分布式计算的读书笔记
2. 统一对象
在分布式面向对象的计算领域，有一种愿景，希望从程序员的角度来看，在同一地址空间中的对象和在不同机器上的对象之间没有本质区别。这样程序员在设计和实现的时候就可以不用考虑对象是本地还是远程的，以统一的方式来对待本地和远程对象，由底层机制来处理远程对象调用。
这种愿景是远程过程调用（RPC）目标的扩展。这种愿景意味着系统是“objects all
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并行计算这个东西一定会逐渐流行起来，这是用硬件对算法加速，是加速很快的方法。举个简单的例子，一般 八核手机比单核手机执行更快，这八核用的原理其实就是并行计算。最近围棋人机大战，虽然ALPHAGO 用到了蒙特卡 洛算法和神经网络算法，但其中也一
mxnet的设备管理MXNet 使用 context 来指定用来存储和计算的设备，例如可以是 CPU 或者 GPU。默认情况下，MXNet 会将数据创建在主内存，然后利用 CPU 来计算。在 MXNet 中，CPU 和 GPU 可分别由 cpu() 和 gpu() 来表示。需要注意的是，mx.cpu()（或者在括号里填任意整数）表示所有的物理 CPU 和内存。这意味着计算上会尽量使用所有的 CPU
高性能计算 数据库技术的成熟，数据挖掘应用，生物基因技术的发展，历史数据的几何级膨胀等要求高性能计算 (High Performance Computing ， HPC) 。虽然通过创建分布式系统可以解决部分大型计算的问题，但是分布式系统有通信开销大，故障率高；数据的存取结构复杂，开销大；数据的安全性和保密性较难控制等弱点。随着计算机处理
部分数值由于厂家不同，略有出入 Nvidia Tesla T4Nvidia RTX 3090Ti该参数的作用架构 Turing架构Ampere架构VERSUS网评分52分94分综合评分 Tensor核心数320个Tensor Core656个Tensor Core张量核支持混合精度计算，动态调整计算以加快吞吐量，同时保持精度。CUDA数量256010725CUDA运算速度只和核心频率
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2023-07-12 14:09:20
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上期我们讲了现代计算机体系结构通过处理器（CPU/GPU）和内存的交互来执行计算程序，处理输入数据，并输出结果。实际上，由于CPU是高速器件，而内存访问速度往往受限（如图所示，CPU和内存的性能差距从上个世纪80年代开始，不断拉大），为解决速度匹配的问题，在CPU和内存之间设置了高速缓冲存储器Cache。而且Cache往往分几个层级，与内存以及其它外部存储器共同构成计算机系统的存储器层次结构(Me
显卡和CPU的关系有点像“主仆”，简单地说这时的显卡就是画笔，根据各种有CPU发出的指令和数据进行着色，材质的填充、渲染、输出等。 较早的娱乐用的3D显卡又称“3D加速卡”，由于大部分坐标处理的工作及光影特效需要由CPU亲自处理，占用了CPU太多的运算时间，从而造成整体画面不能非常流畅地表现出来。 例如，渲染一个复杂的三维场景，需要在一秒内处理几千万个三角形顶点和光栅化几十亿的
在过去的几十年里，量化理论计算一直是化学研究的关键工具。密度泛函理论（DFT）、分子力学（MM）、耦合簇（CC）等方法在预测分子结构、能量、光谱性质等方面具有重要意义。然而，这些计算通常需要大量的计算资源和时间。传统的CPU（中央处理单元）在处理这些计算时速度较慢，限制了研究人员的计算能力。近年来，随着GPU（图形处理单元）的迅速发展，这一局面发生了变化。GPU拥有大量的并行处理单元，适合处理大规
1.名词解释 GPU：GraphicProcessing Unit （图形处理器） OpenGL：OpenGraphic Library 定义了一个跨编程语言、跨平台的编程接口的规格，不同厂商会有不同的实现方法，它主要用于三维图象（二维的亦可）绘制。 SurfaceFlinger：Android中负责
using the GPU 想要看GPU的介绍性的讨论和对密集并行计算的使用，查阅：GPGPU. theano设计的一个目标就是在一个抽象层面上进行特定的计算，所以内部的函数编译器需要灵活的处理这些计算，其中一个灵活性体现在可以在显卡上进行计算。 当前有两种方式来使用gpu，一种只支持NVIDIA cards (C
CPU执行指令的方式就是一个接着另一个地执行。CPU中有许多能够加速串行计算的技术。高速缓存、无次序执行、超标量技术、分支预测……均为抽取指令的技术或一系列指令的串行级并行机制。CPU对片上高速缓存的设计与容量的依赖也非常大。如果程序大小与CPU高速缓存容量不匹配，那么该程序在CPU上的运行速度将会很慢。CPU的主要运作原理，不论其外观，都是执行储存于被称为程序里的一系列指令。在此讨论的是遵循普遍
