**当问题的自由度和复杂程度比较小的时候，计算速度也许不是什么太大的问题，但当自由度很多，比如几百万个自由度，又有复杂的接触搜索计算时，计算速度就很重要了。我不精通计算机原理，但在百度Windows和Linux上安装使用过32位和64位ABAQUS，也在64位工作站上用Linux并行计算过，对计算速度有一点自己的心得，写出来和大家讨论下，对计算机比较精通的，希望能解释下原理和表达下自己的看法。我认
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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多任务编程1 多任务介绍2 进程2.1 了解进程2.2 进程的作用2.3 多进程的使用2.4 获取进程编号2.5 进程执行带有参数的任务2.6 进程小结3 线程3.1 了解线程3.2 线程的作用3.3 多线程的使用3.4 线程执行带有参数的任务3.5 线程小结4 进程与线程对比 1 多任务介绍多任务 是指在同一时间内执行多个任务，例如: 现在电脑安装的操作系统都是多任务操作系统，可以同时运行着多
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2023-09-05 22:21:30
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python中的并行由于cpython中的gil的存在我们可以暂时不奢望能在cpython中使用多线程利用多核资源进行并行计算了，因此我们在python中可以利用多进程的方式充分利用多核资源。 python中我们可以使用很多方式进行多进程编程，例如os.fork()来创建进程或者通过multiprocessing模块来更方便的创建进程和进程池等。 在上...github.compytlab —前言
并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数
1、进程和线程的概念1、进程：进程是操作系统的基础，是一次程序的执行，是一个程序及其数据在处理机上顺序执行时所发生的活动，是程序在一个数据集合上运行的过程，他是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。2、线程：线程可以理解为进程中独立运行的子任务，线程只能归属于一个进程并且它只能访问该进程所拥有的资源。2、实现多线程编程的方式1、继承Thread类，该类在源码实现上，也是实现了Runnable接口，
文章摘要本文首先介绍了并行计算的基本概念，然后简要阐述了R和并行计算的关系。之后作者从R用户的使用角度讨论了隐式和显示两种并行计算模式，并给出了相应的案例。隐式并行计算模式不仅提供了简单清晰的使用方法，而且很好的隐藏了并行计算的实现细节。因此用户可以专注于问题本身。显示并行计算模式则更加灵活多样，用户可以按照自己的实际问题来选择数据分解，内存管理和计算任务分配的方式。最后，作者探讨了现阶段R并行化
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
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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
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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，
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
本次水平集图像分割并行加速算法设计与实现包含：原理篇、串行实现篇、OpenMP并行实现篇与CUDA GPU并行实现篇四个部分。具体各篇章链接如下：水平集图像分割并行加速算法设计与实现——原理篇水平集图像分割并行加速算法设计与实现——串行实现篇水平集图像分割并行加速算法设计与实现——OpenMP并行实现篇水平集图像分割并行加速算法设计与实现——CUDA GPU并行实现篇原理篇主要讲解水平集图像分割的
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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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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多核和多处理器平台的区别作用的区别架构的区别软硬件的内在模型应用的语义CUDA的存储操作同步CUDA平台 在之前介绍了OpenMP的多核编程，这一节主要讲得就是CUDA的多处理器编程。多核和多处理器平台的区别作用的区别多核平台的指令以及控制更加复杂，可以在单个周期实现很简单的操作。优化的时候是针对单个的线程，是对线性代码模型的加速。多处理器更多的资源是在计算部分，实现的是减轻单个处理器的负载。架
目录在了解什么是cuda之前，需要先知道什么是gpu；OK，那么GPU有哪些特性呢？OK，那么什么是CUDA呢？那这里为什是异构计算呢？最后让我们用一个CUDA C的hello world来结束这篇blog。在了解什么是cuda之前，需要先知道什么是gpu； GPU这个概念是由Nvidia公司于1999年提出的。GPU是显卡上的一块芯片，就像CPU是主板上的一块芯片。那么1999年之前显
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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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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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
大数据主要环节： 数据准备--->数据存储和管理--->计算处理--->数据分析--->知识展现在数据存储和管理中，GFS（谷歌文件系统，GOOGLE FILE SYSTEM）和HDFS（Hadoop的分布式文件系统）是奠定了大数据存储技术的基础。GFS/HDFS能避免在数据密集计算中容易形成的输入/输出吞吐量限制，且有较高的并发访问能力，能在大文件的追加写入和读取时能获
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2023-07-08 16:26:41
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