文章目录一、引言二、背景与需求三、方法的实现四、代码与数据测试五、测试结果5.1、Max elapse5.2、Multi Load Max elapse5.3、Min elapse5.4、下面来看是否 data_loader_workers越大越好？5.5、下面来看是否 dataset_workers越大越好5.6、下面来看是否 prefetch_factors越大越好5.7、prefetch_
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2024-06-11 07:12:33
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多线程通讯方式
多线程的通讯方式有如下几种方式，今天我们首先简绍线程通讯之共享内存 1.共享内存 首先，我们通过一个经典的多线程案例开启我们的多线程的之旅。子线程执行10次，主线程执行100次，两者交替50次。 package com.sort.test;
public class SynThreadTest {
public st
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2024-03-18 15:12:01
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在现代深度学习的应用中，执行高效的模型推理是至关重要的。特别是使用 Python 的 PyTorch 框架时，合理利用多线程能够显著提高推理性能。然而，在实现多线程推理的过程中，常常会遇到各种挑战和瓶颈。本篇博文将深入探讨如何在 Python 中实现 Torch 多线程推理，并通过分析适用场景、性能指标、特性拆解、实战对比、深度原理和选型指南等维度提供全面的视角。
## 背景定位
在深度学习领
目录1、tls的由来2、tls的实现方式2.1、线程局部数据API2.1.1、一次性初始化2.1.2、pthread_key_create/pthread_key_delete2.1.3、pthread_setspecific/pthread_getspecific2.1.4、深入理解tls机制2.1.5、代码演练2.2、__thread关键字2.2.1、代码演练1、tls的由来在多程
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2024-07-01 19:44:48
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Python 多线程、多进程 （一）之 源码执行流程、GILPython 多线程、多进程 （二）之 多线程、同步、通信Python 多线程、多进程 （三）之 线程进程对比、多线程一、python程序的运行原理许多时候，在执行一个python文件的时候，会发现在同一目录下会出现一个__pyc__文件夹（python3）或者.pyc后缀（python2）的文件
Python在执行时，首先会将.py文件
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2023-12-16 13:11:18
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# Python GPU多线程实现
## 1. 简介
在本文中，我们将介绍如何使用Python在GPU上实现多线程编程。GPU是图形处理器的简称，它可以同时执行多个任务，适合进行并行计算。在Python中，我们可以使用一些库来实现GPU多线程编程，如PyCUDA和PyOpenCL。
## 2. 实现步骤
下面是实现Python GPU多线程的步骤，我们将使用PyCUDA库来演示：
```
原创
2023-11-01 12:15:56
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# Python 多线程与 GPU 的结合
在现代计算领域，尤其是深度学习和数据处理的应用中，多线程和GPU（图形处理单元）的结合越来越受到关注。使用多线程可以充分利用CPU的计算能力，而GPU则专门用于处理大规模数据并且能够迅速并行处理。本文将介绍如何在Python中结合多线程和GPU，帮您提高应用程序的性能。
## 多线程概述
多线程是指一个进程中可以并发运行多个线程，这些线程共享进程
原创
2024-09-19 05:05:20
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Callable接口代表一段可以调用并返回结果的代码;Future接口表示异步任务，是还没有完成的任务给出的未来结果。所以说Callable用于产生结果，Future用于获取结果。 Java 5在concurrency包中引入了Java.util.concurrent.Callable 接口，它和Runnable接口很相似，
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2024-04-21 17:20:23
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我们可以使用Python时间测量选项来测量CUDA程序的性能，但结果不会完全精准,因为它包含操作系统中线程延迟的时间开销、操作系统中的调度等诸多因素。使用CPU测量的时间也将取决于CPU高精度计时器的可用性，很多时候主机在GPU内核运行时执行异步计算，因此Python 的CPU计时器可能无法为内核执行提供正确的时间。为了测量GPU内核计算的时间，PyCUDA提供了一个事件API。 CUDA事件是在
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2023-12-14 13:07:03
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当初在刚学习python多线程时，上网搜索资料几乎都是一片倒的反应python没有真正意义上的多线程，python多线程就是鸡肋。当时不明所以，只是了解到python带有GIL解释器锁的概念，同一时刻只能有一个线程在运行，遇到IO操作才会释放切换。那么，python多线程是否真的很鸡肋呢？要解决这个疑惑，我想必须亲自动手测试。经过对比python与java的多线程测试，我发现python多线程的效
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2024-08-29 21:49:40
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同步方式2：条件变量首先，条件变量必须要配合互斥锁使用，因为条件变量是一种多线程竞争的共享资源。 通过条件变量可以实现等待和通知的机制。最基本的使用方式为：cond = Condition() # 创建一个条件变量
