目录文章目录@[toc]1、并行方法------矩阵与向量的相乘运算1.1、Rowwise Block-striped1.2、Columnwise Block-striped1.3、Checkerboard Block Decomposition2、并行方法------矩阵与矩阵的相乘运算2.1、Block- Striped Decomposition2.2、Fox's method3、并行方法-
多处理器级别：在更低层次上，应用程序应该最大化多处理器内各个功能单元之间的并行执行；如“硬件多线程”中所述，GPU多处理器依赖于线程级并行性来最大限度地利用其功能单元。因此利用率与驻留经线的数量直接相关。在每个指令发布时间，一个warp调度器选择一个准备好执行下一个指令的warp（如果有的话），然后发送指令给warp的活动线程。一个warp准备好执行下一条指令需要的时钟周期数称为等待时间，当所有的
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2024-06-09 00:40:52
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并行是指多个工作任务在多核宿主机上同时执行。执行是真正意义上的同步，而非分片的。 并行计算的优势就在于它可以缩短系统完成单个工作任务（该任务可能包含多个步骤，或则说该任务由多个Action组成）的时间和提升系统的吞吐率。 主要的并行计算结构类型可分为：共享存储器的多核处理器和多存储器多核的计算系统（集群化）。在编程方面,在.Net4.0中新加的并行扩展(Parallel)能帮助我们使用一
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2024-09-17 16:57:48
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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：
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2024-03-25 18:55:45
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摘要本文主要介绍使用gdb进行调试的方法 文章目录摘要一、GDB简介二、GDB命令三、程序调试修改step1：编写好调试程序step2：编译连接生成可执行文件step3：开始调试step3：修改代码，重新执行四、内存出错的GDB调试step1：构建函数step2：调试五、总结 一、GDB简介GDB可以调试C、C++、 Objective-C、 Pascal、Ada等语言编写的程序；被调试的程序可以
目录一、使用nvidia-smi查看Windows的CUDA版本及GPU信息二、使用pynvml查看GPU使用情况的命令三、python 中使用GPUti实时查看GPU状况四、使用gpustat库实时监测GPU使用情况（Linux下可以，Windows下不行的，衍生问题暂时没有一个好的解决方案）一、使用nvidia-smi查看Windows的CUDA版本及GPU信息在cmd中输入如下命令：nvid
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2023-06-16 17:05:35
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这一章我们来聊聊skip-thought的三兄弟，它们在解决skip-thought遗留问题上做出了不同的尝试【Ref1～4】, 以下paper可能没有给出最优的解决方案(对不同的NLP任务其实没有最优只有最合适）但它们提供了另一种思路和可能性。上一章的skip-thought有以下几个值得进一步探讨的点Q1 RNN计算效率低：Encoder-Decoder都是用的RNN, RNN这种依赖上一步输
TensorFlow可以用单个GPU，加速深度学习模型的训练过程，但要利用更多的GPU或者机器，需要了解如何并行化地训练深度学习模型。常用的并行化深度学习模型训练方式有两种：同步模式和异步模式。下面将介绍这两种模式的工作方式及其优劣。如下图，深度学习模型的训练是一个迭代的过程。在每一轮迭代中，前向传播算法会根据当前参数的取值，计算出在一小部分训练数据上的预测值，然后反向传播算法，再根据损失函数计算
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2024-08-16 14:32:27
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目录前言pycuda 简介安装 pycuda 库PyCUDA 的基本用法 1. 向量加法 2. 矩阵乘法PyCUDA 的高级用法 1. 使用 CUDA 核函数实际项目中的应用 1. 科学计算 2. 机器学习 3. 深度学习总结前言pycuda 是一个用于在 Python 中进行 GPU 计算的库，它结合了 Python 的易用性和 NVI
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2024-05-31 19:46:28
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# Python中的并行运算（spawn）
在Python编程领域中，并行运算是一种重要的技术，它可以大大提高程序的执行效率。在Python中，我们可以通过使用`spawn`机制实现并行运算。本文将介绍Python中的并行运算以及如何使用`spawn`机制来实现并行计算。
## 并行计算的概念
在计算机领域中，并行计算是指同时执行多个任务的能力。与之相对的是串行计算，即只能依次执行一个任务。
原创
2023-12-31 03:24:49
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# R语言的并行运算在Linux中的应用
## 引言
随着大数据技术的迅猛发展，数据处理的需求越来越高。为提高计算效率，R语言作为一种广泛使用的数据分析工具，提供了多种并行运算的方法。在Linux环境下，利用R语言进行并行计算能显著提高数据处理速度，特别是在处理大规模数据集时。
