视频来源：新竹清华大学：并行计算与并行编程课程 概念： 相比常规计算机 超级计算机 具有高层次的计算能力。 计算能力性能的评估标准 FLOPS, 每秒处理的浮点操作数。快的原因：（1）最新的硬件技术 （2）软件库的优化 (3) 定制系统的配置 （4）资源及金钱的消耗通信主要用 infiniband, 计算能力的目标：达到 1EFlop(10^18)/s 即 exa
一、深度学习 基于神经网络的机器学习方法，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合 低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。可将深度学习理解为进行“特 征学习”（feature learning）或“表示学习”（representation learning）。 二、深度学习框架 TensorFlow、PyTorch、Keras等。工业化较强
自动并行计算异步计算默认情况下，PyTorch中的 GPU 操作是异步的。当调用一个使用 GPU 的函数时，这些操作会在特定的设备上排队但不一定会在稍后立即执行。这就使我们可以并行更多的计算，包括 CPU 或其他 GPU 上的操作。一般情况下，异步计算的效果对调用者是不可见的，因为每个设备按照它们排队的顺序执行操作在 CPU 和 GPU 之间或两个 GPU 之间复制数据时，PyTorch会自动执行必要的同步操作。因此，计算将按每个操作同步执行的方式进行。 可以通过设置环境变量CUDA_LAU
原创
2021-09-13 21:25:26
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参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/178402798 1.常见的多GPU使用方法： 模型并行，数据并行。 模型并行，可用于训练大型网络，模型分块进行训练，对于训练速度影响不大。数据并行，相当于加大了batchsize的数量，加快了训练速度。 2.数据在不同设备之间如何分配？误差如何在不同设备之间通讯? 每一个step求梯度之后，会把不同的GPU之间的梯度求平均。 BN
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2023-08-07 14:41:57
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当深度学习遇上异构并行计算近几年来，以深度神经网络（DNN）为代表的深度学习如火如荼，深度学习的研究领域从开始的图像识别（如imagenet比赛）到现在的自然语言处理，几乎有席卷一切机器学习研究领域的趋势。对于深度神经网络的训练来说，通常网络越深，需要的训练时间越长。对于一些网络结构来说，如果使用串...
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2015-06-21 11:17:00
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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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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，
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.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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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
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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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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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
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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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
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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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
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. 冯.诺依曼计算机架构 1）内存； 存储数据和代码指令； 2）控制单元； 从内存中fetch instruction/data，解码instrution，之后完成编程的任务 3）算数逻辑单元； 完成基本的算数逻辑操作。 4）IO 人机交互的接口。2. flynn 分类并行计算机的分类有很多方法，上图介绍一种由data stream和instrution stream的两个方面对并行计算机进行分
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2023-07-12 11:17:38
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**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
