一、编程思想并行编程的思想：分而治之，有两种模型1.MapReduce:将任务划分为可并行的多个子任务，每个子任务完成后合并得到结果例子：统计不同形状的个数。先通过map进行映射到多个子任务，分别统计个数，然后在用reduce进行归纳一下。2.流水：将任务分为串行的多个子任务，每个子任务并行。ProductConsume例子：多个生产者进行并行，多个消费者进行并行。生产者生产出来东西放到队列里；队
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2024-03-06 13:32:53
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工作中经常涉及到加速程序的运行，除了代码逻辑的优化，算法的优化之外，还经常使用的一招就是并发编程。至于python的并型编程这一块。说到并行编程，我们不得不谈线程和进程这两个概念： + 进程：对于操作系统来说，一个任务就是一个进程(Process)，熟悉linux的朋友敲命令ps -aux 就可以看到本机正在启动的任务——进程 。 + 线程：在一个进程内部(一个任务)，要同时干多件事，就需要同时运
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2023-07-28 14:09:41
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小子本文分为四部分，一是大数据时代现状，其二是面对挑战的方法，然后是用python写并行程序，最后是multiprocessing实战。
目录一、大数据时代的现状二、面对挑战的方法2.1 并行计算2.2 改用GPU处理计算密集型程序3.3 分布式计算三、用python写并行程序3.1 进程与线程3.2 全局解释器锁GIL：3.3 multiprocess
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2023-06-19 15:27:25
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1：pdb调试：基于命令行的调试工具，非常类似gnu和gdb调试，以下是常用的调试命令： 可以python -m pdb xxx.py(你的py文件名）进入命令行调试模式命令简写命令作用beakb设置断点continuec继续执行程序listl查看当前行的代码段
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2024-08-09 13:04:12
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Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。传统的例子简单搜索下"Python 多线程教程"，不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子：import os
import PIL
from mu
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2024-04-11 09:10:24
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Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。传统的例子简单搜索下"Python 多线程教程"，不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子：import os
import PIL
from mu
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2023-11-05 17:03:17
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并行与并发的区别并行 - parallel同时做某些事情，可以互不干扰的同一时刻做几件事情并行：是一条高速路上的多条车道，每条车道上可能同时有车辆在跑，是同时发生的概念并发 - concurrency同时做某些事情，但是一个时间段内有事情要处理并发：是众多车辆在一个时间内要通过路面的时间，比如下班时一大波人向食堂涌去，抢购时一大波请求向服务端涌去如何处理并发？1、队列、缓冲区打菜时排队，先进先出，
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2023-12-24 20:18:29
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春节坐在回家的火车上百无聊赖，偶然看到 Parallelism in one line 这篇在 Hacker News 和 reddit 上都评论过百的文章，顺手译出，enjoy:-)Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL传统的例子简单搜索下“Python 多线程教程”，不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子：#Example.py
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2024-08-12 10:04:18
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并发程序是指可以被同时发起执行的程序
并行程序被设计成可以在并行的硬件上执行的并发程序。
并发程序代表了所有可以实现并发行为的程序，它是一个宽泛的概念，其中包含了并行程序。
inter-process communication(进程间通信）
基于通信的IPC方法：又分为以数据传送为手段的IPC方法（传送字节流的管道pipe和传送结构化的消息对象的消息队列message queue）和以共享内存（
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2019-10-09 14:29:00
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# 项目方案：基于Python并行程序调用GPU的应用
## 1. 背景介绍
在现代计算机科学领域，GPU（图形处理器）不仅仅用于图形处理，还广泛应用于高性能计算（HPC）和深度学习等领域。Python作为一门流行的编程语言，能够方便快捷地调用GPU进行并行计算。本项目将介绍如何利用Python并行程序调用GPU，并提供一个示例项目。
