彭渊,在Java技术领域从业十多年,曾撰写多款开源软件,历任淘宝高级专家和华为中间件首席架构师。开源代表作有Fourinone(四不像)分布式核心技术框架、CoolHash并行数据库引擎等,曾出版书籍《大规模分布式系统架构与设计实战》。 以下为作者分享的整理: 前言:“如何用70行java代码实现深度神经网络算法”一文发表后,反响非常好,为此非常感谢CSDN架构编辑钱曙光先生和机器学习编辑周建丁先生对中国原创技术实践的支持,并接受邀请,就各位朋友感兴趣的分布式核心技术Fourinone(四不像)和高性能
从Java 8 开始,我们可以使用Stream接口以及lambda表达式进行“流式计算”。它可以让我们对集合的操作更加简洁、更加可读、更加高效。
并行计算是一种计算方法,旨在通过同时执行多个计算任务来提高计算性能和效率。与传统的串行计算不同,其中每个任务按顺序执行,并行计算允许多个任务同时执行。这种并行性通常通过将计算任务分解为较小的子任务,然后在多个处理单元上同时执行这些子任务来实现。
Linus Torvalds,是一个传奇式的人物,他给出了Linux的原型,并一直积极推广Linux。1991年,在网络上发布了源码,从此之后,Linux族群迅速壮大。
Vector API (Sixth Incubator) 是 Java 平台的一个项目,旨在提供一种简单且高效的方式来执行向量化计算。它引入了新的类和接口,以支持使用 SIMD(Single Instruction, Multiple Data)指令集进行并行计算。
本文译自:https://blog.wolfram.com/2009/03/18/the-evolution-of-parallel-computing-with-mathematica/ 在 80 年代,我参加了一个科学演讲,是关于一种相当麻烦的方法来并行化当时存在的一个符号计算系统,我很快意识到我可以更优雅地为Mathematica带来并行性,这要归功于它的符号通信协议MathLink。这个协议让我不仅可以在同时运行的Mathematica内核之间交换数据,还可以交换程序。
标题中问出了两个问题,一个是有没有做过性能优化的工作,一个是从哪些方面入手做性能优化。对于第一个问题,我们可以直接回答有或者没有。相信小伙伴们都希望自己做过性能优化的工作,如果是回答做过,那第二个问题,我们又该如何回答呢?
OptaPlanner 7.9.0.Final之前,启动引擎开始对一个Problem进行规划的时候,只能单线程进行的。也就是说,当引擎对每一个possible solution进行分数计算的过程中,细化到每个步骤(Caculation),都只能排队在同一个线程中依次计算,不管你的问题是否存在并行计算的可能。很显然这种运算方式应用于一些可并行计划的场景下,是相当不利的。就算是一些在业务逻辑上无法实现并行运算的情况,在引擎自行调用指定的算法进行寻优时,若可以将每个Step,甚至每个Move的运行操作,适当地分配到不同的线程中执行,那么在多核CPU的环境下,无疑能大大提升规划运算性能,从而在规定的时间内行到更优的效果。毕竟对于NP-Hard/NP-Complete问题,除了比较算法优劣外,另一个维度对比的就是运算量,单位时间内运算量越大,找到更佳方案的机率越大。
相信很多学Java的同学都有想转大数据或者学大数据的想法,但是一看到网上那些大数据的技术栈,就一脸懵逼,什么Hadoop、HDFS、MapReduce、Hive、Kafka、Zookeeper、HBase、Sqoop、Flume、Spark、Storm、Flink等等技术。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 也许你正试图将你的应用改造成并行模式运行,也许你只是单纯地对并行程序感兴趣。 无论出于何种原因,你正对并行计算充满好奇、疑问和求知欲。 不过首先,要公布一条令人沮丧的消息。 就在大伙儿都认为并行计算必然成为未来的大趋势时,2014年年底,在Avoiding ping pong论坛上,伟大的Linus Torvalds提出了一个截然不同的观点,他说:“忘掉那该死的并行吧!”(原文:Give it up. The whole "parallel comput
随着互联网的高速发展,互联网行业已经从IT时代慢慢步入到DT时代。对于Java程序员的要求越来越高,只是单纯的掌握CRUD以不足以胜任互联网公司的相关职位,大量招聘岗位显示:如果是面试中高级的Java岗,基本上都需要懂性能优化的相关知识。今天,我们就一起来聊聊如何进行性能优化这个话题。
