前言在高性能计算的项目中我们通常都会使用效率更高的编译型的语言例如C、C++、Fortran等，但是由于Python的灵活性和易用性使得它在发展和验证算法方面备受人们的青睐于是在高性能计算领域也经常能看到Python的身影了。本文简单介绍在Python环境下使用MPI接口在集群上进行多进程并行计算的方法。MPI(Message Passing Interface)这里我先对MPI进行一下简单的介绍
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：1. import os
2. import PIL
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： 1. import os
2. import PI
转载
2024-03-14 21:44:44
45阅读
# 如何实现Python并行处理框架
在现代软件开发中，利用多核处理器的能力来加快任务处理速度已变得尤为重要。Python提供了多种方法来实现并行处理。其中，`multiprocessing`模块是最常用的方法之一。本文将详细讲解如何实现一个简单的Python并行处理框架。
## 总体流程
以下是实现Python并行处理框架的步骤流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-04 04:28:17
24阅读
多进程主要用multiprocessing和mpi4py这两个模块。 multiprocessing是Python标准库中的模块，实现了共享内存机制，可以让运行在不同处理器核心的进程能读取共享内存。 mpi4py库实现了消息传递的编程范例(设计模式)。简单来说就是进程之间不靠任何共享信息来进行通讯，所有的交流都通过传递信息代替。
转载
2023-05-24 07:28:05
247阅读
Celery （芹菜）是基于Python开发的分布式任务队列。它支持使用任务队列的方式在分布的机器／进程／线程上执行任务调度。架构设计Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。消息中间件Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，Rabb
转载
2024-01-04 20:54:13
52阅读
现在计算机大多已向多CPU方向发展，，为了充分利用多CPU、多核CPU的性能优势，计算机软件系统应该可以充分挖掘每个cpu的计算能力，为了充分利用多CPU、多核CPU的优势，可以考虑把一个任务拆分成多个小任务，把多个小任务放到多个处理器核心上并行执行；当多个小任务执行完成后，再将这些执行任务合并起来即可。 JDK7引入了新的Fork/Join框架用于并行编程，从而利用多核处理器。一个问题分为
转载
2023-09-27 19:21:36
110阅读
Python并行计算的优越性——提高计算效率的最佳选择对于许多计算机科学家和数据科学家来说，提高计算效率一直是最热门的话题之一。并行计算是一种技术，可以用来加速计算过程，使其更加高效、快速。在众多的编程语言中，Python是最受欢迎的之一。在Python中，有着一些非常优秀的并行计算库，可以帮助程序员们更加容易地实现并行计算，提高计算效率。下面我们一起来探讨一下Python的并行计算库。什么是并行
转载
2023-08-21 11:00:55
270阅读
最近在看Java stream中的parallel()方法，此方法能够将一个串行的任务流转化为并行处理以加快其处理效率。这一点非常有趣，在看过源码后发现是其使用了Java 1.7提供的Fork-Join框架在发挥作用。今天我们来说明一下Fork-Join框架的作用。Fork-Join是干啥的众所周知，有一组任务需要处理，如果没有明确的顺序先后的要求，并行处理会比串行处理快很多，更好的利用了CPU的
转载
2023-09-08 23:12:36
53阅读
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
转载
2023-12-26 19:55:26
44阅读
先来一张图，这是在网上最多的一张Celery的图了，确实描述的非常好Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。消息中间件Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，RabbitMQ, Redis, MongoDB (experimenta
转载
2024-06-23 07:03:38
132阅读
目前个人计算机大都是多核的，但是在运行python程序的时候会发现实际上只有一个核心（CPU）在跑代码，另外几个核心都在偷懒呢，如下图 并行计算的目的是将所有的核心都运行起来以提高代码的执行速度，在python中由于存在全局解释器锁（GIL）如果使用默认的python多线程进行并行计算可能会发现代码的执行速度并不会加快，甚至会比使用但核心要慢！！！ 一些并行模块通过修改pyhton的
转载
2023-12-10 19:44:10
1054阅读
MultiRunner说明文档这是一个进程级别的python并行框架，可用于深度学习调参等任务，可通过 pip install MultiRunner 安装注意，本包的使用极度简洁，原代码完全无需改动，使用本包的时候，包含import语句在内，仅需加入四行代码。如果你遇到了以下问题之一，你可能需要这个包：你是一个机器学习调参侠，你在一台主机上安装了多个GPU，或者你有多台共享硬盘的主机(节点，aw
转载
2023-06-27 22:21:00
235阅读
背景介绍假如目前有个需求，计算1000个数字之和，此需求是不是很简单，一次循环，即可完成计算；但如果是计算100W甚至更多的呢？当然，此时的循环依然可以达到目的，但效率就不敢恭维；同时，如果此时有个需求，需要统计100个文件中某个单词出现的次数呢？最直接的办法也是依次循环这100个文件，最终统计到结果，更好一步，你应该想到了线程池处理，起10个线程，每个线程读10个文件统计，这样效率就提升10倍左
转载
2023-08-09 14:10:16
68阅读
# 如何在 Java 中实现并行框架
在日常开发中，我们经常需要提升程序执行效率，而并行编程是实现这一目标的有效手段。今天，我们来聊聊如何在 Java 中实现一个简单的“并行框架”。这种框架可以帮助我们更好地利用多核处理器，提高程序性能。
## 流程概述
以下是实现并行框架的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
|------|-----------
原创
2024-09-07 05:38:35
7阅读
# Java中的并行框架：简明概述
在现代计算中，并行处理成为了提高性能的重要手段。Java编程语言作为广泛使用的企业级开发工具，提供了一系列用于并行处理的框架和库。本文将介绍Java中的并行框架，并通过代码示例展示如何在项目中实现并行处理。
## 什么是并行处理？
并行处理是指同时执行多个计算任务。通过将一个大任务分解为多个小任务，可以在多核处理器上同时运行这些小任务，从而显著提高处理速度
Fork/Join框架是Java7提供了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,在 Java7引入的诸多新特性中，Fork/Join 框架无疑是重要的一项。JSR 166旨在标准化一个实质上可扩展的框架，以将并行计算的通用工具类组织成一个类似java.util中Collection一样的包。其目标是使之对开 发人员易
转载
2023-10-09 15:48:11
56阅读
# Java并行框架的实现流程
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现Java并行框架。下面是整个实现流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 设计并行框架的架构 |
| 步骤2 | 实现任务分配器 |
| 步骤3 | 创建任务队列 |
| 步骤4 | 实现线程池 |
| 步骤5 | 实现任务执行器 |
接下来，我们将逐步解释
原创
2023-09-28 19:13:14
47阅读
Java 并行框架是现代高性能应用程序开发中不可或缺的核心组成部分。由于多线程编程的复杂性，Java 为开发者提供了一系列的并行框架，使得在多核处理器上更高效地执行任务成为可能。这些框架极大地提高了应用程序的性能，并适应了不断增长的计算需求。
### 协议背景
首先，让我们了解一下并行框架的发展历程以及它在应用程序架构中的位置。Java 并行框架与操作系统的网络协议相结合，形成了一种高效的并行
当硬件处理能力不能按照摩尔定律垂直发展的时候，选择了水平发展，多核处理器已经广泛应用。未来随着技术的进一步发展，可能出现成百上千个处理核心，但现有的程序运行在多核心处理器上并不能得到较大性能的提升，主要的瓶颈在于程序本身的并发处理能力不强，不能够合理的利用多核心资源。
现有的处理方案是从软件入手，试图采用多线程，是程序在同一时间支持多个任务的计
转载
2023-08-08 15:47:12
60阅读
