先来一张图，这是在网上最多的一张Celery的图了，确实描述的非常好Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。消息中间件Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，RabbitMQ, Redis, MongoDB (experimenta
MPI 文章目录MPI**$1 概述****$2 MPI基本函数**$2.1 `MPI_Init(int* argc, char** argv[])`$2.2 `MPI_Finalize(void)`$2.3 `MPI_Comm_size(MPI_Comm comm, int* size )`$2.4 `MPI_Comm_rank (MPI_Comm comm, int* rank)`$2.5 `
MPI（一）基本框架头文件 mpi.h#include "mpi.h"初始化函数：MPI_Init( )MPI_Init(int *argc, char ***argv)完成MPI程序初始化工作，通过获取main函数的参数，让每一个MPI进程都能获取到main函数MPI_Init函数要在调用其他MPI函数之间调用 指示系统完成所用函数初始化工作（mpi库）通信域概念通信域提供了在进程之间传递消息的
基于都志辉老师《MPI并行程序设计模式》第14章内容。前面接触到的MPI发送的数据类型都是连续型的数据。非连续类型的数据，MPI也可以发送，但是需要预先处理，大概有两类方法：（1）用户自定义新的数据类型，又称派生类型（类似定义结构体类型，但是比结构体复杂，需要考虑<类型，偏移量>两方面的内容）（2）数据的打包和解包（将不连续的数据给压缩打包到连续的区域，然后再发送；接受到打包数据后，先
1.OpenMPOpenMP是一种用于共享内存并行系统的多线程程序设计的库(Compiler Directive),特别适合于多核CPU上的并行程序开发设计。它支持的语言包括：C语言、C++、Fortran；不过，用以上这些语言进行程序开发时，并非需要特别关注的地方，因为现如今的大多数编译器已经支持了OpenMP，例如：Sun Compiler,GNU Compiler、Intel Compile
1.并行编程模式-消息传递： 具有通用功能的消息传递库有PICL、PVM、PARMACS、P4、MPI等；面向特定系统定制的消息传递库有MPL、NX、CMMD等。消息传递模型的主要缺点是：要求在编程过程中参与显式的数据划分和进程间同步，因此会需在解决数据依赖、预防死锁上话费较大精力。2.MPI消息传递通信的基本概念缓存区MPI环境定义了3种缓存区： 应用缓冲区指保存将要发送或接受的数据的地址空间
Windows系统下搭建MPI环境
MPI的全称是Message Passing Interface即标准消息传递界面，可以用于并行计算。MPI的具体实现一般采用MPICH。下面介绍如何在Windows XP系统下VC6中搭建MPI环境来编写MPI程序。
一.准备工作
1.1 安装MPI
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2016-09-28 14:04:00
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Windows系统下搭建MPI环境MPI的全称是Message Passing Interface即标准消息传递界面，可以用于并行计算。MPI的具体实现一般采用MPICH。下面介绍如何在Windows X...
