1、基本概念 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
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2024-03-10 16:43:27
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# 如何实现 Python 和 CUDA 的结合（PythonCUDA）
Python 是一种流行的编程语言，而 CUDA 是由 NVIDIA 开发的一个并行计算平台和编程模型，允许开发者利用 NVIDIA 的 GPU 提高计算效率。将二者结合起来，可以极大地提升计算密集型任务的执行效率。本文将为你讲解如何实现 PythonCUDA 的基本步骤。
## 整体流程
实现 PythonCUDA
原创
2024-10-25 04:42:20
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文章目录前言1.Dash2. Pillow3. Colorama4. JmesPath5. Simplejson6. Emoji7. 进度条：progress和tqdm8. Homeassistant9. Python-dateutil10. Pygame关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python工具包+项目
# PythonCuda详细信息打印实现方法
## 介绍
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用Python和CUDA实现详细信息打印。Python是一种高级编程语言，而CUDA是用于并行计算的GPU编程平台。通过结合这两者，我们可以实现高效的并行计算，并打印出详细的信息来帮助我们理解程序的执行过程。
## 实现流程
下面是实现“PythonCuda详细信息打印”的一般流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-07-21 00:10:27
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Python print，打印是 Python 中最常用的功能，顾名思义，我们现在就简单把 print()这个功能理解为展示打印的结果。使用方法是把你要打印查看结果的对象塞进括号中，这样就可以了。(如果你的 print 不用括号也能使用，请检查你的 Python 版本是不是 Python2，为了方便快速理解编程概念和少走弯路，后面的所有例子都会用 Python 3.x 实现。)如果你使用命令行或终
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2023-06-01 17:20:26
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并行编程的需求是显而易见的，其最大的难题是找到算法的并行功能，同时必须处理数据的共享和同步。但是，因为每一个算法都是不一样的，很难有通用的并行功能——粒度都有可能是不一样的。OpenCL提供了很多并行的抽象模型，因此算法开发人员可以在不同粒度上开发并行的算法，以及数据的共享和同步。一般来说，并行编程有两种大类型——分散收集（scatter-gather）与分而治之（divide-and-conqu
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2024-03-23 10:01:07
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1.并行编程简介基本的并行编程可分为： 指令集并行（如CPU流水线） 分布式并行（如MPI编程） 共享存储式并行（如OpenMP、OpenCL等技术）2. 指令集并行以CPU流水线技术为例，其是一种将指令分解为多步，并让不同指令的各步操作重叠，从而实现指令并行处理，以加速程序运行过程的技术。
其中最为经典的MIPS五级流水线步骤如下：
⑴ 取值（Instruction Fetch）
指
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2024-01-11 16:19:25
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随着模型规模的扩大，单卡显存容量无法满足大规模模型训练的需求。张量模型并行是解决该问题的一种有效手段。本文以Transformer结构为例，介绍张量模型并行的基本原理。模型并行的动机和现状我们在上一篇《数据并行：提升训练吞吐的高效方法|深度学习分布式训练专题》详细介绍了利用数据并行进行大规模分布式训练。读者不禁要问：仅仅使用数据并行，是否可以完全满足大模型训练的要求？随着技术的发展，业界内训练的模
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2023-12-06 19:25:15
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串行接口和并行接口串口和并口这个问题，当年研究生复试时候还是一道面试题，依稀记得当时答错了，问：你觉得串口快还是并口快，解释一下。当年应该是答错了，哎，基础不牢，地动山摇。串行接口： 串行接口，简称串口，也就是COM接口，是采用串行通信协议的扩展接口，数据传输率是115kbps～230kbps。 指数据一位位地顺序传送，其特点是通信线路简单，只要一对传输线就可以实现双向通信，并可以利用电话线。降低
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2023-05-29 15:44:26
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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
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2023-12-26 19:55:26
