很明显，同步调用会等待方法的返回，异步调用会瞬间返回，但是异步调用瞬间返回并不代表你的任务就完成了，他会在后台起个线程继续进行任务。
作者：陈添水 【新智元导读】中山大学、香港理工大学、商汤等机构的联合研究团队提出基于类小波自编码机的深度网络加速法，不需要改动原来网络的结构，故可以兼容现有的深度神经网络，有极好的普适性。相关研究已被AAAI 2018录用为oral paper，第一作者中山大学博士生陈添水带来详细解读。 论文下载：https://arxiv.org/pdf/1712.07493.pdf 深度网络不断地提升计算机视觉任务的性能，然而，性能提高往往却伴随着愈高的计算复杂度，这严重限制了深度网络在资源受限的平台（如手机，移动嵌入
摘要 构建软件的并行版本可使应用在更短的时间内运行指定的数据集，在固定时间内运行多个数据集，或运行非线程软件禁止运行的大型数据集。 并行化的成功通常通过测量并行版本的加速（相对于串行版本）来进行量化。 除了上述比较之外，将并行版本加速与可能加速的上限进行比较也十分有用。 通过阿姆达尔定律和古斯塔夫森定律可以解决这一问题。 本文是“英特尔多线程应用开发指南”系列的一部分，该系列介绍了针对英特尔® 平台开发高效多线程应用的指导原则。 背景 应用运行的速度越快，用户等待结果所需的时间越短。 此外，执行时间的缩短使
近期MetaAI发布了一篇博客，关于如何显著提升Vision Transformer的训练效率。
java高并发系列第3篇文章，一个月，咱们一起啃下java高并发，欢迎留言打卡，一起坚持一个月，拿下java高并发。
同步和异步通常用来形容方法的调用方式。 同步的方法调用时，后续行为需要等到方法执行完毕后才能执行。 异步调用时，一旦调用可以立即拿到结果，调用方可以继续后续的操作。
系统性能设计中的一个重要概念是阿姆达尔定律（Amdahl’s Law）。阿姆达尔定律是由吉恩·阿姆达尔（Gene Amdahl）在1967年提出的，用于评估系统性能提升的理论上限，特别是在考虑并行计算时。该定律表明，系统性能提升的潜力受到系统中可并行化部分的限制。
流水线技术是一种重要的计算机组成与设计中的性能提升技术。它将一个任务分解为多个子任务，每个子任务在流水线的不同阶段并行执行。这种设计可以显著提高计算机的工作效率和吞吐率。
同步和异步的本质区别是是否需要等待，比如一个方法在执行，必须等前面一个方法程执行完成，才可以执行，这就是同步。如果不需要等上一个方法执行完成，并行或者并发执行，这就是异步调用。
在生成式AI（GenAI）和大模型时代，不仅需要关注单个GPU卡的算力，更要关注GPU集群的总有效算力。单个GPU卡的有效算力可以通过该卡的峰值算力来测算，例如，对于Nvidia A100，峰值FP16/BF16稠密算力是312 TFLOPS，单卡有效算力约为～298 TFLOPS [1, 2]。
其中，n代表完成指令的数量，k代表指令执行过程中被划分的段数。\(\Delta t\)是一个CPU周期。
【本系列文章为山东大学郭阳教授《量子化学软件基础》课程的习题报告，涉及ORCA、BDF、Gaussian等量子化学软件的使用，在此分享给大家。】
假设一个程序串行的执行时间为100s，在经过并行化后，在8核处理器上其运行的时间下降到20s，那么并行化获得的加速比为：100/2=5，而并行效率为：5/8=0.625。 一般而言，如果并行效率低于0.5就说明并行优化是失败的（这可能意味着双核的性能还比不上单核，当然如果你有几十个核，可能会认为并行效率为0.5以下也是成功的。），通常此时应当减少核心数目而非相反。一般并行效率在0.75以上就已经非常好了。
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近年来，腾讯云音视频在音视频技术领域不断突破创新，从采集、编码、传输加速、云端媒体处理、分发到解码，不断探索前沿技术，并将其广泛应用于多元化的场景中。与此同时，在海外市场的实践中，腾讯云音视频积累了丰富的经验和对市场的深刻洞察。
