# 借助并行 Docker 实现高效容器管理
随着微服务架构的普及，Docker 已成为开发和部署应用的重要工具。为了提高资源利用率，减少部署时间，许多开发者开始使用并行 Docker。本文将介绍何为并行 Docker，如何使用它，并通过实例说明其优势。
## 什么是并行 Docker？
并行 Docker 是指通过同时运行多个 Docker 容器，来加速应用的构建与部署过程。这种方式特别适
将并行编程引入工程领域
上网日期:
2008年12月24日
<script language=javascript> </script> 作者：Loren Dean、Silvina Grad-Freilich 在科学计算领域，关于并行编程的讨论集中于如何自定义算法以有效利用硬件。以下几个与高性能系统有关的
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2024-01-20 23:04:47
36阅读
# 使用 Docker 合并行：一种数据处理的方法
在现代的应用开发中，容器化技术如 Docker 正在变得越来越重要。通过 Docker，我们可以在轻量级的容器中运行应用程序，而不必担心底层基础设施的细节。在数据处理方面，Docker 也提供了灵活的解决方案。本文将讨论如何通过 Docker 来处理数据，特别是如何合并数据行。
## 什么是 Docker？
Docker 是一个开源平台，用
原创
2024-10-22 05:17:19
43阅读
# Docker的并行计算实现流程
## 介绍
Docker是一种容器化技术，可以将应用程序和其依赖项打包在一个独立的运行环境中，从而实现跨平台、一次构建多次部署的好处。在进行并行计算时，Docker可以帮助我们创建多个容器实例，以并行的方式执行任务，从而提高计算效率。本文将介绍实现Docker的并行计算的流程，并提供相应的代码示例。
## 流程图
```flowchart
st=>start
原创
2023-08-10 12:19:43
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# Docker Pull 并行执行
在使用Docker时，经常需要下载镜像文件到本地。而`docker pull`命令就是用来从Docker Registry中拉取镜像文件到本地的命令。然而，有时候我们可能会遇到下载速度慢的问题，尤其是在网络环境不稳定或者服务器受限的情况下。那么有没有办法让`docker pull`并行执行，以加快镜像的下载速度呢？
## Docker Pull 原理
在
原创
2024-04-18 07:00:16
106阅读
# Docker 服务的并行测试指南
在现代软件开发中，容器化技术（如 Docker）已成为一种流行的应用部署和测试方式。本篇文章旨在指导刚入行的小白，教会他们如何实现 Docker 服务的并行测试。我们将通过一个易于理解的流程图和代码示例来逐步完成这一任务。
## 流程步骤概览
在开始之前，下面是我们将要进行的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-10-12 07:01:29
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Dockerfile制作多应用的镜像（二、项目应用镜像）介绍基于centos7基础镜像，使用Dockerfile制作一个多应用的Docker镜像。 文章目录Dockerfile制作多应用的镜像（二、项目应用镜像）二、制作项目应用镜像Step1、准备项目应用程序包Step2、编写Dockerfile及启动脚本Step3、docker build 构建镜像Step4、docker run 启动容器4.
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2023-06-25 09:38:27
308阅读
1 进程相关概念1 程序和进程程序: 二进制文件, 占用的磁盘空间进程: 启动的程序, 所有数据都在内存, 不仅占用内存空间, 也需要占用更多的系统资源, 例如CPU, 物理内存2 并行和并发如图所示: 并发是两个队列交替使用一台咖啡机,并行是两个队列同时使用两台咖啡机并发: 在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻
1. 问题说明问题是在多路视频使用GPU转码时出现的，问题复现是有条件的，相同的命令只有在session只要不超过改GPU限定数量才会触发异常。报错的内容是 OpenEncodeSessionEx failed: out of memory (10): (no details), 但是明显还有可用的显存，所以纠结了好几天才定位到问题。原因是NVENC并发的Session数目超过了限制，具体信息可
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2023-08-02 22:08:17
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文章目录1.服务器的并发量：2.服务器的并发量条件3.reactor怎么样才能同时承载100W的fd呢？1）第一个问题：linux操作系统的限制，2) 可以修改限定fd的值3）端口的问题，限制fd只能到达4W附近1)客户端端口问题还是服务器端口问题？2）解决方案：3) 第三个问题：但是达到65535，现在服务器不动了，现在客户端也不动了4)第四个问题：如何将客户端，每一1000个链接的耗时变短？
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2024-04-10 10:05:58
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摘要：一个工程项目能否在预定的时间内施工并交付使用，是项目投资方最为关注的问题，因为这直接关系到投资效益的发挥。因此，使工程在预定的工期内完工交付使用，工程项目的进度控制是一项很重要的工作。openEA开源社区(ID:openEA)| 出品小夕 | 编辑JAVA技术之家 | 来源近2年Docker非常的火热，各位开发者恨不得把所有的应用、软件都部署在Docker容器中，但
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2024-06-12 09:39:59
213阅读
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
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2024-03-23 10:01:07
49阅读
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
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2024-01-11 16:19:25
90阅读
# 实现Docker容器化部署并行流程图
## 流程概述
在本文中，我将指导你如何使用Docker实现容器化部署并行流程图。以下是整个流程的步骤概述：
```mermaid
journey
title Docker容器化部署并行流程图
section 步骤概述
安装Docker => 配置Dockerfile => 构建镜像 => 创建容器 => 启动容器 =
原创
2024-05-22 06:36:48
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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
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2023-12-06 19:25:15
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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
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2023-12-26 19:55:26
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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
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2024-02-12 21:38:02
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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
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2024-01-08 11:33:17
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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
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2024-05-26 12:56:30
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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
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2023-09-20 10:29:04
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