随着多核技术的发展，为了提高硬件的利用率和满足超级计算日益增长的需求，并行编程语言应运而生，UPC 就是其中之一。越来越多的程序开发人员面临到并行编程的问题，因此学习一门并行编程语言必要性变得愈发迫切。UPC 并行编程语言在国外已经得到重用，但是在国内介绍该语言的材料还比较匮乏。因此，本文通过重点介绍 UPC 并行编程语言对 C 语言所进行的扩展，使读者对 UP
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2023-09-17 11:21:55
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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，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。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：import os
import PIL
from mu
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2024-02-25 06:23:31
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【一】Hadoop版本演进过程 由于Hadoop1.X 以前版本在 MapReduce 基本构架的设计上存在作业主控节点(JobTracker)单点瓶颈、作业执行延迟过长、编程框架不灵活等较多的缺陷和不足,2011 年 10 月,Hadoop 推出了基于新一代构架的 Hadoop
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2023-10-23 09:29:05
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一、原始代码from joblib import Parallel, delayed
import time
def single(a):
""" 定义一个简单的函数 """
time.sleep(1) # 休眠1s
print(a)
start = time.time() # 记录开始的时间
for i in range(10): # 执行10次single()
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2023-06-20 10:26:00
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做大数据一定要有一个概念，需要处理的数据量非常大，少则几十T，多则上百P，全部放内存是不可能的，会OOM，必须要用迭代器一条一条处理。RDD叫做弹性分布式数据集，是早期Spark最核心的概念，是一种数据集合，它的核心就是迭代器。创建方式有两种创建RDD的方式：在驱动程序中并行化现有集合引用外部存储系统中的数据集示例1：并行化集合val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,
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2023-06-19 11:37:21
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1. 并发与并行并发和并行是相似的术语，但它们并不是一回事并发是在 CPU 上同时运行多个任务的能力。任务可以在重叠的时间段内启动、运行和完成。在单个 CPU 的情况下，多个任务在上下文切换的帮助下运行，其中存储进程的状态，以便稍后调用和执行。并行性是在多个 CPU 内核上同时运行多个任务的能力。通俗点解释就是，区别就在于是否可以“同时”处理。比如正在用 pad 看电影，这时电话响了，暂停电影然后
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2023-08-09 18:36:48
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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，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。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： 1. import os
2. import PI
1、什么是SparkApache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎。是基于内存计算的大数据并行计算框架 spark是一个实现快速通用的集群计算平台。它是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架，用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。它扩展了广泛使用的MapReduce计算模型。 高效的支撑更多计算模式，包括交互式查询和流处理。spark的一个主要特点是能够在内
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2023-11-24 20:52:03
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数据并行化并行与并发并发是两个任务共享时间段，并行则是两个任务在同一时间发生，比如运行在多个CPU上。如果一个程序要运行两个任务，并且只有一个CPU给他们分配了不同的时间片，那么这就是并发，而不是并行。并行化是指缩短任务执行时间，将一个任务分解成几部分，然后并行执行。这和顺序执行的任务是一样的，区别就像更多的马来拉车，话费的时间自然减少了。实际上，和顺序执行相比，并行化执行任务时，CPU 承担的工
# 机器学习并行化入门指南
随着大数据时代的到来，机器学习正在变得越来越重要。然而，随着数据量的增加，模型训练的时间也会显著增加。这时，**并行化**就成为了一个重要的解决方案。本文将为刚入行的小白提供一份关于“机器学习并行化”的系统学习指南。
## 机器学习并行化的流程
在开始实际编码之前，我们先看一下机器学习并行化的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
目标：解释RDD在SPARK的集群是如何分布的。分析SPARK如何对基于文件的RDD进行分区。阐述SPARK如何并行执行RDD操作说明如何通过分区来实现并行控制分析如何查看和监控任务task和阶段stage.首先来看一看spark是如何在云模式(cluster mode)工作的。spark cluster一个云模式下的spark程序运行流程如下所示。用户可以通过Spark-submit
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2023-08-11 15:50:18
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Python 以极高的开发效率著称，而运行速度则“没那么快”。虽然，在现代计算机体系架构下，系统的运行效率并不完全取决于编程语言，但程序员仍有可能从编程技巧着手，让自己的代码“跑得更快些”。对 Python 而言，我们可以通过“并行化”来实现程序的加速。简单而言，并行计算允许你“同时”执行多个运算任务，这样就可以减少程序运行所需要的总耗时了。这听起来有点笼统，并且你可能感觉实现起来会有些复杂。别急
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2023-09-16 20:16:00
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有人跟我抱怨说python太慢了，然后我就将python健步如飞的六大技巧传授给他，结果让他惊呆了，你也想知道这个秘诀吗?这就告诉你：Python是一门优秀的语言，它能让你在短时间内通过极少量代码就能完成许多操作。不仅如此，它还轻松支持多任务处理，比如多进程。因为GIL的存在，Python很难充分利用多核CPU的优势。但是，可以通过内置的模块multiprocessing实现下面几种并行模式：多进
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2023-10-10 10:07:14
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Python并行编程的介绍和优势在当今的计算机世界中，处理大量数据已经成为了一个非常重要的话题。这个问题已经超越了单个计算机可以解决的限制，也就是说，我们需要将计算能力分发到多台机器上，这时候并行编程技术就起到了非常关键的作用。Python是一个非常流行的编程语言，也可以用于并行编程，本文将介绍Python并行编程的优势和使用。Python并行编程的优势易于上手Python是一种易于学习的编程语言
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2023-08-09 14:05:06
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什么叫“多任务”呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。再打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听MP3，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有3个任务正在运行。并行执行多任务只能在多核CPU上实现，但是，由于任务数量远远多于CPU的核心数量，所以，操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行。并发：交替处理多个任务的能力。指的是任务数多于cpu核数，通过操作系统的各种任务
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2023-08-04 17:04:00
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图示变量含义说明: 1个大step中包含3个小step,大step内部的第一步，二步，三步存在依赖关系（就是内部保持顺序执行） a1,b1,c1,表示子任务a的第一步，b的第一步，c的第一步.同理a2,表示子任务a的第二步。无并行 水平并行优点：修改简单，容易排错 缺点：使用场景有限，适合批量数据，不适合流式数据 实现：pool().map(step1);pool().map
如何对现有的程序进行并行优化，是 GPU 并行编程技术最为关注的实际问题。本文将提供几种优化的思路，为程序并行优化指明道路方向。
前言 如何对现有的程序进行并行优化，是 GPU 并行编程技术最为关注的实际问题。本文将提供几种优化的思路，为程序并行优化指明道路方向。优化前准备 
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2024-02-17 12:20:58
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2021/1/11wire41.assign语句是并行的，其先后不影响执行顺序2.如果input/output不申明，默认类型为wire型input wire a
//等价于
input a3.assign语句实际上是将两条wire连接起来（即输入wire型，输出也是wire型。notgate4.区分（！与~） ! 逻辑非； ~ 按位取反andgate5.单目& 归约与；双目& 按
当我们需要做入库操作的时候，一般采取导入的方式，而导入的方式中，一般采取excel导入的方式比较多，而当excel中数据量很大的时候，导入的时长就不受控制，所以我们需要考虑异步并行化处理。
原创
2022-11-03 10:14:08
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如果非要给区块链贴关键词的话，可以总结为：“技术很牛”，“前景不可估量”，“现实严重不落地”。现阶段区块链的发展都是以第一个标签为信仰，以第
原创
2022-12-27 14:28:34
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