1 背景 图像连通域标记算法是从一幅栅格图像（通常为二值图像）中，将互相邻接（4邻接或8邻接）的具有非背景值的像素集合提取出来，为不同的连通域填入数字标记，并且统计连通域的数目。通过对栅格图像中进行连
数据显示，OneFlow 在 4 机 32 卡下的 ResNet50-v1.5 和 BERT-base 两个模型中，无论是 Float32 类型还是自动混合精度，在同样的算法和硬件条件下，吞吐率及加速比均优于其他深度学习框架。
ChatGPT的推出，人工智能正式进入大模型时代。要训练一个chatgpt这样的大模型，需要分布式AI集群的支持。
大数据文摘转载自微软亚洲研究院 随着人工智能技术的快速发展，ChatGPT、New Bing、GPT-4 等新产品和新技术陆续发布，基础大模型在诸多应用中将发挥日益重要的作用。目前的大语言模型大多是自回归模型。自回归是指模型在输出时往往采用逐词输出的方式，即在输出每个词时，模型需要将之前输出的词作为输入。而这种自回归模式通常在输出时制约着并行加速器的充分利用。 在许多应用场景中，大模型的输出常常与一些参考文本有很大的相似性，例如在以下三个常见的场景中： 1. 检索增强的生成。New Bing 等检索应用在响
作为高性能计算软件的用户，我们经常可以在软件的输出文件中看到各种时间统计。最常见的就是计算使用的时间，也就是wall-clock time或者wall time。这个很好理解，它就是我们从计算开始到计算结束等待的时间。除此之外，CPU time也是一个常见的时间数据。CPU time衡量的是CPU用来执行程序的时间。当软件使用一个线程时，由于需要等待IO完成或者用户输入等原因，CPU并不总是100%被使用，这导致CPU time一般比wall time小。当我们使用多线程的时候，程序的CPU time是各个线程的CPU time之和。那么如何从wall time 和CPU time这两个数据理解多线程程序的并行效率呢？
在使用 Logstash 从 pg 库中将一张表导入到 ES 中时，发现 ES 中的数据量和 PG 库中的这张表的数据量存在较大差距。如何快速比对哪些数据没有插入？导入过程中，Logstash 日志没有异常。PG 中这张表有 7600W。
流水线的概念，就是在程序执行时，多条指令重叠进行操作的一种准并行处理技术，可以提高各部件的利用率。
通过前面两个文档的学习，我们了解了凸轮工艺对象的数据结构，以及如何通过编程设置点及线段的方法动态生成凸轮曲线。另外还可以使用LCamHdl库提供的功能块动态生成凸轮曲线。
本文内容节选自由 msup 主办的第七届 TOP100summit，北京一流科技有限公司首席科学家袁进辉（老师木）分享的《让 AI 简单且强大：深度学习引擎 OneFlow 背后的技术实践》实录。
机器之心报道 机器之心编辑部 MLPerf 是一项机器学习公开基准，展示了每个参与机构在特定任务上利用自有资源所能达到的最佳性能。该基准于今年 5 月启动，已经得到了来自 30 多个公司的研究者和科
指令流水线有“取指”IF、“译码”ID、“执行”EX、“访存”MEM、“写回”WB五个过程段，共有20条指令连续输入此流水线。
基于 Transformer 结构的视觉语言大模型（VLM）在各种下游的视觉语言任务上取得了巨大成功，但由于其较长的输入序列和较多的参数，导致其相应的计算开销地提升，阻碍了在实际环境中进一步部署。为了追求更为高效的推理速度，前人提出了一些针对 VLM 的加速方法，包括剪枝和蒸馏等，但是现有的这些方法大都采用静态架构，其针对不同输入实例采用同样的计算图进行推理，忽略了不同实例之间具有不同计算复杂性的事实：针对复杂的跨模态交互实例，自然需要更多计算才能完全理解图像和相关问题的复杂细节；相反，简单的实例则可以用更少的计算量解决。这也导致较高加速比下的 VLM 的性能严重下降。
