1. 使用 Thrust Thrust 是一个开源的 C++ 库,用于开发高性能并行应用程序,以 C++ 标准模板库为蓝本实现. 官方文档见这里:CUDA Thrust /* ... */ float *fMatrix_Device; // 指向设备显存 int iMatrixSize = iRow * iCol; // 矩阵元素个数 cudaMalloc((void**)&fMatrix_Device, iMatrixSize * sizeof(float)); // 在显存中为矩阵开辟空间

在归并排序中,很重要的一步是将两个排序数组合并成一个数组,这个操作叫merge.merge操作可以用来解决某些Top K问题. 问题描述 在哼唱搜索中,用户通过哼唱一个音乐片段去搜索与其相似的音乐.后台的实现主要有两个步骤:特征提取和特征匹配.特征提取是从原始波形音乐文件中提取最能代表音乐的特征.特征匹配就是利用提取的特征与特征库进行匹配,找到最相似的音乐.在实际情况中,特征库往往很大,目前商用的特征库已达千万级别,这样的规模已经远远超过单机的处理能力,所以需要利用集群进行特征的匹配. 解决方案

object 归约操作_reduce { def main(args: Array[String]): Unit = { val list=List(,,,,) val result=list.reduce(_+_) println("结果1为:"+result) println("结果2为:"+list.reduceLeft(_+_)) println("结果3为:"+list.reduceRight(_+_)) println("结

一说明 经过前一篇的StreamAPI学习,基本的流操作我相信大家都熟练于心了,那么今天是要详细解析一下收集器(collect)这么API 前提要区分,collect(StreamAPI)与collection(集合),collectors(StreamAPI静态工厂是一种归约操作)是个不同的东西 二 Collect 初始化信息 public List<Car> InitCar(){ ArrayList<Car> carList = new ArrayList<>()

这里提一个重要的点 像这样 ; void ff() { sum += 0.5; } //main() #pragma omp parallel for reduction(+:sum) ; i <= ; i++) { ff(); } cout << sum << endl; 对归约对象的操作“隐藏”在其他函数内部 ,reduction(+:sum)是没有效果的! 但: ; void ff(double *x) { *x+= 0.5; } //main #pragma omp

键值对 RDD 是 Spark 中许多操作所需要的常见数据类型.键值对 RDD 通常用来进行聚合计算.我们一般要先通过一些初始 ETL(抽取.转化.装载)操作来将数据转化为键值对形式.键值对 RDD 提供了一些新的操作接口(比如统计每个产品的评论,将数据中键相同的分为一组,将两个不同的 RDD 进行分组合并等).我们也会讨论用来让用户控制键值对 RDD 在各节点上分布情况的高级特性:分区.有时,使用可控的分区方式把常被一起访问的数据放到同一个节点上,可以大大减少应用的通信开销.这会带来明显的性能

利用java8新特性,可以用简洁高效的代码来实现一些数据处理. 定义1个Apple对象: public class Apple { private Integer id; private String name; private BigDecimal money; private Integer num; public Apple(Integer id, String name, BigDecimal money, Integer num) { this.id = id; this.name =

Java 8 函数式编程风格 Java 迄今为止最令人激动的特征.这些新的语言特征允许采用函数式风格来进行编码,我们可以用这些特性完成许多有趣的功能.这些特性如此有趣以至于被认为是不合理的.他们说会影响计算速度,但是虽然是真的,但是存在皆合理. 所以我们摒弃缺点,研究优点. 演练 今天的新闻联播播出的主要内容有:list转map,list使用lambda求和,等聚合运算,映射分类,分组,排序,归约等算法示例 你们就静鸡鸡的看吧 ------还演练了parallelStream并行流 [林凌你个鸭

键值对RDD通常用来进行聚合计算,Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为pair RDD.pair RDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口. Spark中创建pair RDD的方法:存储键值对的数据格式会在读取时直接返回由其键值对数据组成的pair RDD,还可以使用map()函数将一个普通的RDD转为pair RDD. Pair RDD的转化操作 reduceByKey()  与reduce类似 ,接收一个函数,并使用该函数对值进行合并,

二.流 2.1 流介绍 流是Java API的新成员,它允许你以声明性方式处理数据集合(通过查询语句来表达,而不是临时编写一个实现).就现在来说,你可以把它们看成遍历数据集的高级迭代器.此外,流还可以透明地并行处理,你无需写任何多线程代码了! 2.2 使用流 类别 方法名 方法签名 作用 筛选切片 filter Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate) 过滤操作,根据Predicate判断结果保留为真的数据,返回结果仍然是流

