增加innodb并行线程数可以明显的提高特定场景下的性能。
转载 2021-07-14 15:35:10
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# 如何实现 Java 并行文件 ## 一、整体流程 ```mermaid flowchart TD A(开始) B(创建线程池) C(并行文件) D(关闭线程池) E(结束) A --> B B --> C C --> D D --> E ``` ## 二、具体步骤 | 步骤 | 描述 | | --- | ---
# MySQL多线程并行实现 ## 1. 引言 MySQL作为一种关系型数据库管理系统,其读取数据的方式通常是单线程的,即一次只能处理一条SQL查询语句。然而,在实际应用中,我们经常需要处理大量的并发读取请求,如果仍然采用单线程的方式进行处理,将导致性能瓶颈。 为了解决这个问题,MySQL提供了一种多线程并行的机制,可以同时处理多个读取请求,提高数据库的并发读取能力。本文将介绍如何实现M
原创 2023-08-29 04:28:37
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本文详细探讨了一种长尾可控的方法论,以及在这个方法论的约束下,如何极致优化调度。这些方法对于实施类似LargerThanMem的技术也将提供有价值的启发。
原创 2023-09-14 11:27:14
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java 如何使用Lambda表达式实现并行流操作?在Java中,Lambda表达式与并行流(parallel streams)的结合使用可以方便地实现并行处理,从而利用多核处理器提高程序的性能。并行流是Java 8中引入的一种新特性,它允许你以声明式的方式将流操作并行化,以充分利用多核处理器的能力。要使用Lambda表达式实现并行流操作,你需要遵循以下步骤:创建一个流:首先,你需要有一个流(st
# Python读取Excel合并行合并列教程 ## 一、整体流程 为了实现“Python读取Excel合并行合并列”的功能,我们可以分为以下几个步骤: | 步骤 | 操作 | | ---- | ----------------------------------------------
原创 3月前
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SQL> create table t1 as select * from dba_objects;SQL> create index i1_idx on t1(owner);BEGIN DBMS_STATS....
转载 2014-11-05 14:28:00
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为什么介绍这种排序算法:最近在独立编写霍夫曼编码的verilog HDL设计程序,其中用到了排序模块,对一组数据进行排序,苦寻几天,最终找到了这个全新的适合硬件实现的排序算法,分享与此,以空间换时间的并行排序算法。十分感谢论文作者,看到这样的方法,我太激动了。并行全比较排序算法介绍:排序是一种重要的数据运算,传统的排序方法主要靠软件串行方式实现,包括冒泡法、选择法、计数法等,这些算法大多采用循环比...
原创 2021-08-20 11:37:40
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为什么介绍这种排序算法:最近在独立编写霍夫曼编码的verilog HDL设计程序,其中用到了排序模块,对一组数据进行排序,苦寻几天,最终找到了这个全新的适合硬件实现的排序算法,分享与此,以空间换时间的并行排序算法。十分感谢论文作者,看到这样的方法,我太激动了。
原创 2022-04-14 14:05:14
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并行编程的需求是显而易见的,其最大的难题是找到算法的并行功能,同时必须处理数据的共享和同步。但是,因为每一个算法都是不一样的,很难有通用的并行功能——粒度都有可能是不一样的。OpenCL提供了很多并行的抽象模型,因此算法开发人员可以在不同粒度上开发并行的算法,以及数据的共享和同步。一般来说,并行编程有两种大类型——分散收集(scatter-gather)与分而治之(divide-and-conqu