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2016-09-28 14:04:00
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把大的，复杂的任务分解成多个小任务，并行的处理，待所有线程结束后，返回结果。/**
* 并行框架
* @author Administrator
*
*/
public class Executer {
//存储任务的执行结果
private List<Future<Object>> futres = new ArrayList<Future<Obj
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2023-07-06 11:34:41
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## 实现Java并行计算的流程
在介绍具体的实现步骤之前，首先需要了解一下Java并行计算的概念和流程。Java并行计算是指将一个大任务分解为多个小任务，并同时在多个处理器上执行这些小任务，以提高计算效率和性能。
下面是实现Java并行计算的一般流程：
1. 将大任务分解为多个小任务。
2. 创建一个线程池，用于管理并发执行的任务。
3. 将小任务提交给线程池进行并发执行。
4. 等待所有
原创
2023-08-05 14:36:40
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MPI 和 MPI4PY 的搭建上一篇文章已经介绍，这里面介绍一些基本用法。 mpi4py 的 helloworld mpiexec -n 5 python3 x.py 2. 点对点通信 因为 mpi4py 中点对点的 通信 send 语句 在数据量较小的时候是把发送数据拷贝到缓存区，是非堵塞的操作
原创
2022-05-17 22:05:16
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Python并行计算的优越性——提高计算效率的最佳选择对于许多计算机科学家和数据科学家来说，提高计算效率一直是最热门的话题之一。并行计算是一种技术，可以用来加速计算过程，使其更加高效、快速。在众多的编程语言中，Python是最受欢迎的之一。在Python中，有着一些非常优秀的并行计算库，可以帮助程序员们更加容易地实现并行计算，提高计算效率。下面我们一起来探讨一下Python的并行计算库。什么是并行
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2023-08-21 11:00:55
201阅读
python的multiprocessing包是标准库提供的多进程并行计算包，提供了和threading（多线程）相似的API函数，但是相比于threading，将任务分配到不同的CPU，避免了GIL（Global Interpreter Lock）的限制。下面我们对multiprocessing中的Pool和Process类做介绍。Pool采用Pool进程池对任务并行处理更加方便，我们可以指定并
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2023-07-11 19:20:11
279阅读
1.计算科学与并行计算的提出
随着计算机和计算方法的飞速发展，几乎所有的学科都走向定量化和精确化，从而产生了一系列诸如计算物理、计算化学、计算生物学、计算地质学、计算气象学和 计算材料科学等的计算科学，在世界上逐渐形成了一门计算性的学科分支，即计算科学与工程，简称为CSE(Computational Science & Engineering)。当今，
1.为什么需要并行计算来排序对于大型互联网应用中经常面临对上亿大数据的排序处理等需求，并且上亿大数据量的排序处理能力也是检验分布式系统的计算能力的经典指标之一。通常在单台计算机上的排序算法有插入排序、快速排序、归并排序、冒泡排序、二叉树排序等等。但是如果是上亿规模的数据，也就是大概G以上数量级的排序。超出了单台计算机内存和CUP的能力，实现起来很困难。为了实现上亿的大数据量快速排序，需要考虑利用多
原创
2022-12-06 09:06:26
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20世纪60年代初期, 由于晶体管以及磁芯存储器的出现, 处理单元变得越来越小, 存储器也更加小巧和廉价。这些技术的发展促进了并行计算机的产生。到80年代蓬勃发展和百家争鸣，再到90年代体系结构框架趋于统一，并行计算机得到突破性的发展。现代计算机的发展历程可以分为2个时代：串行计算时代和并行计算时代。并行计算是在串行计算的基础上发展起来的。并行计算将一项大规模的计算任务交由一组相同的处
主要并行计算机类型：并行向量机– Parallel Vector Processor对称多处理机– Symmetric Multiprocessor大规模并行处理机– Massively Parallel Processor分布共享存储多处理机– Distributed Shared Memory集群或集群系统– Cluster，Cluster of Workstation并行方式：数据并行（分解
原创
2015-03-03 22:11:02
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python并行运算库 HiPlot is Facebook’s Python library to support visualization of high-dimensional data table, released this January. It is particularly well known for its sophisticated interactive paralle
并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多台计算机协同合作解决计算问题的过程，其主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。 图1：计算原理 并行计算是相对于串行计算——即在单个计算机(具有单个中央处理单元)上执行的操作，所提出的。具体的说，并行计算是在多台(并行)计算机上将一个应用任务分解成多个子任务，分配给不同的处理器，各个处理器之间相互协同，同时执行子任务的过
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2023-08-10 17:55:28
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Spark1、简介2、四大特性2.1 高效性2.2 易用性2.3 通用性2.4 兼容性3、生态架构3.1 Spark Core3.2 Spark Streaming3.3 Spark SQL3.4 Spark MLlib3.5 GraphX4、运行模式 1、简介Apache Spark是一个开源的、强大的、分布式的并行计算框架，是一个实现快速通用的集群计算平台，用于大规模数据处理的统一分析引擎。
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2023-08-10 09:56:46
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