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
''
转载
2024-08-12 10:04:18
43阅读
用python写了个程序，结果运行了一天，这个速度可让人发愁，怎么优化交作业。发现可以用并行计算来最大化压榨电脑的CPU，提升计算效率，而且python里有multiprocessing这个库可以提供并行计算接口。然后大致弄清了GPU、CPU、进程、线程、并行计算、分布式计算等概念1 大数据时代的现状当前我们正处于大数据时代，每天我们会通过手机、电脑等设备不断的将自己的数据传到互联网上。据统计，Y
转载
2023-10-31 01:04:45
62阅读
# Python中的并行运算（spawn）
在Python编程领域中，并行运算是一种重要的技术，它可以大大提高程序的执行效率。在Python中，我们可以通过使用`spawn`机制实现并行运算。本文将介绍Python中的并行运算以及如何使用`spawn`机制来实现并行计算。
## 并行计算的概念
在计算机领域中，并行计算是指同时执行多个任务的能力。与之相对的是串行计算，即只能依次执行一个任务。
原创
2023-12-31 03:24:49
69阅读
# Python并行运算的科普
在科学计算和数据处理的领域中，运行时间是一个非常重要的因素。为了提高运行效率，我们常常会使用并行计算来利用多个处理器同时执行任务。Python是一种功能强大的编程语言，提供了许多库和工具来实现并行运算。本文将介绍如何在Python中进行并行运算，并给出一些示例代码。
## 什么是并行运算？
并行运算是指将一个大任务分解成多个小任务，然后同时在多个处理器上运行这
原创
2024-06-28 06:34:01
41阅读
本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理作者：背雷管的小青年Python绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?或者要调整一百万张图片？总有对应的Python库让你轻松完成任务。然而，Python的运营速度一直饱受诟病。默认状态下，Python程序使用单个CPU的单个进程。如果你的电脑是最近十年生
转载
2023-07-27 12:36:11
259阅读
# 限制Python并行运算内存使用上限
在进行Python并行运算时，有时候我们需要限制并行运算的内存使用上限，防止程序消耗过多的系统资源导致系统崩溃或者运行缓慢。本文将介绍如何在Python中限制并行运算的内存使用上限，并提供代码示例。
## 为什么需要限制并行运算内存使用上限
在进行并行运算时，程序会启动多个进程或线程来同时执行任务，这样可以提高程序的运行效率。但是并行运算可能会导致内
原创
2024-05-15 07:11:43
117阅读
这一章我们来聊聊skip-thought的三兄弟，它们在解决skip-thought遗留问题上做出了不同的尝试【Ref1～4】, 以下paper可能没有给出最优的解决方案(对不同的NLP任务其实没有最优只有最合适）但它们提供了另一种思路和可能性。上一章的skip-thought有以下几个值得进一步探讨的点Q1 RNN计算效率低：Encoder-Decoder都是用的RNN, RNN这种依赖上一步输
# 双层 for 循环与 Python 并行运算
在 Python 编程中，对于需要大量计算的任务，我们常常会使用双层 `for` 循环来处理嵌套数据。这种方式直观易懂，但在面对庞大数据时，降低了程序的运行效率。因此，我们可以利用 Python 的并行运算来加速这类任务。本文将逐步分析双层 `for` 循环的工作原理，简要介绍 Python 的并行运算，并给出代码示例。
## 一、双层 for
Python是一种非常强大的编程语言，它提供了许多实现多线程并行运算的方式。对于刚入行的小白来说，理解并掌握这些技术可能有些困难。但是不用担心，作为一位经验丰富的开发者，我将引导你完成这个任务并教会你如何使用Python实现多线程并行运算。
首先，让我们来看一下整个过程的流程。下面是一个简单的表格，展示了实现Python多线程并行运算的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | --
原创
2024-01-18 12:18:52
46阅读
方法之一：运用多核CPU，进行python多进程计算，使用multiprocessing这个包。multiprocessing模块涵盖了一系列方法来处理并行执行例程。这包括进程，代理池，队列以及管道。 Pool.map()方法需要三个参数 - 在数据集的每个元素上调用的函数，数据集本身和chunksize。chunksize不是必须的。如果未明确设置，则默认chunksize为1。 示例： imp
