查看整体cpu和内存信息：top查看整体cpu信息lscpu查看每个核的使用情况mpstat -P ALL 1充分利用cpu性能必须，了解并行与并发之间的区别： 并发是指多个指令交叉执行，整体来看似乎是一起执行的。并行是指在不同核里同时执行。 比如聊着一遍微信，一遍听着歌。从整体来看是同时的，但他们可能是在cpu中交叉进行的，cpu可以区分0.25ns的指令操作，所以他们交叉进行，在用户看来像是并
单指令多数据流SIMD单指令流多数据流是一种采用一个控制器来控制多个处理器，同时对一组数据（又称“数据矢量”）中的每一个分别执行相同的操作从而实现空间上的并行性的技术。对称多处理机SMPSMP（Symmetric multiprocessing，对称多处理器技术）是一种紧耦合、共享存储的系统模型，特点是多个CPU使用共同的系统总线，因此可访问共同的外设和存储器资源。（所有处理器通过一条高速总线或者
在排序算法中，我们学习了很多的排序算法，对于这些排序算法，所能够做到的便是为最佳复杂度了，那么，很多算法还是串行化的，单线程的算法，现在，我们是多线程的机器，我们可以对算法做并行化处理,使其可以更快的解出答案以往单机器，小数据量的排序，我们可以使用内存排序迅速给算出来答案，可以，现在的排序即使你内存装得下，排序也慢了许多倍，即使是里面的变得很大之后，效率任然会变慢归并排序归并排序是一种非常经典的排
**当问题的自由度和复杂程度比较小的时候，计算速度也许不是什么太大的问题，但当自由度很多，比如几百万个自由度，又有复杂的接触搜索计算时，计算速度就很重要了。我不精通计算机原理，但在百度Windows和Linux上安装使用过32位和64位ABAQUS，也在64位工作站上用Linux并行计算过，对计算速度有一点自己的心得，写出来和大家讨论下，对计算机比较精通的，希望能解释下原理和表达下自己的看法。我认
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2023-10-31 17:19:14
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把大的，复杂的任务分解成多个小任务，并行的处理，待所有线程结束后，返回结果。/**
* 并行框架
* @author Administrator
*
*/
public class Executer {
//存储任务的执行结果
private List<Future<Object>> futres = new ArrayList<Future<Obj
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2023-07-06 11:34:41
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# 多核并行计算在 Android 中的实现
在现代 Android 开发中，利用多核并行计算可以显著提高应用性能。本文将指导你如何从零开始实现这一功能。我们首先会介绍整个实现的流程，接着详细讲解每一步的代码和注释，最后用类图和流程图帮助你更清晰地理解。
## 实现流程
以下是实现多核并行计算的主要步骤：
| 步骤 | 描述
文章目录半加器全加器行波进位加法器关键路径和门延迟超前进位加法器小结 大家好，我是呼噜噜，普通人对CPU，第一印象是神秘高端，但又耳熟能详，因为常常能听到新闻中提到芯片慌，中国芯等等。CPU是芯片的一种，也是超大规模的集成电路的一种，我们每天非常熟悉的开、关灯的开关，其实就制造CPU的关键。这里我就不再解释了 给我足够多的开关，我就能制造出CPU出来，就是这个需要的数量非常庞大。 本文就具体
1 概述计算机性能指标处理器性能 = 主频* IPC处理器时间 = （程序指令数*CPI）/主频性能提升的主要手段提升工作主频：Khz增长到GHz 1）生产工艺提升发掘并行处理能力 1）指令流/数据流/线程级并行性 2）软硬件协同循环级并行 使一个循环中的不同循环体并行执行提高并行性的技术途径（1）时间重叠。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
python中的并行由于cpython中的gil的存在我们可以暂时不奢望能在cpython中使用多线程利用多核资源进行并行计算了，因此我们在python中可以利用多进程的方式充分利用多核资源。 python中我们可以使用很多方式进行多进程编程，例如os.fork()来创建进程或者通过multiprocessing模块来更方便的创建进程和进程池等。 在上...github.compytlab —前言
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2023-11-05 11:30:42
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多任务编程1 多任务介绍2 进程2.1 了解进程2.2 进程的作用2.3 多进程的使用2.4 获取进程编号2.5 进程执行带有参数的任务2.6 进程小结3 线程3.1 了解线程3.2 线程的作用3.3 多线程的使用3.4 线程执行带有参数的任务3.5 线程小结4 进程与线程对比 1 多任务介绍多任务 是指在同一时间内执行多个任务，例如: 现在电脑安装的操作系统都是多任务操作系统，可以同时运行着多
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2023-09-05 22:21:30
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并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数
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2023-11-26 16:18:55
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并行算法(Parallel Algorithm)是计算机科学中一门单独的分支，由于本人水平有限，时间有限，只大致了解了并行算法的基本模型以及几个常见算法的优化改进，下面以（1）求序列最大值 （2）归并排序一.求最大值问题Problem: Finding the largest entry in a list of n numbers.算法1：FindMax
Input: L:数组名；n(n>
# 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
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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视频来源：新竹清华大学：并行计算与并行编程课程 概念： 相比常规计算机 超级计算机 具有高层次的计算能力。 计算能力性能的评估标准 FLOPS, 每秒处理的浮点操作数。快的原因：（1）最新的硬件技术 （2）软件库的优化 (3) 定制系统的配置 （4）资源及金钱的消耗通信主要用 infiniband, 计算能力的目标：达到 1EFlop(10^18)/s 即 exa
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2023-11-14 20:43:07
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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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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
1、进程和线程的概念1、进程：进程是操作系统的基础，是一次程序的执行，是一个程序及其数据在处理机上顺序执行时所发生的活动，是程序在一个数据集合上运行的过程，他是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。2、线程：线程可以理解为进程中独立运行的子任务，线程只能归属于一个进程并且它只能访问该进程所拥有的资源。2、实现多线程编程的方式1、继承Thread类，该类在源码实现上，也是实现了Runnable接口，
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。
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