ForkJoin框架是Java并发包(java.util.concurrent)的一部分,主要用于并行计算,特别适合处理可以递归划分成许多子任务的问题,例如大数据处理、并行排序等。该框架的核心思想是将一个大任务拆分成多个小任务(Fork),然后将这些小任务的结果汇总起来(Join),从而达到并行处理的效果。
1、前言 这个项目是一次课程作业,老师要求写一个并行计算框架,本人本身对openmp比较熟,加上又是scala 的爱好者,所以想了许久,终于想到了用scala来实现一个类似openmp的一个简单的并行计算框架。 项目github地址:ScalaMp 2、框架简介 该并行计算框架是受openmp启发,以scala语言实现的一个模仿openmp基本功能的简单并行计算框架, 该框架的设计目标是,让用户可以只需关心并行的操作的实现而无需考虑线程的创建和管理。本框架实现了最 基本的并行代码块和
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阿姆达尔法则(Amdahl's Law)是一种用于预测计算机程序或系统改进后的理论最大性能提升的方法。这一法则由吉恩·阿姆达尔(Gene Amdahl)在1967年提出,主要用于并行计算领域,用来估算通过增加处理器数量对整体性能的潜在提升。
这个项目是一次课程作业,要求是写一个并行计算框架,本人本身对openmp比较熟,
一个Flink程序由多个Operator组成(source、transformation和 sink)。
编者按:灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载,本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作,以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用,带我们在大数据技术的海洋里徜徉~每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期,我们学习了多机配置的相关内容。PS:了解了上期详细内容,请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看;或者滑到文末【往期推荐】查看。 No.70 适于迭代并行计算的平台——Spark初探 Mr. 王 :在初步了解了并行平台 Hadoop
NO.64 配置Hadoop 在开始使用Hadoop 之前,先要对Hadoop 进行配置。Hadoop 的配置分为单机模式、完全分布式、伪分布式三种。单机模式一般用于系统的调试,我们不去使用它。当我们要在机群上执行真正的大数据并行计算时,需要使用完全分布式模式才能让并行计算顺利完成。也只有在完全分布式模式下,才能真正地发挥并行计算的效果。 小可:那什么是伪分布式呢? Mr. 王:我们知道,分布式系统是基于网络的多机计算系统。也就是说,至少要有两台计算机参与到任务的处理之中。但是当需要写程序和进行一些简单的实
用户行为类数据是最常见的大数据形式,比如电信的通话记录、网站的访问日志、应用商店的app下载记录、银行的账户信息、机顶盒的观看记录、股票的交易记录、保险业的保单信息,连锁超市会员的购物信息、交通违法信息、医疗就诊记录。 用户行为类数据的特点在于用户数量庞大,但每个用户的行为数量较小,针对用户行为的计算较为复杂,用户之间的关联计算相对较少。 用户数量庞大。通话记录中的电话号码、访问日志中的用户编号、账户信息中的银行账户、交易记录中股票账户、保单信息中的被保险人,这些都是用户行为类数据中的用户。用户
再简化一点的理解就是: 先拆分 --> 在同时进行计算 --> 最后“归纳”
ForkJoinPool类是Java中用于支持Fork/Join框架的关键类。它提供了一种用于并行执行任务的机制,通常用于处理递归划分的任务。ForkJoinPool类允许将大任务拆分成更小的子任务,然后并行执行这些子任务,并最终将结果合并起来。
在计算机科学中,软件编程与图形编程是两种高度专业化的领域,它们的目标和方法有着根本的区别。对于熟悉传统软件开发的开发者来说,进入图形编程可能是一个全新的世界。在这篇文章中,我们将探讨着色器语言、GPU(图形处理器)以及两者的差异,以期帮助读者更好地理解这一新兴领域。
