目录基础知识多进程多进程间执行先后进程通信(pipe queue)多线程线程安全GIL与Lock锁线程进程总结线程池高并发拷贝(多进程，多线程) 说明 基础知识多进程重点（只要看下面代码的main函数即可）创建如何开守护进程多进程，开销大，用for循环调用多个进程时，后台cpu一下就上去了import time
import multiprocessing
import os
def dance
计算机的并行处理技术概括起来主要有以下三种形式：1.时间并行 时间并行指时间重叠，在并行性概念中引入时间因素，让多个处理过程在时间上相互错开，轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个部分，以加快硬件周转而赢得速度。 时间并行性概念的实现方式就是采用流水处理部件。这是一种非常经济而实用的并行技术，能保证计算机系统具有较高的性能价格比。目前的高性能微型机几乎无一例外地使用了流水技术。2.空间并行 空
应用python进行数据挖掘或计算时，往往需要遍历多种参数进行数据建模，而单次的建模或计算有时候非常耗时，这时候可以利用python的并行计算功能，加快计算速度。python能够应用并行计算的模块有多个multiprocessing、pathos等。其中multiprocessing模块应用的较多，但对于数据挖掘场景来说，pathos模块更实用，尤其允许输入多个可变参数非常简单实用。1.环境&am
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2023-10-27 00:34:02
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理解CPU的并行性影响性能的主要因素：CPU : 核心数量、线程数据量，(C/T), 越多越强大， 每个核心拥有自己的L1, L3目前能搞32M以上。SRAM： 静态随机存取存储器，CPU和芯片组的基材，高速缓存，以速度为目标。DRAM：动态随机存取存储器，主存基材，以更高带宽和存储为目标，读取耗时。内存带宽： 以千兆字节每秒为单位，越高意味着I/O速度越高。核心： 按序核心即指令按照顺序串行执行
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2023-07-10 17:44:47
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# PyTorch CPU并行计算入门
PyTorch是一个强大的深度学习框架，广泛应用于各种机器学习任务。虽然很多人熟悉在GPU上进行并行计算，但在某些情况下，比如缺乏GPU资源时，CPU并行计算也是一种有效的选择。本文将介绍如何利用PyTorch在CPU上实现并行计算，带您了解并行计算的基础知识和代码示例。
## 什么是并行计算？
并行计算是一种计算模式，它将计算任务分解成多个子任务，并
原创
2024-10-21 04:40:40
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并行计算相关技术并行计算的关键技术 并行计算的基本条件包括硬件（并行计算机）、并行算法设计和并行编程环境。目前，并行计算的关键技术主要包括四部分：体系结构、算法设计与分析、实现技术、应用。并行计算机的体系结构 开行计算机关注两个要点：第一，组成要素，即硬件，并行计算机体系结构组成要素包 括结点（Node) 、互联网络（Interconnect Network) 和内存（Memory) .结点可以由
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
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2023-08-21 11:00:55
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# Python并行计算指定CPU个数的实现指南
在现代计算中，尤其是数据密集型任务，利用多个CPU核心进行并行计算可以显著提高程序的执行效率。作为一名新入行的开发者，理解如何在Python中实现并行计算是非常重要的。本指南将带你从基础开始，逐步掌握如何指定CPU个数进行并行计算。
## 实现流程概述
在开始实现之前，先概述一下实现并行计算的步骤。可以通过以下表格来展示整个流程：
| 步骤
python的multiprocessing包是标准库提供的多进程并行计算包，提供了和threading（多线程）相似的API函数，但是相比于threading，将任务分配到不同的CPU，避免了GIL（Global Interpreter Lock）的限制。下面我们对multiprocessing中的Pool和Process类做介绍。Pool采用Pool进程池对任务并行处理更加方便，我们可以指定并
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2023-07-11 19:20:11
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本文从使用 GPU 编程技术的角度来了解计算中并行实现的方法思路。
前言 本文从使用 GPU 编程技术的角度来了解计算中并行实现的方法思路。并行计算中需要考虑的三个重要问题 1. 同步问题 在操作系统原理的相关
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2024-03-22 13:42:20
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python并行运算库 HiPlot is Facebook’s Python library to support visualization of high-dimensional data table, released this January. It is particularly well known for its sophisticated interactive paralle
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2024-08-06 20:36:38
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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
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2024-06-23 07:03:38
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主要参考博文：应用特点：GPU并行吞吐量大，适合大数据并行处理；CPU适合逻辑处理和串行计算，适合多任务并行处理；GPU工作模式 1）CPU 具有独立的内存和寄存器,GPU也具有独立的显存和寄存器。CPU作为主控制器,CPU和 GPU 协同处理任务,GPU主要处理可以高度并行的数据处理任务,CPU则负责逻辑处理和串行计算相关任务。2）GPU上的程序被称为内核函数,也叫kernel。kernel是并
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2023-09-20 06:58:11
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20世纪60年代初期, 由于晶体管以及磁芯存储器的出现, 处理单元变得越来越小, 存储器也更加小巧和廉价。这些技术的发展促进了并行计算机的产生。到80年代蓬勃发展和百家争鸣，再到90年代体系结构框架趋于统一，并行计算机得到突破性的发展。现代计算机的发展历程可以分为2个时代：串行计算时代和并行计算时代。并行计算是在串行计算的基础上发展起来的。并行计算将一项大规模的计算任务交由一组相同的处
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2023-12-13 09:53:48
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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
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2023-12-10 19:44:10
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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
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2023-06-27 22:21:00
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最近在了解GPU架构这方面的内容，由于资料零零散散，所以准备写两篇博客整理一下。GPU的架构复杂无比，这两篇文章也是从宏观的层面去一窥GPU的工作原理罢了 GPU根据厂商的不同，显卡型号的不同，GPU的架构也有差别，但是大体的设计基本相同，原理的部分也是相通的。下面我们就以NVIDIA的Fermi架构为蓝本，从降低延迟的角度，来讲解一下GPU到底是如何利用数据的并行处理来提升性能的。有关
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2024-04-30 19:26:10
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1、CPU线程 一个CPU核在一个时刻只能运行一个线程指令，CPU的多线程机制通过操作系统提供的API实现，是一种软件粗粒度多线程。当一个线程中断，或者等待某种资源时，操作系统就保存当前线程的上下文，并装载另外一个线程的上下文。所以，切换线程的代价十分昂贵，通常要数百个时钟周期。
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2024-04-03 16:17:58
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目录模块介绍文章相近模块1、按并行分类（1）阻塞（非并行）（2）批次并行（3）异步2、按传参分类（1）单个任务，任务多参数（2）多个任务，任务单参数（3）多个任务，任务多参数3、按返回分类（1）返回任务返回值（2）返回list（3）返回ApplyResult（4）返回MapResult（5）返回迭代器或生成器（6）无直接返回值模块介绍文章《python 并行计算 multiprocessing、m
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2024-02-23 07:21:59
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# Python for 并行计算入门指南
## 1.整体流程
为了实现Python for并行计算，我们需要执行以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库和模块 |
| 步骤2 | 创建一个并行计算的任务列表 |
| 步骤3 | 将任务列表分发给多个工作进程 |
| 步骤4 | 处理并行计算的结果 |
| 步骤5 | 合并结果并输出最终结果
原创
2023-08-18 03:12:06
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