愧惭愧. 问题大概是利用MPI完成矩阵和向量相乘.输入:Am×n,Bn×1  ,输出:Cm×1 附:程序中定义m=400,n=100,矩阵和向量的取值为随意整型数,为了便于显示并行效果,循环完成该计算任务100000次. 实现过程 1.实验环境:WINDOWS8.1 64位+ MPICH + VS2013   / kubuntu 14.04 + mpich 2.解题思路

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 /// <

本文参考<OpenMP中的任务调度>博文,主要讲的是OpenMP中的schedule子句用法. 一.应用需求 在OpenMP并行计算中,任务调度主要用于并行的for循环.当for循环中每次迭代的计算量相差较大时,如果简单的为每次迭代分配相同的线程,就会导致线程任务不均衡,CPU资源没有被充分利用,影响程序执行性能.例如下面这种情况: int i, j; ][] = {}; ; i < ; ++i ) { ; ++j ) { a[i][j] = i*j; } } 很显然,如果对外层for循

在上一篇文章中介绍了并行计算的基础概念,也顺便介绍了OpenMP. OpenMp提供了对于并行描述的高层抽象,降低了并行编程的难度和复杂度,这样程序员可以把更多的精力投入到并行算法本身,而非其具体实现细节.对基于数据分集的多线程程序设计,OpenMP是一个很好的选择.同时,使用OpenMP也提供了更强的灵活性,可以较容易的适应不同的并行系统配置.线程粒度和负载平衡等是传统多线程程序设计中的难题,但在OpenMp中,OpenMp库从程序员手中接管了部分这两方面的工作.但是,作为高层抽象,OpenM

#include <omp.h>#include <stdio.h>#include <stdlib.h> void test(int n){ for (int i = 0; i < 1000000; i++) { } printf("%d,",n);} int main(){//#pragma omp parallel for schedule(dynamic)//动态并行计算? #pragma omp parallel for for (i

转载——原文地址:http://www.cnblogs.com/lovecindywang/archive/2009/12/25/1632014.html 作为一个ASP.NET开发人员,在之前的开发经历中接触多线程编程的机会并不是很多,但是随着.NET 4.0的发布临近,我越来越感受到未来的1-2年中并行计算将会有很大的应用.于是决定通过写日志的方式来总结一下.NET 3.5下的多线程编程进而引入.NET 4.0提供的新的并行库以及新的并行编程模式和编程的思维方式. 个人觉得在日常的编程中对于

应用程序并行计算遇到的问题 当硬件处理能力不能按摩尔定律垂直发展的时候,选择了水平发展.多核处理器已广泛应用,未来处理器的核心数将进一步发布,甚至达到上百上千的数量.而现在 很多的应用程序在运行在多核心的处理器上并不能得到很好的性能提升,因为应用程序的并发处理能力不强,不能够合理有效地的利用计算资源.线性的计算只能利 用n分之一的计算支援. 要提高应用程序在多核处理器上的执行效率,只能想办法提高应用程序的本身的并行能力.常规的做法就是使用多线程,让更多的任务同时处理,或者让一部分操作 异步执行,

Mozilla正致力于实现JavaScript“并行(parallelism)计算”,以便充分利用硬件性能.Dave Herman是Mozilla Research的首席研究员和策略总监.近日,他在一篇博文中提到,他们正在其JavaScript引擎SpiderMonkey中进行相关实验. 他们试图通过一种底层的.渐进的方法为JavaScript添加更加灵活和强大的并行计算原语.他首先指出: 我正在谈论的不是“并发(concurrency)”……JavaScript的异步并发模型很受欢迎,也取得了

前言 本文从使用 GPU 编程技术的角度来了解计算中并行实现的方法思路. 并行计算中需要考虑的三个重要问题 1. 同步问题 在操作系统原理的相关课程中我们学习过进程间的死锁问题,以及由于资源共享带来的临界资源问题等,这里不做累述. 2. 并发度 有一些问题属于 “易并行” 问题:如矩阵乘法.在这类型问题中,各个运算单元输出的结果是相互独立的,这类问题能够得到很轻松的解决 (通常甚至调用几个类库就能搞定问题). 然而,若各个运算单元之间有依赖关系,那问题就复杂了.在 CUDA 中,块内的通信通过共

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

在当前计算机应用中,对快速并行计算的需求是广泛的,归纳起来,主要有三种类型的应用需求: 计算密集(Computer-Intensive)型应用,如大型科学project计算与数值模拟: 数据密集(Data-Intensive)型应用,如数字图书馆.数据仓库.数据挖掘和计算可视化等: 网络密集(Network-Intensive)型应用,如协同工作.遥控和远程医疗诊断等. 并行编程模型主要有三种:适用于共享内存的多线程编程模型.适用于分布内存的消息传递编程模型,混合编程模型. 在计算机系统中.处理

C# 4.0 并行计算部分   c#linq算法多线程list微软   目录(?)[-] C 40 并行计算部分 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PLinqLinq的并行计算   C# 4.0 并行计算部分  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. 一.简单使用 首先我们初始化一个L