1959 年到 1964 年间设计的计算机一般被称为第二代计算机。大量采用了晶体管和 印刷电路。计算机体积不断缩小,功能不断增强,可以运行 FORTRAN 和 COBOL。
最近在做一些WRF-Chem的开发工作,对源码里面的一些东西似懂非懂,借助Chatgpt增加了一些直观的认识,分享一下。
在计算机科学中,程序运行效率是一个重要的考量因素。针对需要处理大量数据或复杂计算任务的程序,使用并行计算技术可以大幅度加速程序的运行速度。C++作为一种高性能的编程语言,提供了多种并行计算的工具和技术,可以帮助开发人员充分利用计算资源,提高程序的性能。
并行计算是在多个处理单元上同时执行计算任务的方法,以提高程序的性能。在 NumPy 中,可以使用一些工具和技术来进行并行计算,充分利用多核处理器的优势。在本篇博客中,我们将深入介绍 NumPy 中的并行计算,并通过实例演示如何应用这些技术。
最近一直在听第一批的TIDB 的公开课(试),其中前面课程讲授了TIDB 的设计理念与架构体系,这里TIDB 要求不希望在课程期间透露内容,这里就不进行透露,但初听的感想还是要谈谈的。 当然题目不大友好,但实话实说,如果这个理念推行下去,大数据分析这个行业呵呵。
在解决海量数据的问题的时候,我们需要什么样的策略和技术,是每一个人都会关心的问题。今天我们就梳理一下在解决大数据问题 的时候需要使用的技术,但是注意这里只是从技术角度进行分析,只是一种思想并不代表业界的技术策略。
使用RHadoop结合hdfs存储R语言输入数据 1 R语言是著名的开源统计分析和绘图语言,但限于功能,只能进行单机存储数据和计算,通过hadoop的功能可以存储更多的数据和并行计算。 Rhadoop包括rhdfs、rmr2、rhbase等R语言插件,rhdfs插件可以加载hdfs文件系统,rmr2可以使用mapreduce做并行计算。 这里先使用rhdfs来简单介绍下r语言怎样读取较大的文件 2 首先安装rhdfs插件,由于R语言要调用java 因此需要安装rjava插件 install.package
GPU世界:这次非常感谢风辰大神能来到GPU世界来做专访。之前就听说风辰已经活跃于OpenGPU等专业的并行计算社区,对于并行计算领域也从事了好多年,在此是否能请您进一步介绍一下自己以及自己所属的这一行业? 风辰:我叫刘文志,网名风辰,毕业于中科院研究生院,毕业后在英伟达干了近三年;之后在百度IDL异构计算组跟着吴韧老师;现在在一家深度学习创业公司做异构并行计算相关的内容。 在深度学习领域,无论是训练还是部署对计算能力的需求都非常大。一次训练使用单X86 CPU来做,可能需要一年,使用8核CPU来做,也需
编译:archimedes http://www.cnblogs.com/archimedes/p/mapreduce-principle.html 一个有趣的例子 你想数出一摞牌中有多少张黑桃。直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃? 📷 MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数: 1、映射(Mapping)对集合里的每个目标应用
出处:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/mapreduce-principle.html
对于简单的并行任务,你可以通过“线程池+Future”的方案来解决;如果任务之间有聚合关系,无论是AND聚合还是OR聚合,都可以通过CompletableFuture来解决;而批量的并行任务,则可以通过CompletionService来解决。这几种方案基本上能够覆盖日常工作中的并发场景了,但还是不够全面,因为还有一种“分治”的任务模型没有覆盖到。
并行计算机: 通常来讲,从 硬件 的角度来讲,当前所有的单机都可以被认为是并行的:
一、MapReduce是什么? MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台(Cluster Infrastructure)。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。 MapReduce是一个并行计算与运行软件框架(Software Framework)。它提供了一个庞大但设计精良的并行计算软件框架,能自动完成计算任务的并行化处理,自动划分计算数据和计算任务,在集群节点上自动分配和执行任务以及收集计算结果,将数据分布存储、数据通信、容错处理等并行计算涉及