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当模型很大时，如何加速计算（一）pytorch多GPU并行训练一般来说，多GPU训练方法包括模型的并行（如AlexNet），数据并行（复制模型，数据不同，扩大了batch_size）。当然，随着GPU 的增加，训练速度的提升也是递减的，毕竟多GPU 之间通信也会占用一部分资源。 在每个GPU训练step结束后，将每块GPU的损失梯度求平均。如果不用同步BN，而是每个设备计算自己的批次数据的均值方差
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2023-10-19 06:35:48
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并行（Parallel）操作特性，是Oracle为更充分利用服务器硬件处理资源，提高特定大数据量操作效率，应对海量生产数据而推出的一种技术特性。通常，我们进行的SQL处理都是单进程操作，对应单个CPU操作单元。所谓的并行操作，就是在软硬件条件允许的情况下，Oracle调用多个处理单元分别进行处理，最后汇合结果的过程。对一些SQL进行有计划的并行操作，可以显著提高系统操作速度。 1、海量数
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2024-05-26 12:56:30
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一.并行编程困难的历史原因1. 并行系统曾经的高价格以及相对罕见。——已经解决 2. 研究人员以及从业人员的稀少。——已经解决 3. 缺少公开的并行代码。——已经解决 4. 缺少并行编程的工程经验。——已经解决5. 任务间通信代价高昂，即使是共享内存的计算机系统也是如此。—— 目前仍然如此二.并行编程的目标相对于串行编程来说，并行编程有如下三个主要目标：1. 性能 2. 生产率 3. 通用性它说明
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2024-01-08 11:33:17
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多线程并发编程的概念并发和并行：并发是指同一个时间段内多个任务同时都在执行，并且都没有执行结束，而并行是说单位时间内多个任务同时再执行。举个栗子，一个CPU只能通过时间片轮转之类的线程调度算法做到并发，而无法做到并行。相反，如果有多个CPU且同时执行不同的线程任务，这个就叫做并行。 在多线程编程实践中，线程的个数往往多于CPU的个数， 所以一般都说多线程并发编程而非多线程并行编程。java中共享变
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2023-09-20 10:29:04
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概述MySQL经由多年的生长已然成为最盛行的数据库，普遍用于互联网行业，并逐步向各个传统行业渗透。之所以盛行，一方面是其优异的高并发事务处置的能力，另一方面也得益于MySQL厚实的生态。MySQL在处置OLTP场景下的短查询效果很好，但对于庞大大查询则能力有限。最直接一点就是，对于一个SQL语句，MySQL最多只能使用一个CPU核来处置，在这种场景下无法施展主机CPU多核的能力。MySQL没有停滞
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2023-11-04 15:38:26
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可以用Parallel来多线程执行循环操作
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2023-05-28 15:18:49
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Ansible管理playbook实现配置并行
一、使用forks在Ansible中配置并行1、Aniable运行play机制1️⃣：当Ansible处理playbook时，会按顺序运行每个play。确定play的主机列表之后，Ansible将按顺序运行每个任务2️⃣：通常，所有主机必须在任何主机在play中启动下一个任务之前成功完成任务3️⃣：注意：理
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2024-02-12 21:38:02
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llamafactory 是一个用于多种任务的深度学习模型框架，它支持数据并行和模型并行，旨在提高计算效率和资源利用率。在实际应用中，有时会遇到数据并行与模型并行之间的协调问题，因此需要制定严谨的备份、恢复、预防和迁移策略，以确保系统的高可用性和数据安全。下面是针对这一问题的详细解决方案：
### 1. 备份策略
为了确保数据安全与完整性，制定一套合理的备份策略是非常重要的。备份计划将采用甘特
什么是Python中的并行和并发作者：Leah这篇文章将为大家详细讲解有关什么是Python中的并行和并发，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。x并行和并发无论是并行还是并发，在用户看来都是'同时'运行的，不管是进程还是线程，都只是一个任务而已，真是干活的是cpu，cpu来做这些任务，而一个cpu同一时刻只能执行一个任务。并发是伪并行，即看
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2023-08-09 17:38:04
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我最初是按照this问题中的解释来处理地图的，但后来我尝试了一种更简单的方法，认为我可以找到更好的解决方案。但是我还没有想出任何东西，所以因为这是一个不同的问题，所以我决定把它作为一个新的问题来发表。
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2023-05-28 15:50:09
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