一.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的大小为32,同在一个warp的线程,以不同数

您好,我是码农飞哥,感谢您阅读本文,欢迎一键三连哦. 本文只是记录我优化的心酸历程.无他,唯记录尔.....小伙伴们可围观,可打call,可以私信与我交流. 干货满满,建议收藏,需要用到时常看看. 小伙伴们如有问题及需要,欢迎踊跃留言哦~ ~ ~. 问题背景 现有一个古诗自动生成的训练接口,该接口通过Pytorch来生训练模型(即生成古诗)为了加速使用到了GPU,但是训练完成之后GPU未能释放.故此需要进行优化,即在古诗生成完成之后释放GPU. 该项目是一个通过Flask搭建的web服务,在服务

前言:刚学习了一段机器学习,最近需要重构一个java项目,又赶过来看java.大多是线程代码,没办法,那时候总觉得多线程是个很难的部分很少用到,所以一直没下决定去啃,那些年留下的坑,总是得自己跳进去填一次. 思路:大概看了线程相关的一些知识,对线程的运行机制,同步机制,以及整个系统都做一个全面的了解.在深入每一个部分去看一下线程及其相关包的源码做深入了解. 目标:线程,并发包(线程池,并发的数据结构,锁,原子类). 通过一些资料的查看最终把目标定位在线程和并发包上,线程是核心,并发包是辅助工具,

在上一篇C#多线程之线程池篇2中,我们主要学习了线程池和并行度以及如何实现取消选项的相关知识.在这一篇中,我们主要学习如何使用等待句柄和超时.使用计时器和使用BackgroundWorker组件的相关知识. 五.使用等待句柄和超时 在这一小节中,我们将学习如何在线程池中实现超时和正确地实现等待.具体操作步骤如下: 1.使用Visual Studio 2015创建一个新的控制台应用程序. 2.双击打开"Program.cs"文件,编写代码如下所示: using System; using

在上一篇C#多线程之线程池篇1中,我们主要学习了如何在线程池中调用委托以及如何在线程池中执行异步操作,在这篇中,我们将学习线程池和并行度.实现取消选项的相关知识. 三.线程池和并行度 在这一小节中,我们将学习对于大量的异步操作,使用线程池和分别使用单独的线程在性能上有什么差异性.具体操作步骤如下: 1.使用Visual Studio 2015创建一个新的控制台应用程序. 2.双击打开"Program.cs"文件,编写代码如下所示: using System; using System.

在C#多线程之线程池篇中,我们将学习多线程访问共享资源的一些通用的技术,我们将学习到以下知识点: 在线程池中调用委托 在线程池中执行异步操作 线程池和并行度 实现取消选项 使用等待句柄和超时 使用计时器 使用BackgroundWorker组件 在前面的"C#多线程之基础篇"以及"C#多线程之线程同步篇"中,我们学习了如何创建线程以及如何使用多线程协同工作,在这一篇中,我们将学习另外一种场景,就是我们需要创建许多花费时间非常短的异步操作来完成某些工作.我们知道创建一

1. 引言 正如我们所知,NGINX采用了异步.事件驱动的方法来处理连接.这种处理方式无需(像使用传统架构的服务器一样)为每个请求创建额外的专用进程或者线程,而是在一个工作进程中处理多个连接和请求.为此,NGINX工作在非阻塞的socket模式下,并使用了epoll 和 kqueue这样有效的方法. 因为满负载进程的数量很少(通常每核CPU只有一个)而且恒定,所以任务切换只消耗很少的内存,而且不会浪费CPU周期.通过NGINX本身的实例,这种方法的优点已经为众人所知.NGINX可以非常好地处理百

Java的一大优势是能完成多线程任务,对线程的封装和调度非常好,那么它又是如何实现的呢? jdk的包下和线程相关类的类图. 从上面可以看出Java的线程池主的实现类主要有两个类ThreadPoolExecutor和ForkJoinPool. ForkJoinPool是Fork/Join框架下使用的一个线程池,一般情况下,我们使用的比较多的就是ThreadPoolExecutor.我们大多数时候创建线程池是通过Executors类的几个方法实现的: newFixedThreadPool():创建一

前言: 上篇学习了线程Thread的使用,今天来学习一下线程池ExecutorService. 线程管理相关文章地址: Android线程管理之Thread使用总结 Android线程管理之ExecutorService线程池 Android线程管理之ThreadPoolExecutor自定义线程池 Android线程管理之AsyncTask异步任务 Android线程管理之ThreadLocal理解及应用场景 为什么要引入线程池? 1.)new Thread()的缺点 每次new Thread

前言: 上篇主要介绍了使用线程池的好处以及ExecutorService接口,然后学习了通过Executors工厂类生成满足不同需求的简单线程池,但是有时候我们需要相对复杂的线程池的时候就需要我们自己来自定义一个线程池,今天来学习一下ThreadPoolExecutor,然后结合使用场景定义一个按照线程优先级来执行的任务的线程池. 线程管理相关文章地址: Android线程管理之Thread使用总结 Android线程管理之ExecutorService线程池 Android线程管理之Threa

(出处:http://www.cnblogs.com/linguanh/) 目录: 1,前序 2,类特点 3,用法 4,java代码 5,php代码 1,前序 还是源于重构,看着之前为赶时间写着的碎片化的代码,甚是悲剧,臃肿且长,其实重构也是一个提高的过程,重构过程中会接触到更多的知识点.至少,我现在意识到,那怕是听过.有这样的意识而没真正动过手都是不行的,多线程并发最好使用线程池而不要一味地 new Thread(...).start().下面我分享个自己刚写好的图片批量上传类,顺带serve