随着人工智能技术的飞速发展,各种应用场景需求对计算资源的需求也越来越高。而 GPU 作为一种高效并行计算的硬件加速器,成为了人工智能计算的关键设备之一。本文将从使用 GPU 的 AI 技术场景应用与开发实践、如何有效地利用 GPU 进行加速、为什么有 CPU 还需要 GPU、GPU 为什么快等多个方面,逐步深入探讨 GPU 开发实践的相关知识点。
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习(人工智能)的火热,异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU,到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关,且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平(即异构并行计算能力)高低有关。 一个简单的比喻是:两个芯片计算力分别是10T和 20T,某人的异构并行计算能力为0.8,他拿到了计算力为10T的芯片,而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片,而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力,而
欢迎开始学习GPU入门课程!GPU(图形处理器)在计算机科学和深度学习等领域有着广泛的应用。以下是一个适用于初学者的GPU入门学习课程目录,帮助了解GPU的基本概念、架构和编程:
上一起和大家聊了SAS和R在语法上的区别,本期继续昨天的话题,从“性能与并行计算(Performance & Parallel Computation)”这个方面来比较SAS和R。性能一直是许多同学孜孜追求的目标之一,SAS和R为了实现高性能各有什么独门秘籍?易用性怎样?本期将为您揭晓
本文介绍了.NET并行编程的基本知识,包括.NET中的并行编程模式、并行循环、并行LINQ等。通过这些知识,读者可以更好地理解.NET并行编程的基础,并更有效地使用.NET进行并行编程。
在HDFS系列完结之后,小伙伴们期待的MapReduce系列已经在向大家挥手了。本篇博客,小菌将为大家带来MapReduce的入门介绍!
在Java并发编程中,Callable和Future是两个非常重要的接口。它们提供了一种实现多线程任务并获取结果的机制,可以更好地管理线程的执行和返回结果。本文将深入介绍Java中的Callable和Future接口,包括它们的定义、使用方法以及一些常见的应用场景。
MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”,适用于大量复杂的任务处理场景(大规模数据处理场景)。 Map负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系。 Reduce负责“合”,即对map阶段的结果进行全局汇总。 这两个阶段合起来正是MapReduce思想的体现。
下面是一个简单介绍matlab并行计算的文章,属于不知道多少次的转载,我找到原文地址了
在以往的计算机发展历史中,硬件技术的发展,特别是CPU频率的不断提高,总是给软件带来更强的性能提升。从386到586,从赛扬到奔腾,每次CPU频率的提升,都带来软件性能的大幅提升,而软件无需做任何变动。如果有客户抱怨你的软件性能不佳,我们无需着急,只需要升级到更高频率的CPU就可以了。当单核CPU的频率发展到3G之后,再往上发展就遇到了技术瓶颈,单核心CPU的发展已经到达一个极限,硬件厂商不得不转而向多核芯CPU发展,在一颗芯片中加入两个甚至多个运算核心,通过核心的增加,来提高芯片总的频率。当硬件通过增加运
5月18日,由CSDN出品的2017中国云计算技术大会(简称CCTC,Cloud Computing Technology Conference)在北京盛大召开,第四范式机器学习算法研发工程师涂威威出席人工智能专场并作主题演讲。 作为第四范式•先知平台核心机器学习框架GDBT的设计者,涂威威在大规模分布式机器学习系统架构、机器学习算法设计和应用等方面有深厚积累。演讲中,涂威威表示,现在有越来越多的企业开始利用机器学习技术,把数据转换成智能决策引擎。企业机器学习应用系统中的核心模型训练系统有着什么样的设计和优
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