• 2024-07-01探秘数据库中的并行计算技术应用
    本文分享自华为云社区《【GaussTech技术专栏】数据库中并行计算技术应用探秘》,作者:GaussDB数据库。并行计算是提高系统性能的重要手段之一。该技术是通过利用多台服务器、多个处理器、处理器中的多核以及SIMD指令集等技术,实现任务的并行化处理,从而加快任务处理的速度。同时,在多个
  • 2024-06-24高性能并行计算华为云实验五:
    目录一、实验目的二、实验说明三、实验过程3.1创建PageRank源码3.2makefile的创建和编译3.3主机配置文件建立与运行监测四、实验结果与分析4.1采用默认的节点数量及迭代次数进行测试4.2分析并行化下节点数量与耗时的变化规律4.3分析迭代次数与耗时的变化规律
  • 2024-06-22高性能并行计算华为云实验一:MPI矩阵运算
    目录一、实验目的二、实验说明三、实验过程3.1创建矩阵乘法源码3.1.1实验说明3.1.2实验步骤3.2创建卷积和池化操作源码3.2.1实验说明3.2.2实验步骤3.3创建Makefile文件并完成编译3.4建立主机配置文件与运行监测四、实验结果与分析4.1矩阵乘法实验4.1.1
  • 2024-06-11在Python中使用GPU进行并行计算的方法
    在Python中使用GPU进行计算通常涉及到一些特定的库,如NumPy、SciPy的GPU加速版本(如CuPy、PyCUDA等)或深度学习库(如TensorFlow、PyTorch等)。这些库能够利用GPU进行并行计算,从而加速数据处理和模型训练等任务。以下是一个使用TensorFlow和PyTorch在Python中利用GPU进行计算的详细
  • 2024-06-11利用MPI并行计算任意范围内的质数
    #include<stdio.h>#include<mpi.h>#include<malloc.h>#include<math.h>#include<string.h>booljud(inta){ intk=0; if(a<=1) returnfalse; for(inti=2;i<pow(a,0.5)+1;i++){ k=a%i; if(k==
  • 2024-05-28Java多线程与并行计算:深入剖析Java线程,线程池,以及利用Java进行并行计算的策略
    一、Java线程概述线程基础概念: 线程是操作系统调度的最小单元,它是进程的一部分,每个线程都有自己的程序计数器、栈和局部变量。线程之间共享进程的堆和方法区。 Java线程创建和启动: 在Java中主要有两种方式创建线程: 继承Thread类:创建一个新class,继
  • 2024-05-22并行计算排序
    #include<iostream>#include<vector>#include<chrono>#include<algorithm>#include<cstdint>#include<cstdlib>#include<omp.h>//StructuretoholddatastructData{intid;intage;floatweig
  • 2024-05-06「云渲染平台」3D模型渲染是CPU还是GPU?
    在数字艺术创作和工程设计这两个领域中,将三维模型转换成逼真的二维图像的过程被称为模型渲染,这是一种对计算资源要求极高的技术活动。在渲染三维模型时,CPU和GPU各自承担着不同的任务。现在,让我们来了解在模型渲染的过程中,主要是消耗CPU资源还是GPU资源。一、模型渲染对CPU和GPU
  • 2024-05-06springboot~CompletableFuture并行计算
    在Spring中,CompletableFuture通常用于异步编程,可以方便地处理异步任务的执行和结果处理,CompletableFuture是Java8引入的一个类,用于支持异步编程和并发操作。它基于Future和CompletionStage接口,提供了丰富的方法来处理异步任务的执行和结果处理。下面是CompletableFuture
  • 2024-04-10MXnet安装 与入门 符号式运算 Symbol 数据同步 KVStore 自动并行计算 数据的导出与载入 NDArray基本运算 分布式训练 单变量线性回归
    MXnet参考通过MXNet/Gluon来动手学习深度学习在线githubpdf代码深度学习库MXNet由dmlc/cxxnet,dmlc/minerva和Purine2的作者发起,融合了Minerva的动态执行,cxxnet的静态优化和Purine2的符号计算等思想,直接支持基于Python的parameterserver接口,使
  • 2024-03-25分布式操作系统的价值和意义
     Laxcus分布式操作系统不是传统操作系统的延续,而是另一类操作系统。它在传统操作系统的路径之外,开辟了一条新的操作系统赛道。随着人工智能技术成熟和产业化发展,全球计算机网络,正在从第一代的互联网、第二代的移动互联网,快速切换到第三代的算力互联网。算力互联网融合了互联网
  • 2024-03-24深入解析GPU:图形处理器的技术与应用
    在计算机科学领域中,GPU(GraphicsProcessingUnit,图形处理器)已经不再局限于仅仅处理图形相关的任务。从最初的专注于渲染图像和处理图形效果,到如今在人工智能、科学计算和加速深度学习等领域中扮演着关键角色,GPU已经成为现代计算的重要组成部分。本文将深入探讨GPU的技术原理、发展
  • 2024-03-13在GPU上利用规约算法完成对数组元素累加的并行计算