## 2. 技术方案
### 2.1 使用CUDA库
C
原创
2024-05-09 05:32:46
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随着数据量的增大和计算需求的提升，传统的CPU计算已经无法满足高性能计算的要求。因此，利用GPU（图形处理单元）进行并行计算已经成为一种常见的选择。Python作为一种广泛应用的编程语言，也提供了丰富的库和工具，使得调用GPU进行并行计算变得简单而灵活。本文将介绍如何在Python中利用并行程序调用GPU，以提升计算效率。使用CUDA进行GPU加速计算CUDA（Compute Unified De
原创
2024-05-15 15:44:52
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原文：Parallel Processing in Python 作者：Frank Hofmann 翻译：Diwei简介当你在机器上启动某个程序时，它只是在自己的“bubble”里面运行，这个气泡的作用就是用来将同一时刻运行的所有程序进行分离。这个“bubble”也可以称之为进程，包含了管理该程序调用所需要的一切。例如，这个所谓的进程环境包括该进程使用的内存页，处理该进程打开的文件，用户和组的
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2023-11-18 17:23:49
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目录1介绍篇线程篇进程篇异步篇GPU篇分布式篇基本使用#coding=utf-8
import multiprocessing
import os # 获取pid用
import time # 延时用
# 子进程要执行的函数
def child_proc(name):
print(f'child process {name} pid: {os.getpid()}')
time.slee
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2023-08-11 17:06:41
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NO.4 Python多进程零蚀多任务并发：cpu进行分配时间片，看起来像并行。并行：多个cpi同时工作，多个程序同时工作。进程编写启动调度满足条件结束等待条件
新建
就绪
运行
等待阻塞
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2024-02-02 17:29:03
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线程相关总结、线程池使用经验总结！
原创
2017-12-28 16:27:48
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MPI 文章目录MPI**$1 概述****$2 MPI基本函数**$2.1 `MPI_Init(int* argc, char** argv[])`$2.2 `MPI_Finalize(void)`$2.3 `MPI_Comm_size(MPI_Comm comm, int* size )`$2.4 `MPI_Comm_rank (MPI_Comm comm, int* rank)`$2.5 `
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2023-10-23 08:00:55
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C#多线程 线程 被定义为程序的执行路径。每个线程都定义了一个独特的控制流。如果您的应用程序涉及到复杂的和耗时的操作，那么设置不同的线程执行路径往往是有益的，每个线程执行特定的工作。 线程是轻量级进程。一个使用线程的常见实例是现代操作系统中并行编程的实现。使用线程节省了 CPU 周期的浪费，同时提高了应用程序的效率。 到目前为止我们编写的程序是一个单线程作为应用程序的运行实例的单一的过程运行的。但
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2023-09-09 17:05:48
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1、fork/join并行执行模式的概念
2、OpenMP指令和库函数介绍
3、parallel 指令的用法
4、for指令的使用方法
5 sections和section指令的用法
1、fork/join并行执行模式的概念
OpenMP是一个编译器指令和库函数的集合，主要是为共享式存储计算机上的并行程序设计使用的。
前面一篇文章中已经试用了OpenMP的一个Parallel
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2013-12-13 14:58:00
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CUDA并行程序设计系列是本人在学习CUDA时整理的资料，内容大都来源于对《CUDA并行程序设计：GPU编程指南》、《GPU高性能编程CUDA实战》和[CUDA Toolkit Documentation](http://docs.nvidia.com/cuda/index.html)的整理。通过本系列整体介绍CUDA并行程序设计。内容包括GPU简介、CUDA简
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2024-04-07 17:40:56
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1 并发与并行并发是指在某个时间段内，多任务交替处理的能力。并行是指同一时刻处理多任务的能力。在并发环境下，由于程序的封闭性被打破，出现了以下特点：1)并发程序之间有相互制约的关系。 直接制约体现为一个程序需要另一个程序的计算结果，间接制约体现为多个程序竞争共享资源，如处理器、缓冲区等。2)并发程序的执行过程是断断续续的。 程序需要记忆现场指令及执行点。3)当并发数设置合理并且CPU拥有足够的处理
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2024-06-03 08:49:18
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