数据并行处理：‘计算机命令编码器’相关连接：1.GPU：并行计算利器2.Metal：对 iOS 中 GPU 编程的高度优化的框架3.聊聊GPU通用计算4.OpenGL实现通用GPU计算概述译文：一、数据并行处理的计算的步奏MTLComputeCommandEncoder对象去编译‘数据并行处理状态和命令’，并提交设备上执行。 要执行‘数据并行处理的计算’，按照以下步奏： MTLDevice的方
StComputer2023概率密度和分布计算软件下载Probability density and distribution calculation software download2023版更新记录： 2023 Edition update Record: 1.中英文双语的界面。 1.Bilingual interface in Chinese and Engl
一、什么是Javascript实现GPU加速？CPU与GPU设计目标不同，导致它们之间内部结构差异很大。CPU需要应对通用场景，内部结构非常复杂。而GPU往往面向数据类型统一，且相互无依赖的计算。所以，我们在Web上实现3D场景时，通常使用WebGL利用GPU运算（大量顶点）。但是，如果只是通用的计算场景呢？比如处理图片中大量像素信息，我们有办法使用GPU资源吗？这正是本文要讲的，GPU通用计算，
目录前言1. 计算设备2. `Tensor`的GPU计算3. 模型的GPU计算总结 前言之前我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。本文我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。所以需要确保已经安装好了PyTorch GPU版本。准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。!nvidia-smi # 对L
典型的CUDA程序的执行流程如下： 分配host内存，并进行数据初始化； 分配device内存，并从host将数据拷贝到device上； 调用CUDA的核函数在device上完成指定的运算； 将device上的运算结果拷贝到host上； 释放device和host上分配的内存。下面为kernel的线程层次结构，由于SM的基本执行单元是包含32个线程的线程束，所以block大小一般要设置为32的倍数
# 如何实现Java GPU计算
作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细介绍如何在Java中进行GPU计算。首先，让我们来看整个实现的流程。
```mermaid
erDiagram
GPU --|> Java
```
## 实现步骤
以下是实现Java GPU计算的具体步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入相应的Java GPU库 |
# Python GPU 计算
## 引言
在计算机科学和人工智能领域，越来越多的计算任务需要处理大量的数据和复杂的计算。传统的中央处理器（CPU）在处理这些任务时可能会遇到性能瓶颈。为了提高计算性能，图形处理器（GPU）逐渐成为一种重要的计算资源。
GPU最初是为了处理图形渲染而设计的，但由于其高度并行的架构和强大的浮点运算能力，使得它也适合用于其他计算任务，例如科学计算、机器学习和深度学习
随着人工智能和深度学习技术的快速发展，计算机图形处理和人工智能应用越来越普及。然而，这些应用通常需要处理大规模的数据和计算，导致GPU资源的利用率非常高。为了更好地利用GPU资源，弹性伸缩成为了一个重要的技术手段。弹性伸缩是指根据GPU资源的实时负载情况，自动调整GPU资源的分配，以实现资源的最大利用率。在实现弹性伸缩的过程中，需要关注GPU性能指标的监控和利用。GPU性能指标是指GPU的各项性能
GPU计算性能 单核CPU无论在PC端，还是服务器上，基本上已经退出历史舞台，目前主流的计算平台是使用多核(multiple cores)的CPU，以及众核(many cores)的GPU。另外处理器与内存访问速度差距也不断增大，为克服访存瓶颈，主要采用两种方法。其中多核CPU与单核CPU，都是利用 ...
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2021-08-13 05:01:00
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