# 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
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并行算法 一、并行算法 什么是并行算法? 它可理解为: 适合于在某类并行计算机上求解问题和处理数据的算法, 是一些可同时执行的诸进程的集合, 这些进程相互作用和协调作用, 从而达到对给定问题的求解。 二、并行计算机 并行处理就是把一个传统串行处理的任务分解开来, 并将其分配给多个处理器同时处理, 即
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2013-05-20 16:32:00
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并行算法 一、并行算法 什么是并行算法? 它可理解为: 适合于在某类并行计算机上求解问题和处理数据的算法, 是一些可同时执行的诸进程的集合, 这些进程相互作用和协调作用, 从而达到对给定问题的求解。 二、并行计算机 并行处理就是把一个传统串行处理的任务分解开来, 并将其分配给多个处理器同时处理,...
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2013-05-20 16:32:00
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本文介绍了一个可以用于并行化串行累计操作的Blelloch算法，可以通过用空间换时间+并行计算的方法，来降低特定计算
并行Zhang细化算法 和 FPA算法 ，的规则好像完全一样。// p9 p2 p3 // p8 p1 p4 // p7 p6 p5
原创
2022-07-20 19:22:18
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并行算法的基本原理并行算法就是用多台处理机联合求解问题的方法和步骤，其执行过程是指将给定的问题首先分解成若干个尽量相互独立的子问题，然后使用多台计算机同时求解它，从而最终求得原问题的解。并行算法是并行计算中一个非常重要的问题。并行算法的研究应该确立一个“理论－设计－实现－应用”的系统方法，形成一个完善的 “架构—算法—编程” 方法论，这样才能保证并行算法不断发展并变得更加实用。 简单的说，算法就
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2024-10-14 20:32:53
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在当前计算机应用中，对快速并行计算的需求是广泛的，归纳起来，主要有三种类型的应用需求：计算密集(Computer-Intensive)型应用，如大型科学project计算与数值模拟；数据密集(Data-Intensive)型应用，如数字图书馆、数据仓库、数据挖掘和计算可视化等；网络密集(Network-Intensive)型应用，如协同工作、遥控和远程医疗诊断等。并行编程模型主要有三种：适用于共享
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2023-12-25 18:58:26
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并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。 时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。定义 并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。并行计算的主
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2023-10-10 21:53:43
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并行算法的设计基础并行算法的定义和分类并行算法：一些可同时执行的诸进程的集合，这些进程互相作用和协调动作从而达到给定问题的求解。并行算法分类数值计算与非数值计算同步算法和异步算法分布算法确定算法和随机算法并行算法的表达描述语言可以使用类Algol、类Pascal等。在描述语言中引入并行语句。并行算法的复杂性度量串行算法的复杂性度量最坏情况下的复杂度（Worst-CASE Complexity）期望
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2023-06-06 20:56:34
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并行算法设计与分析课程总结第二讲：并行算法基础知识并行计算模型PRAM模型是重点并行归约：前缀和：先序树遍历：模型对比：复杂度度量重点：加速比并行算法设计
原创
2022-01-02 18:01:19
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# 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
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提高并行度原理.pngspark-submit里，配置了两个Executor，每个Executor，有5个cpu core val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").set("spark.default.parallelism", "5") 这个参数一旦设置了，也就是，所有的RDD的partition都被设置成了5个，也就是说每个RDD的
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2023-10-19 19:31:53
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笔记第四章 并发编程并行计算导论并行计算是一种计算方法，通过使用多个执行并行算法的处理器相较串行计算更快地解决问题。顺序算法与并行算法顺序算法begin
step_1;
step_2;
...
step_n;
end
// next step并行算法cobegin
task_1;
task_2;
...
task_n;
coend
// next step并行性与开发性并行性在理想
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2023-12-07 11:09:47
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此文翻译自[1]，[1]对数据并行和模型并行进行了很好地区分，因此这里推荐给大家。介绍现在深度学习模型的参数量已经变得越来越多了，数据集的尺寸也随之疯狂地增长。为了在一个巨大的数据集上训练一个复杂的深度学习模型，我们不得不使用多节点的并行方式，否则我们永远不可能达到这个目的。这里谈到的并行，通常指的有两种，或者它们各自的混合：数据并行 (Data Parallel)模型并行 (Model Para
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2024-01-28 19:05:47
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如何对现有的程序进行并行优化，是 GPU 并行编程技术最为关注的实际问题。本文将提供几种优化的思路，为程序并行优化指明道路方向。
前言 如何对现有的程序进行并行优化，是 GPU 并行编程技术最为关注的实际问题。本文将提供几种优化的思路，为程序并行优化指明道路方向。优化前准备 
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2024-02-17 12:20:58
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AI多种并行算法 并行模型 模型并行（ model parallelism ）:分布式系统中的不同机器（GPU/CPU等）负责网络模型的不同部分 —— 例如，神经网络模型的不同网络层被分配到不同的机器，或者同一层内部的不同参数被分配到不同机器；[14] 数据并行（ data parallelism ...
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2021-10-12 06:20:00
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一、遗传算法的基本描述遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是通过模拟自然界生物进化过程来求解优化问题的一类自组织、自适应的人工智能技术。它主要基于达尔文的自然进化论和孟德尔的遗传变异理论。多数遗传算法的应用是处理一个由许多个体组成的群体，其中每个个体表示问题的一个潜在解。对个体存在一个评估函数来评判其对环境的适应度。为反映适者生存的思想，算法中设计一个选择机制，使得适应度好的个体有
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2024-10-20 13:02:40
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软件开发人员可以利用硬件的特性来设计算法，也可以利用应用的某些特性来优化算法等。一个好的并行算法通常具有以下特点： 1.热点代码恰好是并行性； 2.可扩展性好； 3.易于实现；为性能考虑，应当让所有的控制流尽量自由地运行。除非必要，尽
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2024-03-19 10:16:01
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各厂商纷纷通过各种方式提升计算能力，如提高指令级并行能力，在向量指令、超标量、VLIW、超线程技术、多核等。从长远来看，最有可能引领未来的是向量化和多核技术： 1. 向量化是指使用同一条指令同时操作多个数据； 2. 多核技术是采用在同一个芯片上集成多个核心的办法。高端的服务器版本则会集成
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2024-04-12 20:32:26
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