随着互联网的不断发展，越来越多的企业和用户都开始接触和学习大数据技术，它与机器学习、人工智能、区块链、物联网和增强现实等其他技术密切相关。因此，许多行业已经在大数据分析技术方面作了投入，比如银行、离散制造和流程制造等行业。 目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型？今天我们就一起来了解一下，目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型。 1.数据湖 数据湖
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2024-05-12 16:56:48
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当前的手机架构使用着多种处理器间通信方式，目前分离式AP、CP流行的接口有SPI、I2C、UART、USB和双端口互联等，SoC式则采用共享内存。控制命令以消息的格式在基带处理器和AP处理器间传送，完成通话、短消息、移动上网等功能，通信协议包括传统AT命令、MBIM等。一般来说，芯片都会支持多种接口，并设计通用的软件驱动平台驱动。1，GPIO：通用输入输出控制线（General Purpose I
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2024-06-30 09:29:05
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在不同的架构上GPU和CPU的情况不一样，在电脑上GPU可以有很大的DDR显存存放数据,SOC上GPU的显存和CPU是同一个DDR，GPU可能会提供一个小的SRAM作为缓存该缓存不用于CPU和GPU交互数据。这个章节的细节内容建议查看“OpenCL Programming Guide”这本书。 在Opencl编程中和普通CPU编程有很大的不同，提供给GPU的共享内存需要通过clCreateBuff
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2024-03-21 11:24:23
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dynamic vertex buffer通常每帧都要cpu更新里面的数据内容同时gpu就拿来画1.顶点数据同步并行这部分cpu gpu工作的解决方案通常是 开多块vb让cpu gpu可以并行工作但这个时候 这块资源gpu是否用完 cpu能不能拿来复用 （延迟三帧的情况下 ）用信号量来同步cpu工作 cpu wait until 收到gpu 那边执行完毕的signol （dx应该是用fence
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2019-01-23 11:49:00
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一、对于数据倾斜的发生一般都是一个key对应的数据过大，而导致Task执行过慢，或者内存溢出（OOM），一般是发生在shuffle的时候，比如reduceByKey，groupByKey，sortByKey等，容易产生数据倾斜。那么针对数据倾斜我们如何解决呢？我们可以首先观看log日志，以为log日志报错的时候会提示在哪些行，然后就去检查发生shuffle的地方，这些地方比较容易发生数据倾斜。其次
7.2 CPU与外设之间数据传送的方式 在微型计算机系统中，CPU与外设之间的数据传送方式主要有程序传送方式、中断传送方式和直接存储器存取(DMA)传送方式，分别介绍如下。 7.2.1 程序传送方式 程序传送方式是指直接在程序控制下进行数
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2024-04-26 15:32:04
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计算一张图片在内存中的大小var bytes = (width * height * channels *8)/8
每一个像素点需要几个通道来存，对于png而言他自己有rgba四个通道，每一个通道需要多少个二进制，
所以在内存中需要(width * height * channels *8)个二进制
如果转换为字节数，还需要除以8 8个二进制表示一个字节第一步加载到一张图片到内存var img
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2024-07-20 20:47:58
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3d建模电脑配置要求高吗?做3d建模笔记本配置价位大概要花多少呢?本期，模型云就为你您整理了这些3d建模电脑配置详细清单，跟着我们来一起看看这些适合做3d建模的电脑配置吧!3d建模电脑配置要求高吗?影响3d建模电脑配置要求的主要还是看你使用的建模软件。如果只使用CAD、Keyshot、Sketchup之类的轻量级建模软件，可以使用稍微普通一点的配置，而如果需要使用次世代3d建模软件，例如：3Dma
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2024-04-09 10:19:21
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世界上大多数事物的发展规律是相似的，在最开始往往都会出现相对通用的方案解决绝大多数的问题，随后会出现为某一场景专门设计的解决方案，这些解决方案不能解决通用的问题，但是在某些具体的领域会有极其出色的表现。而在计算领域中，CPU（Central Processing Unit）和 GPU（Graphics Processing Unit）分别是通用的和特定的方案，前者可以提供最基本的计算能力解决几乎所
# 大数据YARN使用GPU实现流程
## 流程图
```mermaid
graph TD;
A(准备GPU环境) --> B(配置YARN资源)
B --> C(编写应用程序)
C --> D(提交应用程序)
D --> E(监控应用程序)
```
## 步骤及代码示例
| 步骤 | 操作 | 代码示例 | 说明 |
| --- | --- | --- |
原创
