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
转载
2023-08-16 17:17:44
169阅读
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
转载
2024-06-09 00:40:52
100阅读
。“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
转载
2023-07-30 20:52:59
467阅读
CUDA中下面的一些执行步骤能够互相异步并发执行： 主机上的计算 设备上的计算 主机到设备的数据传输 设备到主机的数据传输 一个设备中内存的数据传输 不同设备之间的数据传输注意，上面的6个操作是互相之间能够并发，在每个单独项上是不能够并发的（除了第二项设备上可以通过流并发来进行设备上计算的并发），但并不是每个英伟达的显卡都支持上面所有的并发，因此使用之前需要查询显卡是否支持。主机和设备
转载
2024-04-20 19:55:21
167阅读
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
转载
2023-11-18 17:23:49
70阅读
多GPU并行torch.nn.DataParallel使用非常简单，基本只需添加一行代码就可扩展到多GPU。如果想限制GPU使用，可以设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0, 2, 4"，注意程序执行时会对显卡进行重新编号，不一定跟实际完全对应。device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_availab
转载
2023-08-11 18:23:56
425阅读
# Java 并行运行的实现指南
在现代软件开发中，利用并行处理提高程序的性能和效率是一个重要的课题。对于刚入行的小白而言，理解和实现Java的并行运行可能会显得有些复杂。本文将通过一个简单的指南帮你了解如何实现这一功能。
## 流程概述
以下是实现Java并行运行的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
|------|--------------
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-
目录写在前面如何使用多GPU并行训练踩坑集锦1.GPU内存不够2.数据集的设置写在后面 写在前面最近笔者在使用超算的多GPU并行训练Swin Transformer模型。在训练大模型和使用大规模数据集的时候，为提升训练速度，往往都需要多GPU并行训练。因此笔者写下此文，作为曾经踩坑的记录，并帮助需要用到多GPU训练的朋友们解决自己的问题。如何使用多GPU并行训练关于单GPU的使用，由于难度不大，
转载
2023-08-21 01:16:47
381阅读
【参考资料】 http://pytorch.org/docs/master/nn.html#dataparallel-layers-multi-gpu-distributed &n
转载
2023-09-19 05:26:08
111阅读
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：
转载
2024-03-25 18:55:45
278阅读
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
转载
2024-09-17 16:57:48
28阅读
并发（concurrency）：计算机似乎是在同一时间做着很多不同的事；单核CPU，迅速切换，交错执行，无法提速。并行（parallelism）：计算机确实是在同一时间做着很多不同的事；多核CPU，提速。第36条：用subprocess模块来管理子进程Python中有许多种运行子进程的方式，如popen、popen2和os.exec*等。对于当今的Python来说，最好用且最简单的子进程管理模块，
转载
2023-05-26 18:12:15
158阅读
# -*- coding: utf-8 -*- import multiprocessing import os, time,random import pymysql curdir = os.path.dirname(__file__) def db_conn(): conn = pymysql.connect(host='localhost',us...
原创
2023-07-14 17:12:32
74阅读
## 了解 MySQL 中的并行查询性能
在现代数据处理中，效率是一个至关重要的因素。MySQL 作为一款广泛使用的关系型数据库，为了提高查询性能，支持了多种机制，其中一个就是并行查询（Parallel Query）。本文将探讨如何在 MySQL 中实现并行查询，并通过代码示例来说明其应用。
### 什么是并行查询？
并行查询是指将一个查询任务拆分成几个子任务，利用多个 CPU 核心同时处理
## 并行运行函数的概述
在Python中，有时我们需要同时执行多个函数，以提高程序的性能或将一些独立的任务并行处理。并行运行函数是一种实现这一目标的技术。
并行运行函数可以分为两种方式：多线程和多进程。多线程是指在同一个进程中创建多个线程来执行函数，而多进程是指创建多个进程来执行函数。本文将重点介绍如何使用Python进行多线程的并行运行函数。
## Python的多线程模块
在Pyth
原创
2023-09-11 07:30:05
281阅读
并发和并行都用于多线程程序，但是它们之间的相似性和差异存在很多混淆。这方面的一个重要问题是：并发并行性与否？尽管这两个术语看起来非常相似，但上述问题的答案是否定的，但并发性和并行性并不相同。现在，如果它们不相同，那么它们之间的基本区别是什么？简单来说，并发性涉及管理来自不同线程的共享状态访问，另一方面，并行性涉及利用多个CPU或其核心来提高硬件性能。并发细节并发是指两个任务在执行时重叠。可能是应用
并发： 在计算机科学中，并发性（英语：Concurrency）是指在一个系统中，拥有多个计算，这些计算有同时执行的特性，而且他们之间有着潜在的交互。因此系统可进行的运行路径会有相当多个，而且结果可能具有不确定性。并发计算可能会在具备多核心的同一个芯片中复合运行，以优先分时线程在同一个处理器中运行，或在不同的处理器执行。 当系统有一个以上cpu时，则进程的操作有可能非并发。当一个CPU执行一个进程时
转载
2024-10-31 13:42:49
81阅读
4.jpeg
CDA数据分析师 出品相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间。以下给大家讲解关于数据并行化这方面的内容。1.介绍随着时间和处理器计算能力的增长，数据呈指数级增长，我们需要找到有效地处理数据的方法。那我们应
转载
2023-11-24 21:15:30
97阅读
在任何实际问题中，将程序并行化一般而言不是一个好的选择。因为除了要考虑问题本身是否具有并行的特征外，在编程的过程中，还涉及到计算资源的调度和处理。这样一来，写并行程序经常会得不偿失。例如矩阵的乘法实际上已经比较困难了，当然这类问题有已经写好的库可以用，例如scalapack等。但是具体到一些特定的问题，比方程序的过程是完全一样的，只是处理参数不同，这个时候并行的方式相对简单，可以利用python的
转载
2023-06-26 21:59:25
173阅读
