最近在学一门课,叫做“C++与并行计算”.要用到多CPU(进程)并行的原理,实现语言是C++的MPI接口.联想到上学期用到CUDA C/C++来做并行计算,就对这两门语言做一个总结,分享下自己关于并行计算的认识. 1 并行计算的基本原理 并行计算一般有两个维度,一个是指令(Instruction)或程序(Program),另一个是数据(Data).这样,就可以归纳出各种并行模式(S代表Single,M代表Multiple). 除了SISD,其他几个都算是并行计算方法.这里重点介绍下SPMD. S

前言 如何对现有的程序进行并行优化,是 GPU 并行编程技术最为关注的实际问题.本文将提供几种优化的思路,为程序并行优化指明道路方向. 优化前准备 首先,要明确优化的目标 - 是要将程序提速 2 倍?还是 10 倍?100倍?也许你会不假思索的说当然是提升越高越好. 但这里存在一个优化成本的问题.在同样的技术水平硬件水平下,提升 2 倍也许只要一个下午的工作量,但提高 10 倍可能要考虑到更多的东西,也许是一周的工作量.提高 100 倍, 1000 倍需要的成本,时间就更多了. 然后,需要将这个

TensorFlow并行,模型并行,数据并行.模型并行根据不同模型设计不同并行方式,模型不同计算节点放在不同硬伯上资源运算.数据并行,比较通用简便实现大规模并行方式,同时使用多个硬件资源计算不同batch数据梯度,汇总梯度全局参数更新. 数据并行,多块GPU同时训练多个batch数据,运行在每块GPU模型基于同一神经网络,网络结构一样,共享模型参数. 同步数据并行,所有GPU计算完batch数据梯度,统计将多个梯度合在一起,更新共享模型参数,类似使用较大batch.GPU型号.速度一致时,效率最

建议比对『MXNet』第七弹_多GPU并行程序设计 一.tensorflow GPU设置 GPU指定占用 gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 上面分配给tensorflow的GPU显存大小为:GPU实际显存*0.7. GPU模式禁用 import os os.environ

前言 如何对现有的程序进行并行优化,是 GPU 并行编程技术最为关注的实际问题.本文将提供几种优化的思路,为程序并行优化指明道路方向. 优化前准备 首先,要明确优化的目标 - 是要将程序提速 2 倍?还是 10 倍?100倍?也许你会不假思索的说当然是提升越高越好. 但这里存在一个优化成本的问题.在同样的技术水平硬件水平下,提升 2 倍也许只要一个下午的工作量,但提高 10 倍可能要考虑到更多的东西,也许是一周的工作量.提高 100 倍, 1000 倍需要的成本,时间就更多了. 然后,需要将这个

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

EZchip将推全球首款100核64位ARM A-53芯片 2015-02-25 16:32:03   来源:互联网    关键字: 将推  全球  64位  arm EZchip日前表示,将准备开发一款可以与博通.Cavium及英特尔竞争的服务器及通信系统处理器,不过该处理器将采用ARM架构,使用100颗64位A53内核.这颗采用28nm制程,2017年之后量产的处理速度高达200Gb/s的 Tile-MX100 的性能将超过大多数竞争对手.       该芯片是基于Tile-Gx多核架构,该

前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理). CPU:缓存对程序员透明.应用程序员无法通过编程手段操纵缓存. 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32

前言 GPU 是如何实现并行的?它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别?本文将做一个较为细致的分析. GPU 并行计算架构 GPU 并行编程的核心在于线程,一个线程就是程序中的一个单一指令流,一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格,成为了并行的程序,下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格: 二者的区别将在后面探讨. 下图展示了一个更为细致的 GPU 并行计算架构: 该图表示,计算网格由多个流处理器构成,每个流处理器又包含 n 多块. 下面对 GPU 计算网格中的一些概念做细致分

前言 GPU 是如何实现并行的?它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别? 本文将做一个较为细致的分析. GPU 并行计算架构 GPU 并行编程的核心在于线程,一个线程就是程序中的一个单一指令流,一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格,成为了并行的程序,下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格: 二者的区别将在后面探讨. 下图展示了一个更为细致的 GPU 并行计算架构: 该图表示,计算网格由多个流处理器构成,每个流处理器又包含 n 多块. 下面进一步对 GPU 计算网格中的一些概念

前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理). CPU:缓存对程序员透明.应用程序员无法通过编程手段操纵缓存. 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32