2023-11-25 13:15:08
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在这个大数据世界中，并行处理或并行计算是对传入系统的大数据进行更快处理和计算的解决方案。尽管在大多数情况下，多核 CPU 用于并行处理，但当涉及到大规模并行处理时，基于 CPU 的算法或基于多核 CPU 的算法速度不够快，无法在合理的时间内给出解决方案。这产生了最初用于游戏目的、图形和图像处理等的 GPU。此外，DPU（数据处理单元）的概念通过使用多个 CPU 和多个 GPU 在非常短的时间内进行
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2023-07-25 22:20:21
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探索CUDA编程：解锁GPU计算潜力 Learn-CUDA-ProgrammingLearn CUDA Programming, published by Packt项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/le/Learn-CUDA-Programming 在这个数字化的时代，高性能计算的需求日益增长，而CUDA（Compute Unified Device Arc
文章目录组机缘由：深度学习需要什么样的GPU？NVIDIA 部分GPU的技术参数：如何选择：最终决定的配置：装机装机后的感想CUDA10还是CUDA9，Python3.6还是3.7？最终的深度学习环境TensorRT 5推理加速引擎卸载cuda参考 组机缘由：最近两次实习的工作内容，都与大数据关联不大，所积累的一些本就学得不深的知识便忘得不少。 深度学习和大数据都很感兴趣，考虑到毕设是深度学习项
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2024-05-10 14:48:28
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我们学习GPU编程，肯定都是要有CPU编程的基础，不可能连C都不会就直接学习GPU，因此，我们这一节就来讲一下CPU与GPU的不同，可以让大家更好的了解GPU编程。硬件架构不同，以Intel的某款8核处理器为例，CPU中有很大一部分面积都被缓存占去了，相比之下，8个核心占的面积并不算大。所以CPU的主要时间并不是计算，而是在做数据的传输。 再来看GPU的架构，从下图可以看出
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2024-03-01 08:58:46
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随着NGS测序通量的大幅提高，搭配高效NGS二级分析技术的精准解决方案快速融进基因组学的各个应用领域：遗传进化、临床诊断、分子育种、医药开发等。以下我们通过对基于CPU和GPU不同硬件平台的NGS二级分析方案进行详细评测，以期为基因组学研究领域的用户提供参考。Sentieon软件是面向CPU平台开发的，在不需要专用的编程语言，不依赖任何专用硬件的情况下进行快速基因变异检测分析，大幅降低了软件的配置
原创
2023-08-23 16:37:50
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随着NGS测序通量的大幅提高，搭配高效NGS二级分析技术的精准解决方案快速融进基因组学的各个应用领域：遗传进化、临床诊断、分子育种、医药开发等。以下我们通过对基于CPU和GPU不同硬件平台的NGS二级分析方案进行详细评测，以期为基因组学研究领域的用户提供参考。Sentieon软件是面向CPU平台开发的，在不需要专用的编程语言，不依赖任何专用硬件的情况下进行快速基因变异检测分析，大幅降低了软件的配置
原创
2023-08-24 15:53:58
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本文对比几个算法分别在CPU上计算，与GPU上计算的耗时。测试环境：CPU: Intel(R)_Core(TM)_i7-7700_CPU_@_3.60GHz x 8GPU: NVIDIA GeForce GTX 1050一，FFT计算的性能分析。1，dft离散傅里叶变换的公式如下。X为源数据，一个复数数组。Y = dft(X) 和 X = ifft(Y) 分别表示傅里叶变换和傅里叶逆变换
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2023-09-08 18:21:41
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在人们考虑大数据时，人们留意到了“大”这一个字，可是在投建基础架构时，人们还应当留意“分布式”。实际上，大数据的应用程序需要处理大量信息，并且在出自弹性的考虑将数据拷贝到多个部位时，信息的规模变得越来越大。可是，大数据的最关键属性并非在于它的规模，而在于它将大作业切分成很多小作业的能力，它才能将解决一两个任务的资源细化到好几个位置变成并行处理。在将大规模和分布式架构组合合为一体时，人们就能发觉大数
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2024-08-01 16:16:58
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由于在使用tensorflow训练模型时，会自定义默认将所有gpu占满，所以在训练时可以指定使用tensorflow使用的gpuimport os
#指定第二块GPU
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'
#自定义显存
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)
s
3.8 在CPU和GPU之间复制数据C++ AMP：用Visual C++加速大规模并行计算数据可以在CPU和加速器（通常是GPU）之间自动复制，也可以根据需要使用amp.h中众多的copy()重载函数之一显式复制。例如，我们可以在默认加速器上构造array，然后仅使用一条函数调用便可以把数据复制进去：array<int, 1> a(5, v.begin(), v.end(
