咨询微软sql server工程师，收集第一个查询语句在两台机器上的查询计划,将结果保存后发送给微软工程师，经分析后，两台机器上同一sql语句的查询计划相同，但是两台机器的并行度不同，sql server默认有多少个核，并行度就是多少,判断可能是由于并行度不同而引起的。 hp并行度默认为4*6=24 dell并行
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2024-06-28 18:08:09
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并行索引支持从多个CPU中获得性能提升。
查看当前CPU运行的数量
EXEC sp_configure 'max degree of parallelism'
设置多个CPU并行数量
EXEC sp_configure 'max degree of parallelism',2
RECONFIGURE WITH OVERRIDE
原创
2012-01-21 01:20:16
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一、 并行查询的优缺点1. 优点改善大查询的响应时间，在资源足够时，这种改善几乎是线性的 对终端用
原创
2023-05-07 19:42:29
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Oracle数据库的并行操作特性，其本质上就是强行榨取除数据库服务器空闲资源（主要是CPU资源），对一些高负荷大数据量数据进行分治处理。并行操作是一种非确定性的优化策略，在选择的时候需要小心对待。目前，使用并行操作特性的主要有下面几个方面：Parallel Query：并行查询，使用多个操作系统级别的Server Process来同时完成一个SQL查询；Parallel DML：并行DML操作。类
默认情况下，sql优化器在生产执行计划时，不会考虑生成并行的执行计划，只有当预估的执行开销超过了阀值，才会考虑生成并行执行计划。如果返回的数据量较大（几十万、百万），我们可以手动设置sql并行执行，原来是单线程执行这个sql，现在变成了多个线程来执行sql，速度会明显提高。（1）基本原理 从优化思路上说，就是投入更多资源来做任务，而且和IT项目上有很多共同点。 比如，公司接了个项目，这个项目评估
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2024-05-12 14:41:57
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同事写了个程序用创建多个线程使用ado同时对同个数据库进行相同的查询，涉及2张数据表的联查。当线程数非常多的情况下，读取数据的效率就会变得很慢，例如50个线程同时查询大概3000条数据，查询完成后通过游标全部读取到本地需要大概30秒。单个线程可能就一两秒。这是由于数据库锁导致的。同样的程序在我的机子上运行性能提高了1倍。主要原因由于我连接的sql server是企业版的，而同事那个连接的数据库是开
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2023-10-20 18:50:20
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对于一个大的任务，一般的做法是利用一个进程，串行的执行，如果系统资源足够，可以采用parallel技术，把一个大的任务分成若干个小的任务，同时启用n个进程/线程，并行的处理这些小的任务，这些并发的进程称为并行执行服务器(parallel executeion server)，这些并发进程由一个称为并发协调进程的进程来管理。 &nb
1.创业的感受累，累，累，已经连续创业3天，2晚失眠睡不着，中午午休也睡不着，衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴，哈哈....。但是觉得自己在成长和进步，连续不断的输出，让我不得已不断的学习，不断的输入。有时候会觉得，特别的孤独，特么的说好大家一起开源，一起创业，但是真正行动的时候，都看不到人，感觉一个人走在漆黑的一望无际的沙漠中，但是我还是要选择走下去呀，你想想打铁还需自生硬，如果我自己都不行动，那
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2024-08-30 16:25:56
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按年月统计并行列转换(ms sqlserver2005)
原创
2022-09-28 17:01:00
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并行死锁我们可以理解为SQL Server的”BUG”,即按照并行方式执行时遭遇特定异常使得执行无法继续.官方给的解决方式大多很简单,改为串行就可以了.但其中还是有值得我们深究的地方以便我们更好的利用并行.
并行执行作为提升查询响应时间,提高用户体验的一种有效手段被大家所熟知,感兴趣的朋友可以看我以前的博客SQL Server优化技巧之SQL Serve
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2024-01-29 02:43:07
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前言之前对于并发这一块确实接触的比较少，自从遇到现在的老大，每写完一块老大都会过目一下然后给出意见，期间确实收获不少，接下来有几篇会来讲解SQL Server中关于并发这一块的内容，有的是总结，有的是学习，若有错误见解请批评性指出。SQL Server并发处理队列数据问题在我们的项目中对于购买产品的用户会对应分配卡密，同时会更新其卡密的状态为已使用，所以当出现并发时此时我们不加以控制会导致同一个卡
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2023-11-24 02:17:40
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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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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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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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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
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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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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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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