1.并行编程简介基本的并行编程可分为: 指令集并行(如CPU流水线) 分布式并行(如MPI编程) 共享存储式并行(如OpenMP、OpenCL等技术)2. 指令集并行以CPU流水线技术为例,其是一种将指令分解为多步,并让不同指令的各步操作重叠,从而实现指令并行处理,以加速程序运行过程的技术。 其中最为经典的MIPS五级流水线步骤如下: ⑴ 取值(Instruction Fetch) 指
  GPGPU是通用图形处理器。由于产业游戏的推动,GPU成为专门为提升图形渲染效率的而设计的处理器芯片。随着功能的不断完善,GPU逐渐发展成为并行计算加速的通用图形处理器,即GPGPU。近年来,人工智能的发展,GPGPU由于其强大的计算能力和高度灵活的可编程性,已经成为深度学习训练和推理任务最重要的计算平台。1.1GPGPU 与并行计算机并行计算机:并行计算是一些处理单元的集合,它们通过通信和协
随着模型规模的扩大,单卡显存容量无法满足大规模模型训练的需求。张量模型并行是解决该问题的一种有效手段。本文以Transformer结构为例,介绍张量模型并行的基本原理。模型并行的动机和现状我们在上一篇《数据并行:提升训练吞吐的高效方法|深度学习分布式训练专题》详细介绍了利用数据并行进行大规模分布式训练。读者不禁要问:仅仅使用数据并行,是否可以完全满足大模型训练的要求?随着技术的发展,业界内训练的模
概述MySQL经由多年的生长已然成为最盛行的数据库,普遍用于互联网行业,并逐步向各个传统行业渗透。之所以盛行,一方面是其优异的高并发事务处置的能力,另一方面也得益于MySQL厚实的生态。MySQL在处置OLTP场景下的短查询效果很好,但对于庞大大查询则能力有限。最直接一点就是,对于一个SQL语句,MySQL最多只能使用一个CPU核来处置,在这种场景下无法施展主机CPU多核的能力。MySQL没有停滞
并行(Parallel)操作特性,是Oracle为更充分利用服务器硬件处理资源,提高特定大数据量操作效率,应对海量生产数据而推出的一种技术特性。通常,我们进行的SQL处理都是单进程操作,对应单个CPU操作单元。所谓的并行操作,就是在软硬件条件允许的情况下,Oracle调用多个处理单元分别进行处理,最后汇合结果的过程。对一些SQL进行有计划的并行操作,可以显著提高系统操作速度。 1、海量数
一.并行编程困难的历史原因1. 并行系统曾经的高价格以及相对罕见。——已经解决 2. 研究人员以及从业人员的稀少。——已经解决 3. 缺少公开的并行代码。——已经解决 4. 缺少并行编程的工程经验。——已经解决5. 任务间通信代价高昂,即使是共享内存的计算机系统也是如此。—— 目前仍然如此二.并行编程的目标相对于串行编程来说,并行编程有如下三个主要目标:1. 性能 2. 生产率 3. 通用性它说明
多线程并发编程的概念并发和并行:并发是指同一个时间段内多个任务同时都在执行,并且都没有执行结束,而并行是说单位时间内多个任务同时再执行。举个栗子,一个CPU只能通过时间片轮转之类的线程调度算法做到并发,而无法做到并行。相反,如果有多个CPU且同时执行不同的线程任务,这个就叫做并行。 在多线程编程实践中,线程的个数往往多于CPU的个数, 所以一般都说多线程并发编程而非多线程并行编程。java中共享变
一、背景虽然目前处理器核心数已经发展到很大数目,但是按任务并发处理并不能完全充分的利用处理器资源,因为一般的应用程序没有那么多的并发处理任务。基于这种现状,考虑把一个任务拆分成多个单元,每个单元分别得到执行,最后合并每个单元的结果。Fork/Join框架是JAVA7提供的一个用于并行执行任务的框架,是一个把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。二、工作窃取算法指的
Ansible管理playbook实现配置并行 一、使用forks在Ansible中配置并行1、Aniable运行play机制1️⃣:当Ansible处理playbook时,会按顺序运行每个play。确定play的主机列表之后,Ansible将按顺序运行每个任务2️⃣:通常,所有主机必须在任何主机在play中启动下一个任务之前成功完成任务3️⃣:注意:理
当模型很大时,如何加速计算(一)pytorch多GPU并行训练一般来说,多GPU训练方法包括模型的并行(如AlexNet),数据并行(复制模型,数据不同,扩大了batch_size)。当然,随着GPU 的增加,训练速度的提升也是递减的,毕竟多GPU 之间通信也会占用一部分资源。 在每个GPU训练step结束后,将每块GPU的损失梯度求平均。如果不用同步BN,而是每个设备计算自己的批次数据的均值方差
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