    目录序言规约算法介绍GPU代码实现规约算法序言并行规约是一种适用于GPU平台的并行算法,主要提高求和、最值、均值、逻辑与和逻辑或等一类运算的并行度。若使用CPU计算,需要串行遍历所有元素得到上述运算的结果,但在GPU平台可以使用规约操作并行实现上述运算。规约算法介
  • 2024-03-12渲染农场:大规模渲染任务的高效处理方式
    在当今的数字内容创作领域,渲染农场是处理大规模渲染任务的关键技术,它利用多台计算机的集群来分担复杂的渲染工作,大大提高了效率和速度。这篇文章将深入探讨渲染农场的工作原理、技术架构,以及如何根据需求选择合适的渲染农场。一、渲染农场简介渲染农场是由众多计算机组成的网络
  • 2024-02-29《程序是怎样跑起来的》第十一章读后感
    《程序是怎样跑起来的》第十一章深入探讨了并发与并行的概念及其在程序执行中的应用。本章首先解释了并发和并行的区别,指出并发是多个任务交替执行,而并行是多个任务同时执行。接着,介绍了常见的并发模型和并行计算的方法,如多线程、多进程和分布式计算等技术,并强调了如何避免并发和
  • 2024-02-27《程序是怎样跑起来的》第十一章读后感
    在阅读《程序是怎样跑起来的》第十一章后,我对于程序的运行和计算机的工作原理有了更为深入的理解。这一章主要探讨了计算机的硬件架构以及程序如何在硬件上实现并行计算,对于我理解计算机系统的底层实现具有很大的帮助。首先,这一章介绍了计算机的硬件架构,包括CPU、内存、硬盘、显
  • 2023-12-25【国际会议| IEEE出版】首届并行计算与分布式系统国际会议 (PCDS2024)
    首届并行计算与分布式系统国际会议(PCDS2024)将于2024年9月21-22日在新加坡及线上同步举办。PCDS旨在为研究人员、学者和行业专业人士提供交流平台,让他们聚在一起讨论并行计算与分布式系统领域的最新进展。 PCDS2024诚邀国内外高校、科研机构专家、学者,企业界人士及其他相关人员
  • 2023-12-24AI芯片
    AI芯片,又称为人工智能加速器或计算卡,是一种专门用于加速人工智能和机器学习算法的硬件设备。与传统CPU和GPU相比,AI芯片在设计上针对AI算法进行了优化,提供了更大的并行计算能力和更高的能源效率,以满足人工智能和机器学习领域对高性能计算的需求。AI芯片的主要类型包括:GPU:图形处理器(G
  • 2023-12-20处理器
    CPU-中央处理器是通用处理器,它具有广泛的适用性和灵活性,能够执行各种任务。CPU擅长串行计算,即按照指定顺序执行任务。GPU-图形处理器主要用于图形渲染和并行计算。相较于CPU,GPU具有更多的处理核心和更高的并行计算能力。GPU在处理大规模图像、视频和3D图形等任务时表现优异
  • 2023-12-19高等数值分析(高性能计算,并行计算) (Parallel and High Performance Computing)
    https://github.com/OpenMPhttps://math.ecnu.edu.cn/~jypan/Teaching/ParaComp/ParallelandHighPerformanceComputing(高等数值分析(高性能计算,并行计算))基本信息:教材:本课程主要讲授数值并行计算,内容以课堂讲义为主主要参考资料:并行计算与实现技术,迟学斌等,科学出版社,20
  • 2023-12-13分布式学习记录:第4天
       在分布式学习的探索之旅中,第四天我深入了解了分布式学习的并行计算和负载均衡技术。首先,我学习了分布式学习的并行计算技术。并行计算是分布式学习的重要手段之一,它可以通过将计算任务分配给多个计算节点,同时进行计算,以加速模型的训练过程。我学习了不同的并行计算方法,如数
  • 2023-12-09Qt并行计算
    比如QVector中所有元素+1,可以用并行计算。QtConcurrent::map():将一个函数应用于一个容器中的每一项,就地修改items。voidadd(int&num){num+=1;}{QVector<int>vector;for(inti=0;i<3;i++)vector.append(i);qDebug()<<"start:"<&
  • 2023-12-05Python GIL 和 多处理器
    当谈到Python的多线程时,人们经常会提到全局解释器锁(GlobalInterpreterLock,GIL)。GIL是CPython解释器中的一个机制,它确保同一时间只有一个线程在解释Python字节码。这导致了Python的多线程执行在某种程度上是单线程化的,无法充分利用多个处理器。现在让我们深入探讨一下为什么Pytho
  • 2023-11-27Windows电脑上的多开器与超级计算机的关系
    Windows电脑上的多开器与超级计算机的关系在当今数字化时代,计算机技术的发展日新月异。人们对于计算能力的需求也日益增长,从个人用户到科研机构、企业组织,都需要更强大的计算能力来处理日益复杂的任务和数据。在这种背景下,多开器与超级计算机之间存在着密切的联系与互动。首先,我
  • 2023-11-2411.23日记
    MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台,它隐含了以下三层含义:(1)MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台(ClusterInfrastructure)。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。(2)MapReduce是一个并行计算与运行软件