阿姆达尔定律（英语：Amdahl's law，Amdahl's argument），一个计算机科学界的经验法则，因吉恩·阿姆达尔(Gene Amdahl)而得名。它代表了处理器平行运算之后效率提升的能力。 1967年计算机体系结构专家吉恩.阿姆达尔提出过一个定律阿姆达尔定律，说：在并行计算中用多处理器的应用加速受限于程序所需的串行时间百分比。譬如说，你的程序50%是串行的，其他一半可以并行，那么，最大的加速比就是2。不管你用多少处理器并行，这个加速比不可能提高。在这种情况下，改进串行算法可能比多核处理器并行更有效。
但是计算机系统是非常庞大的，包含了计算机体系结构、操作系统、网络、存储等，单单拎出任何一个方向都值得我们去研究很久，因此，我们在分析系统性能的时候，可能会碰到一些无法解释的问题或者现象，程序员必须了解的性能延迟指标 我们可以借助一些理论去帮助我们去进一步推断和解决问题。
近日，腾讯云原生数据库 TDSQL-C 发布列存索引（Column store Index）能力，这一企业级特性将大幅提高用户在使用数据库进行复杂查询时的速度，并降低数据存储空间的使用。
选自：TVM社区 作者：陈天奇 Alexnet 横空出世的两年之前，我选择了深度学习作为本科毕设方向。当时的深度学习并没有现在那么火热，也没有现有的 GPU 卷积实现，我在实验室的 GTX 470 上面第一次手写 GPU 卷积用以支持卷积 RBM，当时针对 CPU 十多倍的加速比让我兴奋不已。虽然最终那段研究经历并没有结果，但是计算本身对于机器学习的推动作用却深深地印在了我的脑海里。 深度学习系统支是推动进步的引擎，而在引擎的核心，则是像 cuDNN 这样的针对硬件的高效算子实现。每一个高效的算子库的背
Gustafson 定律(Gustafson’s law)阐述了数据并行带来的影响。Gustafson 定律是由 John L. Gustafson 在1988年提出的。是并行计算领域除了 Amdahl 定律之后又一个重要定律。
随着摩尔定律的失效，单个计算单元的能力已经远远无法满足数据的指数级增长。比如，快手每天上传的新视频超过千万条，即便训练简单的分类模型（比如 ResNet），使用单机单卡的算力，训练快手日内新增视频都需要超过一百天的时间。因此，在数据爆炸性增长的互联网行业，多机多卡的并行训练成为了大数据时代的必然。随着深度学习模型功能的日益强大，分布式训练任务的通信成本和所需算力也随之急剧增长。
其中Tρ表示不使用改进组件时完成整个任务的时间，Ti表示使用改进组件时完成整 个任务的时间。加速比主要取决于两个因素： （1）在原有的系统上，能被改进的部分在总执行时间中所占的比例。这个值称为改 进比例，记为Fe，它总是小于1。 （2）通过改进的执行方式所取得的性能提高，即如果整个系统使用了改进的执行方 式，那么，系统的执行速度会有多少提高，这个值等于在原来的条件下系统的执行 时间与改进组件后系统的执行时间之比，记为Se，它总大于1。
它是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，通常是指，保证系统能够同时并行化处理海量请求
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多
不可变对象(Immutable Objects)是指对象一旦被创建它的状态（对象的数据，也即对象属性值）就不能改变，任何对它的改变都应该产生一个新的对象。
最近的多模态（对话）大模型将基于文本的ChatGPT的强大能力扩展到了多模态输入，实现强大的多模态语义理解，比如GPT-4、BLIP-2、Flamingo等。但咱们普通玩家训练一个多模态GPT代价非常昂贵。来自于新加坡国立大学和清华大学的研究工作提出一个VPGTrans框架，帮助小伙伴们实现极低成本训练一个高性能多模态大模型。
1.1 计算机系统的层次结构 从使用语言的角度，一台由软、硬件组成的通用计算机系统可以被看成是按功能划分的多层机器级组成的层次结构。具体的计算机系统，其层次数的多少可以有所不同。 说明： M