cond.acquire() # 给条件变量上锁
cond.wait() # 等待，会阻塞下面的代码执行，当其他线程调用notify的时候才会被唤醒
do_somethi
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2023-09-27 08:48:11
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一、问题描述本地电脑编译的“人证比对”工程，拿到其他电脑运行，不能调用CUDA核，只能在CPU上进行运算，因此，识别速度非常慢。本地电脑-A：rtx2060, 显卡驱动，cuda10.1其他电脑-B：geforce1060，显卡驱动二、解决过程1. 因为B机器上使用的Openpose工程可以正常使用cuda，怀疑是工程配置问题。 （1）在A电脑的Openpose工程下，使
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2024-03-22 09:40:11
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先吐槽一下自己的理解路程： （1）自己先看过移动GPU相关的术语和解释，只get到了多线程和并行等之类的名词，至于多线程是怎么一步一步来产生使用优化的？？？！！！！！ 还是稀里糊涂的 （2）后来看《Real-time rendering 4th》 中文版，由于自己对名词的混淆，感觉自己全乱了，我擦！！！！！！！ （3）怎么办 ？看原著！！！！！！！ 抱着有道词典，开始啃相关的内容，有了新的感悟，将
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2024-04-15 22:38:52
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### 如何在Python中开启GPU多线程
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何在Python中开启GPU多线程。首先，让我们来看一下整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 检查GPU是否可用 |
| 3 | 开启GPU多线程 |
| 4 | 执行多线程任务 |
接下来，让我们逐步来看每一步应该如何操作：
原创
2024-04-07 03:57:37
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目录《GPU并行算法》读书笔记-chapter 3 CUDA线程模型SIMD模型SIMT模型kernel函数CUDA线程结构blockgrid线程的全局IDCUDA结构与GPU硬件的映射关系CUDA线程设计执行配置什么是执行配置如何设置执行配置参数重要知识点总结device函数自动生成kernelCUDA线程同步《GPU并行算法》读书笔记-chapter 3 CUDA线程模型SIMD模型SIMD（
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2024-05-02 16:11:14
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# Python使用多线程GPU
在进行计算密集型任务时，使用多线程和GPU加速可以显著提高程序的运行速度。Python作为一种高级编程语言，并没有原生地支持多线程和GPU加速，但是我们可以通过一些第三方库来实现这些功能。
本文将介绍如何使用Python中的多线程和GPU加速来提高程序的性能，并提供相应的代码示例。
## 多线程
多线程是一种在同一个程序中同时运行多个线程的并发机制。它可以
原创
2023-10-02 04:15:10
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Python GIL：global interpreter lock （cpython）1、python中一个线程对应于c语言中的一个线程2、gil使得同一个时刻只有一个线程在一个cpu上执行字节码, 无法将多个线程映射到多个cpu上执行3、gil会根据执行的字节码行数以及时间片释放gil，gil在遇到io的操作时候主动释放查看Python的字节码文件import dis
def fun(a):
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2024-10-11 14:49:32
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目录一、概述二、并发与并行原理1）并行2）并发3）并发和并行区别三、Python 多线程1）进程与线程关系2）Python 多线程GIL介绍3）Python 创建多线程1、thread2、threading（常用）4）守护线程5）线程合并（join）6）线程同步与互斥锁7）可重入锁（递归锁）8）定时器四、Python 多进程1）创建多进程1、直接使用Process2、继承Process来自定义进程
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2024-07-10 20:57:14
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运行和部署由于Tornado自身提供了HTTPServer， 所以它的运行和部署与其他Python Web 框架不一样。我们可以直接写一个main()方法来启动一个服务器，而不是配置WSGI容器。def main():
app = make_app()
app.listen(8888)
IOLoop.current().start()
if __name__ == '__
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2024-04-01 14:35:35
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一、python线程的模块1.thread和threading模块thread模块提供了基本的线程和锁的支持threading提供了更高级别、功能更强的线程管理的功能。2. Queue模块Queue模块允许用户创建一个可以用于多个线程之间共享数据的队列数据结构。3.注意模块的选择避免使用thread模块因为更高级别的threading模块更为先进，对线程的支持更为完善而且使用thread模块里的属
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2023-09-05 08:48:27
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