转载
2023-07-08 18:24:27
170阅读
multiprocessing 是一个支持使用与 threading 模块类似的 API 来产生进程的包。 multiprocessing 包同时提供了本地和远程并发操作，通过使用子进程而非线程有效地绕过了全局解释器锁。 因此，multiprocessing 模块允许程序员充分利用给定机器上的多个处理器。 它在 Unix 和 Windows 上均可运行。multiprocessing 模块还引入了
转载
2023-06-19 19:11:39
414阅读
在不同数据集上需要不同的超参以达到最优性能，以下通过暴力搜索的方式，对不同超参进行排列组合，用循环的方式找到最优组合。首先是python脚本的撰写，将你需要调的超参写入import os
BS = [8,12,16,20,24]
EDL_T=[0.1,0.5,1,2,4]
SIM_T=[0.1,0.5,1,2,4]
R = [1,2,3,4]
LDR = [0.1,0.3,0.5]
for
转载
2023-06-26 15:10:54
145阅读
# R语言的并行运算在Linux中的应用
## 引言
随着大数据技术的迅猛发展，数据处理的需求越来越高。为提高计算效率，R语言作为一种广泛使用的数据分析工具，提供了多种并行运算的方法。在Linux环境下，利用R语言进行并行计算能显著提高数据处理速度，特别是在处理大规模数据集时。
## 并行运算的基本概念
并行计算是指将一个复杂的问题分解为多个子问题，并行处理以减少计算时间。在R语言中，主要
多处理器级别：在更低层次上，应用程序应该最大化多处理器内各个功能单元之间的并行执行；如“硬件多线程”中所述，GPU多处理器依赖于线程级并行性来最大限度地利用其功能单元。因此利用率与驻留经线的数量直接相关。在每个指令发布时间，一个warp调度器选择一个准备好执行下一个指令的warp（如果有的话），然后发送指令给warp的活动线程。一个warp准备好执行下一条指令需要的时钟周期数称为等待时间，当所有的
转载
2024-06-09 00:40:52
100阅读
目录文章目录@[toc]1、并行方法------矩阵与向量的相乘运算1.1、Rowwise Block-striped1.2、Columnwise Block-striped1.3、Checkerboard Block Decomposition2、并行方法------矩阵与矩阵的相乘运算2.1、Block- Striped Decomposition2.2、Fox's method3、并行方法-
。“模型并行”需要解决的首要问题就是模型太大，导致单张GPU无法完整的加载整个模型。由于数据并行方法模型会被复制（广播），面临这种情况时数据并行也无济于事，模型并行能够将模型拆分到各个GPU当中，以解决上述问题。1.序言 上一章讲到的DataParallel已经能够实现单机多卡训练，但它不适合模型很大的情况，原因在于它会将模型复制成多份。接下来将介绍的方法会将模型进行分割，这也使得每张GPU中
转载
2023-07-30 20:52:59
467阅读
def consummer(name): while True: baozi = yield print('包子%s来啦，被%s吃了'%（baozi，name))&n
原创
2016-12-31 23:35:16
435阅读
def consummer(name): while True: baozi = yield print('包子%s来啦，被%s吃了'%（baozi，name))&n
原创
2016-12-31 23:25:23
460阅读
并行1. 基于协程的并行1.1 基本原理1.1.1 概述协程是一种在线程中被调度的函数，也称作微线程。它的调度与进程、线程不同，完全在用户空间中进行，即协程的调度器行为与操作系统无关。协程可以在等待异步 I/O 时立刻保存当前执行栈帧的上下文，并从调度器处返回，调度器会转而调度和执行其他协程。当 OS 通知调度器异步 I/O 结束后，调度器会带着异步 I/O 的结果调度该协程，并从内存中恢复上下文
作者 | 费弗里简介我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。而对于我们这些从事数据分析工作的人员而言，以最简单的方式实现等价的加速运算的效果尤为重要，从而避免将时间过多花费在编写程序上。而今天的文章费老师我就来带大家学习如何利用joblib这个非常简单易用的库中的
转载
2024-02-21 14:13:11
26阅读