最近的多模态（对话）大模型将基于文本的ChatGPT的强大能力扩展到了多模态输入，实现强大的多模态语义理解，比如最近的GPT4、BLIP-2、Flamingo等。但咱们普通玩家训练一个多模态GPT代价非常昂贵。本工作提出一个VPGTrans框架，帮助小伙伴们实现极低成本训练一个高性能多模态大模型。 作者丨张傲，费豪，姚远，吉炜，黎力，刘知远，Chua Tat-Seng 单位丨新加坡国立大学，清华大学 多模态对话模型Demo：https://vpgtrans.github.io/ 论文：https://arx
作者丨张傲，费豪，姚远，吉炜，黎力，刘知远，Chua Tat-Seng 来源丨机器之心 编辑丨AiCharm
机器之心专栏 张傲，费豪，姚远，吉炜，黎力，刘知远，Chua Tat-Seng 机构：新加坡国立大学，清华大学 最近的多模态（对话）大模型将基于文本的 ChatGPT 的强大能力扩展到了多模态输入，实现强大的多模态语义理解，比如 GPT-4、BLIP-2、Flamingo 等。但对于很多研究者来说，训练一个多模态 GPT 代价非常昂贵。本文来自新加坡国立大学和清华大学的研究者提出了一个名为 VPGTrans 框架，以极低成本训练高性能多模态大模型。 多模态对话模型 Demo：https://vpgtran
http://www.wrox.com/WileyCDA/WroxTitle/Parallel-Programming-with-Intel-Parallel-Studio-XE.productCd-0470891653.html
---- 新智元报道 编辑：LRS 好困 【新智元导读】最近的多模态（对话）大模型将基于文本的ChatGPT的强大能力扩展到了多模态输入，实现强大的多模态语义理解，比如GPT-4、BLIP-2、Flamingo等。但咱们普通玩家训练一个多模态GPT代价非常昂贵。来自于新加坡国立大学和清华大学的研究工作提出一个VPGTrans框架，帮助小伙伴们实现极低成本训练一个高性能多模态大模型。 今年是AI技术爆发式发展的一年，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）大火。 语言模型除了在自然语言领域显示出
在上期专题中，我们提到了，NFV作为SDN的流派之一，以vBRAS等形式推进着运营商网络的重构。事实上，不仅限于在运营商领域，同时，在IDC中，基于网元虚拟化实现的vSwitch以及LB/防火墙等增值业务，也大行其道。这些NFV软件运行的平台，就是基于x86的多核处理器平台。
神经网络的压缩和加速现在已经成为一个热门课题，这个领域有多种研究方法，网络量化就是其中之一。网络量化分为输入量化和权值量化两种。而同时将输入和权值量化会造成网络精度的大幅下降。在 Performance Guaranteed Network Acceleration via High-Order Residual Quantization (性能保障的高阶残差量化网络加速方法)一文中，作者针对这个问题，提出了高阶残差量化（HORQ）的方法，既能够利用网络量化带来的大幅计算加速，又能够保证网络的精度不会大幅
Apache TVM 是一个用于 CPU、GPU 和机器学习加速器的开源机器学习编译器框架。TVM 支持 TensorFlow、Pytorch、MXNet、ONNX 等几乎所有的主流框架，目标是优化机器学习模型让其高效运行在不同的硬件平台上。TVM 提供了深度学习模型编译、优化和部署的端到端解决方案，支持从模型定义到部署的全流程自动化。 近日，TVM 社区举办了 TVMCon2023 会议。会议上，腾讯 BlazerML 深度学习编译器团队发表了题为《TVM at Tencent》的演讲，主要介绍了 Bla
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