微软 SQ1 参数一览:8 核 Kryo 495,Adreno 685 GPU http://www.myzaker.com/article/5d989ef68e9f0977765e5506/ 微软发布的 surface pro x 使用了 高通的CPU.. 据说能运行 32位的程序 但是无法运行 64位的. IT 之家10 月 5 日消息 日前,微软发布了一款 Surface Pro X 平板电脑,外观比 Surface Pro 7 更加现代化,而且还搭载了一枚名为 "Microsoft SQ

最近在implement DeepLearning.net上面的程序.对于开源的python,最头疼的就是各种package和各种configuration. 而且还是在windows下. 想要让theano在windows下能GPU并行,总结配置如下: 1. 下载CUDA,安装,重启(重要)! 2. 下载Canopy, 申请academic free lincense. 3. Canopy中下载package, 由于numpy, scipy都集成了,主要下载:pip, mingw, libpy

有时候在linux下会遇到这种情况:df查看空间已经占用%100,但是找不到大文件,怎么回事呢,经过网上查找资料,得到解决方法: 1.使用lsof查看已删除但未释放的文件 lsof -n | grep deleted # 重启相关程序即可 2.如果lsof还是未查找到大文件,那有可能根目录下有隐藏文件夹占用了空间: 本人经常du /* -sh查看根目录占用情况,这样会查看目录根目录下的隐藏文件夹,需要使用以下命令查看du / -h --max-depth=1

[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 0x00 摘要 0x01 并行Transformer层 1.1 初始化 1.2 前向传播 0x02 并行MLP 2.1 命名规范 2.2 MLP 代码 2.2.1 初始化 2.2.2 前向操作 0x03 ColumnParallelLinear 3.1 定义 3.2 初始化 3.2.1 切分size 3.2.2 初始化权重 3.3

学习书籍: <C#本质论> 1--C#5.0之后推荐使用TPL(Task Parallel Libray 任务并行库) 和PLINQ(Parallel LINQ, 并行Linq). 其次是TAP(Task-based Asynchronous Pattern, 基于任务的异步模式). --用AggregateException处理Task上的未处理异常. --取消任务. CancellationToken --async修饰方法, 返回Task. task.wait(100)可以阻塞现场. a

目录 C#并行编程-相关概念 C#并行编程-Parallel C#并行编程-Task C#并行编程-并发集合 C#并行编程-线程同步原语 C#并行编程-PLINQ:声明式数据并行 背景 通过LINQ可以方便的查询并处理不同的数据源,使用Parallel LINQ (PLINQ)来充分获得并行化所带来的优势. PLINQ不仅实现了完整的LINQ操作符,而且还添加了一些用于执行并行的操作符,与对应的LINQ相比,通过PLINQ可以获得明显的加速,但是具体的加速效果还要取决于具体的场景,不过在并行化的

C#并行编程-PLINQ:声明式数据并行   目录 C#并行编程-相关概念 C#并行编程-Parallel C#并行编程-Task C#并行编程-并发集合 C#并行编程-线程同步原语 C#并行编程-PLINQ:声明式数据并行 背景 通过LINQ可以方便的查询并处理不同的数据源,使用Parallel LINQ (PLINQ)来充分获得并行化所带来的优势. PLINQ不仅实现了完整的LINQ操作符,而且还添加了一些用于执行并行的操作符,与对应的LINQ相比,通过PLINQ可以获得明显的加速,但是具体

http://peghoty.blog.163.com/blog/static/493464092013016113254852/ http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA存储器模型:http://blog.csdn.net/endlch/article/details/44538801 CUDA限定符:http://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/4242728

多卡训练模式: 进行深度学习模型训练的时候,一般使用GPU来进行加速,当训练样本只有百万级别的时候,单卡GPU通常就能满足我们的需求,但是当训练样本量达到上千万,上亿级别之后,单卡训练耗时很长,这个时候通常需要采用多机多卡加速.深度学习多卡训练常见有两种方式,一种是数据并行化(data parallelism),另外一种是模型并行化(model parallelism). 深度模型训练方法: 深度学习模型的训练是一个迭代的过程,在每一轮迭代过程中,前向传播算法会根据当前参数的取值,计算出在一小部

前言 在用 CUDA 对 GPU 进行并行编程的过程中,除了需要对线程架构要有深刻的认识外,也需要对存储系统架构有深入的了解. 这两个部分是 GPU 编程中最为基础,也是最为重要的部分,需要花时间去理解吸收,加深内功. 了解 GPU 存储系统架构的意义 CUDA 编程架构的设计思路本身也就是让程序员去使用缓存,而不是让缓存像 CPU 编程结构那样对程序员透明. 通过对所使用存储结构的优化,能够让程序的并行后的效果得到很大提高. 因此,这个问题是需要我们在开发全程中考虑的. 第一层:寄存器 每个流