为获得更好的阅读体验,请访问原文:传送门 一.流(Stream)简介 流是 Java8 中 API 的新成员,它允许你以声明式的方式处理数据集合(通过查询语句来表达,而不是临时编写一个实现).这有点儿像是我们操作数据库一样,例如我想要查询出热量较低的菜品名字我就可以像下面这样: SELECT name FROM dishes WHERE calorie < 400; 您看,我们并没有对菜品的什么属性进行筛选(比如像之前使用迭代器一样每个做判断),我们只是表达了我们想要什么.那么为什么到了 Jav

原文链接:https://blog.csdn.net/bluuusea/article/details/79967039 Stream类全路径为:java.util.stream.Stream 对Stream的描述,引用其他文章中觉得比较好的介绍: Java 8 中的 Stream 是对集合(Collection)对象功能的增强,它专注于对集合对象进行各种非常便利.高效的聚合操作(aggregate operation),或者大批量数据操作 (bulk data operation).Strea

https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html dtype: tessor的数据类型,总共有8种数据类型,其中默认的类型是torch.FloatTensor,而且这种类型的别名也可以写作torch.Tensor. device: 这个参数表示了tensor将会在哪个设备上分配内存.它包含了设备的类型(cpu.cuda)和可选设备序号.如果这个值是缺省的,那么默认为当前的活动设备类型. require_grad: 这个标志表明这个tensor的操作是否会被

Stream API为我们提供了Stream.reduce用来实现集合元素的归约.reduce函数有三个参数: Identity标识:一个元素,它是归约操作的初始值,如果流为空,则为默认结果. Accumulator累加器:具有两个参数的函数:归约运算的部分结果和流的下一个元素. Combiner合并器(可选):当归约并行化时,或当累加器参数的类型与累加器实现的类型不匹配时,用于合并归约操作的部分结果的函数. 注意观察上面的图,我们先来理解累加器: 阶段累加结果作为累加器的第一个参数 集合遍历元

区分Collection,Collector和collect 代码中用到的类与方法用红框标出,可从git库中查看 收集器用作高级归约 // 按货币对交易进行分组 Map<Currency, List<Transaction>> currencyListMap = getTransactions().stream() .collect(groupingBy(Transaction::getCurrency)); for (Map.Entry<Currency, List<

Stream常用操作以及原理 Stream是什么? Stream是一个高级迭代器,它不是数据结构,不能存储数据.它可以用来实现内部迭代,内部迭代相比平常的外部迭代,它可以实现并行求值(高效,外部迭代要自己定义线程池实现多线程来实现高效处理).惰性求值(中没有终止操作,中间操作是不会执行的).短路操作(拿到正确的结果就返回,不需要等到整个过程完成之后)等 Stream翻译过来的意思就是"溪流,流"的意思,而我们刚开始学习java的时候接触最多的就是IO流,它更像"农夫山泉&qu

本文对OpenMP 2.0的全部语法——Macro(宏定义).Environment Variables(环境变量).Data Types(数据类型).Compiler Directives(编译指导语句).Run-time Library Functions(库函数)的含义用表格进行总结,以便于快速使用OpenMP.如果想详细了解表格中项的含义,或者想要看一些实例,请参阅我的另一篇博文:OpenMP共享内存并行编程详解. 1. Macro _OPENMP 2. Environment Vari

实验平台:win7, VS2010 1. 介绍 平行计算机可以简单分为共享内存和分布式内存,共享内存就是多个核心共享一个内存,目前的PC就是这类(不管是只有一个多核CPU还是可以插多个CPU,它们都有多个核心和一个内存),一般的大型计算机结合分布式内存和共享内存结构,即每个计算节点内是共享内存,节点间是分布式内存.想要在这些并行计算机上获得较好的性能,进行并行编程是必要条件.目前流行的并行程序设计方法是,分布式内存结构上使用MPI,共享内存结构上使用Pthreads或OpenMP.我们这里关注的

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

基于都志辉老师MPI编程书中的第15章内容. 通信域是MPI的重要概念:MPI的通信在通信域的控制和维护下进行 → 所有MPI通信任务都直接或间接用到通信域这一参数 → 对通信域的重组和划分可以方便实现任务的划分 (1)通信域(communicator)是一个综合的通信概念.其包括上下文(context),进程组(group),虚拟处理器拓扑(topology).其中进程组是比较重要的概念,表示通信域中所有进程的集合.一个通信域对应一个进程组. (2)进程(process)与进程组(group)

相关章节:第13章组通信MPI程序设计. MPI组通信与点到点通信的一个重要区别就是:组通信需要特定组内所有成员参与,而点对点通信只涉及到发送方和接收方. 由于需要组内所有成员参与,因此也是一种比较复杂的通信方式.程序员在设计组通信语句的时候,需要同时考虑两点: a. 程序运行起来之后,当前正在运行的进程的行为方式 b. 将组通信作为一个整体,考虑所有进程的行为方式 (1)概述 组通信从功能上实现了三个方面: a. 通信:完成组内数据传输(广播.收集.散发.组收集.全互换各种数据交换传输方式)