先引入一下线程池的概念: 百度百科:线程池是一种多线程处理形式,处理过程中将任务添加到队列,然后在创建线程后自动启动这些任务.线程池线程都是后台线程.每个线程都使用默认的堆栈大小,以默认的优先级运行,并处于多线程单元中.如果某个线程在托管代码中空闲(如正在等待某个事件),则线程池将插入另一个辅助线程来使所有处理器保持繁忙.如果所有线程池线程都始终保持繁忙,但队列中包含挂起的工作,则线程池将在一段时间后创建另一个辅助线程但线程的数目永远不会超过最大值.超过最大值的线程可以排队,但他们要等到其他线程

一个Elasticsearch节点会有多个线程池,但重要的是下面四个: 索引(index):主要是索引数据和删除数据操作(默认是cached类型) 搜索(search):主要是获取,统计和搜索操作(默认是cached类型) 批量操作(bulk):主要是对索引的批量操作(默认是cached类型) 更新(refresh):主要是更新操作(默认是cached类型) 可以通过给设置一个参数来改变线程池的类型(type),例如,把索引的线程池改成blocking类型: threadpool: index:

什么是线程池 创建线程,因为涉及到跟操作系统交互,比较耗费资源.如果要创建大量的线程,而每个线程的生存期又很短,这时候就应该使用线程池了,就像数据库的连接池一样,预先开启一定数量的线程,有任务了就将任务传递进去,任务执行完毕不终止线程,等待下一个任务 线程池的种类 ExecutorService: 这是个接口,代表尽快执行的线程池,只要有空闲进程,就立即执行 Future<?> submit(Runnable task) 将Runnable对象提交给线程池,线程池有空闲线程时执行任务,返回的F

一.简单粗暴的线程 最原始的方式,当我们要并行的或者异步的执行一个任务的时候,我们会直接使用启动一个线程的方式,如下面所示: new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { // TODO Auto-generated method stub 这里放你要执行的方法 } }).start(); 但是像上面或者类似这种每次来都是用new 一个Thread出来的方式存在着很多的弊端,如下面: 每次new Thread新建对象性能差:

概要 本章介绍线程池中的Callable和Future.Callable 和 Future 简介示例和源码分析(基于JDK1.7.0_40) 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3544116.html Callable 和 Future 简介 Callable 和 Future 是比较有趣的一对组合.当我们需要获取线程的执行结果时,就需要用到它们.Callable用于产生结果,Future用于获取结果. 1. Callable Calla

如果并发的线程数量很多,并且每个线程都是执行一个时间很短的任务就结束了,这样频繁创建线程就会大大降低系统的效率,因为频繁创建线程和销毁线程需要时间. java.uitl.concurrent.ThreadPoolExecutor类是线程池中最核心的一个类. corePoolSize在很多地方被翻译成核心池大小,其实我的理解这个就是线程池的大小.举个简单的例子: 假如有一个工厂,工厂里面有10个工人,每个工人同时只能做一件任务. 因此只要当10个工人中有工人是空闲的,来了任务就分配给空闲的工人做:

线程池和ThreadPoolExecutors 虽然在程序中可以直接使用Thread类型来进行线程操作,但是更多的情况是使用线程池,尤其是在Java EE应用服务器中,一般会使用若干个线程池来处理来自客户端的请求.Java中对于线程池的支持,来自ThreadPoolExecutor.一些应用服务器也确实是使用的ThreadPoolExecutor来实现线程池. 对于线程池的性能调优,最重要的参数就是线程池的大小. 对于任何线程池而言,它们的工作方式几乎都是相同的: 任务被投放到一个队列中(队列的

上一篇讲述了ThreadPoolExecutor的执行过程,我们也能看出来一个很明显的问题:这个线程池的构造函数比较复杂,对于不十分理解其运作原理的程序员,自己构造它可能体现和想象中不一样的行为.比如阻塞队列放什么,corePoolSize怎么设置等等. 所以和Math这种工具类一样,并发包也提供了一种工具类:Executors. 首先这个工具类的作用就是:提供静态方法帮你构造不同的线程池.那么先分析一下它的设计模式: 1,静态工厂方法模式,静态方法帮你构造线程池. 2,外观模式,用一个简单的接

学习这个很长时间了一直没有去做个总结,现在大致总结一下并发包的线程池. 首先,任何代码都是解决问题的,线程池解决什么问题? 如果我们不用线程池,每次需要跑一个线程的时候自己new一个,会导致几个问题: 1,不好统一管理线程和它们的相互之间的依赖关系,尤其是有的程序要做的事情很多的时候,线程的处理就显得很杂乱,更雪上加霜的是,线程本身就是不可预期的,不是说先跑的线程就一直在后跑的线程前面,一旦形成复杂的依赖关系,也就会形成复杂的状态(由所有线程的状态共同决定). 2,效率低下,有可能你的每次跑的线

1.池(pool)是一种常见的提高性能的方式.有时创建和销毁一些资源是非常耗费时间的行为.我们会考虑在一个池内放一些资源,在用的时候拿,不够的时候添加,用完就归还,这样就可以避免不断的创建和销毁资源了. 应用场合和范围 需要大量的线程来完成任务,切完成任务的时间比较短. 对性能要求比较苛刻的应用.比如要求服务器迅速响应客户请求. 3.接受突发性的大量请求,但不至于使服务器因此产生大量线程的应用.突发性大量客户请求,在没有线程池情况下,将产生大量线程,虽然理论上大部分操作系 统线程数目最大值不是问