## 并行运算的基本概念
并行计算是指将一个复杂的问题分解为多个子问题，并行处理以减少计算时间。在R语言中，主要
原文：Parallel Processing in Python 作者：Frank Hofmann 翻译：Diwei简介当你在机器上启动某个程序时，它只是在自己的“bubble”里面运行，这个气泡的作用就是用来将同一时刻运行的所有程序进行分离。这个“bubble”也可以称之为进程，包含了管理该程序调用所需要的一切。例如，这个所谓的进程环境包括该进程使用的内存页，处理该进程打开的文件，用户和组的
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2023-11-18 17:23:49
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本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理作者：背雷管的小青年Python绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?或者要调整一百万张图片？总有对应的Python库让你轻松完成任务。然而，Python的运营速度一直饱受诟病。默认状态下，Python程序使用单个CPU的单个进程。如果你的电脑是最近十年生
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2023-07-27 12:36:11
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用python写了个程序，结果运行了一天，这个速度可让人发愁，怎么优化交作业。发现可以用并行计算来最大化压榨电脑的CPU，提升计算效率，而且python里有multiprocessing这个库可以提供并行计算接口。然后大致弄清了GPU、CPU、进程、线程、并行计算、分布式计算等概念1 大数据时代的现状当前我们正处于大数据时代，每天我们会通过手机、电脑等设备不断的将自己的数据传到互联网上。据统计，Y
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2023-10-31 01:04:45
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# Python并行运算的科普
在科学计算和数据处理的领域中，运行时间是一个非常重要的因素。为了提高运行效率，我们常常会使用并行计算来利用多个处理器同时执行任务。Python是一种功能强大的编程语言，提供了许多库和工具来实现并行运算。本文将介绍如何在Python中进行并行运算，并给出一些示例代码。
## 什么是并行运算？
并行运算是指将一个大任务分解成多个小任务，然后同时在多个处理器上运行这
原创
2024-06-28 06:34:01
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目录准备需要有支持CUDA的Nvidia显卡 linux查看显卡信息：lspci | grep -i vga 使用nvidia显卡可以这样查看：lspci | grep -i nvidia 上一个命令可以得到类似"03.00.0"的显卡代号，查看详细信息：lspic -v -s 03.00.0 查看显卡使用情况（nvidia专用）：nvidia-smi 持续周期性输出使用情况（1秒1次）：watc
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2023-08-16 17:17:44
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。“模型并行”需要解决的首要问题就是模型太大，导致单张GPU无法完整的加载整个模型。由于数据并行方法模型会被复制（广播），面临这种情况时数据并行也无济于事，模型并行能够将模型拆分到各个GPU当中，以解决上述问题。1.序言 上一章讲到的DataParallel已经能够实现单机多卡训练，但它不适合模型很大的情况，原因在于它会将模型复制成多份。接下来将介绍的方法会将模型进行分割，这也使得每张GPU中
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2023-07-30 20:52:59
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这篇GPGPU 概念1: 数组= 纹理 - 文档文章提出的数组与纹理相等让人打开新的眼界与思维,本文在这文基础上,尝试把这部分思想拿来用在VBO粒子系统上. 在前面的文章中，我们把CPU的数据传到GPU后，然后就直接从桢缓冲到显示屏幕上了，那么还能不能把从GPU的数据拿回来放入CPU，然后进行处理。例如最基本的GPGPU编程中，把数组放入GPU运算后返回CPU。以及图片用GPU来加速处理。
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2024-04-28 09:25:03
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从Matlab2013版本开始，matlab将可以直接调用gpu进行并行计算，而不再需要安装GPUmat库。这一改动的好处是原有的matlab内置函数都可以直接运用，只要数据格式是gpuArray格式的，那么计算过程会自动的调用GPU进行计算，不可谓不方便。具体操作起来，只要知道下面几个函数就可以像编写简单的m文件一样，进行matlab的GPU编程：1.GPU设备确认函数1）n=gpuDevice
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2023-06-18 22:18:34
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# 双层 for 循环与 Python 并行运算
在 Python 编程中，对于需要大量计算的任务，我们常常会使用双层 `for` 循环来处理嵌套数据。这种方式直观易懂，但在面对庞大数据时，降低了程序的运行效率。因此，我们可以利用 Python 的并行运算来加速这类任务。本文将逐步分析双层 `for` 循环的工作原理，简要介绍 Python 的并行运算，并给出代码示例。
## 一、双层 for
