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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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
MultiRunner说明文档这是一个进程级别的python并行框架，可用于深度学习调参等任务，可通过 pip install MultiRunner 安装注意，本包的使用极度简洁，原代码完全无需改动，使用本包的时候，包含import语句在内，仅需加入四行代码。如果你遇到了以下问题之一，你可能需要这个包：你是一个机器学习调参侠，你在一台主机上安装了多个GPU，或者你有多台共享硬盘的主机(节点，aw
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2023-06-27 22:21:00
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目前个人计算机大都是多核的，但是在运行python程序的时候会发现实际上只有一个核心（CPU）在跑代码，另外几个核心都在偷懒呢，如下图 并行计算的目的是将所有的核心都运行起来以提高代码的执行速度，在python中由于存在全局解释器锁（GIL）如果使用默认的python多线程进行并行计算可能会发现代码的执行速度并不会加快，甚至会比使用但核心要慢！！！ 一些并行模块通过修改pyhton的
多进程主要用multiprocessing和mpi4py这两个模块。 multiprocessing是Python标准库中的模块，实现了共享内存机制，可以让运行在不同处理器核心的进程能读取共享内存。 mpi4py库实现了消息传递的编程范例(设计模式)。简单来说就是进程之间不靠任何共享信息来进行通讯，所有的交流都通过传递信息代替。
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2023-05-24 07:28:05
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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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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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1 并行计算和分布式计算1.1 并行计算parallel computing并行计算：这是一台计算机的概念，即一台计算机中多个处理器被组织起来，大任务下达的时候，将大任务分成若干个小任务，然后分配给若干个处理器进行运算。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
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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## Java并行计算框架
### 1. 引言
随着计算机技术的不断发展，对于大规模数据处理和复杂计算任务的需求也越来越多。然而，传统的串行计算方法已经无法满足这些需求，因为它们在处理大规模数据时效率较低，无法充分利用多核处理器的优势。为了解决这个问题，研究人员开发了许多并行计算框架，其中包括Java并行计算框架。
Java并行计算框架是一套用于开发并行计算应用程序的工具集。它提供了丰富的功
原创
2023-08-05 14:45:17
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## Java并行计算框架实现指南
### 1. 简介
Java并行计算框架是一种利用多线程技术来加速计算的方法。通过将任务划分为多个子任务，并将子任务分配给多个线程并行执行，可以显著提高计算性能。本文将介绍实现Java并行计算框架的整个流程，并提供相应的代码示例和注释。
### 2. 实现步骤
下表展示了实现Java并行计算框架的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----
原创
2023-08-05 14:44:39
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转自：http://bitfan.blog.51cto.com/907048/201901 在前面两讲中，基本上介绍完了并行计算基础理论与相关概念，学习不是目的，应用才是。因此，本讲将介绍一个并行计算的例子，并对.NET 4.0的并行扩展作一个总体的介绍。 ======================================================&
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
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
概念框架与引擎批处理框架流处理框架混合处理框架MapReduceHadoop基本处理过程优势和局限SparkSpark的批处理模式Spark的流处理模式优势和局限总结MPIMPI的优点MPI的缺点OpenMPCUDACpu与GpuCUDA框架GraphLabGraphLab的优点GraphLab和MapReduce的对比GraphLab并行框架Graph的构造GraphLab的执行模型 概念框架
Spark编程指南译者说在前面：最近在学习Spark相关的知识，在网上没有找到比较详细的中文教程，只找到了官网的教程。出于自己学习同时也造福其他初学者的目的，把这篇指南翻译成了中文，笔者水平有限，文章中难免有许多谬误，请高手不吝赐教。本文翻译自Spark Programming Guide,由于笔者比较喜欢Python，在日常中使用也比较多，所以只翻译了Python部分，不过Java和Scala大
Spark 介绍（基于内存计算的大数据并行计算框架） Hadoop与Spark行业广泛使用Hadoop来分析他们的数据集。原因是Hadoop框架基于一个简单的编程模型（MapReduce），它支持可扩展，灵活，容错和成本有效的计算解决方案。这里，主要关注的是在处理大型数据集时在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持速度。Spark由Apache Software Foundati
# Python for 并行计算入门指南
## 1.整体流程
为了实现Python for并行计算，我们需要执行以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库和模块 |
| 步骤2 | 创建一个并行计算的任务列表 |
| 步骤3 | 将任务列表分发给多个工作进程 |
| 步骤4 | 处理并行计算的结果 |
| 步骤5 | 合并结果并输出最终结果
原创
2023-08-18 03:12:06
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# PyTorch模型并行计算框架入门指南
在深度学习中，模型并行计算是一种将大型模型分散到多个设备（如GPU）上进行训练的技术。这种方式能够显著提高训练速度，特别是当模型超大时。本文将逐步教你如何实现一个PyTorch模型并行计算框架。
## 流程概述
首先，我们将介绍实现模型并行计算的基本步骤，以下是步骤表：
| 步骤 | 描述
Spark核心组件Driver将用户程序转化为作业（job）在Executor之间调度任务(task)跟踪Executor的执行情况通过UI展示查询运行情况 ExecutorSpark Executor是集群中工作节点（Worker）中的一个JVM进程，负责在 Spark 作业中运行具体任务（Task），任务彼此之间相互独立。负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程它们
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2023-09-21 06:04:19
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