本文作者接触深度学习2个月后，开始进行目标检测实践。 本文作者的专题《目标检测》链接：https://www.jianshu.com/c/fd1d6f784c1f 此专题的宗旨是让基础较为薄弱的新手能够顺利实现目标检测，专题内容偏向于掌握技能，学会工具的使用。 本文作者尚未具备清楚讲述目标检测原理的能力，学习原理请自行另找文章。
神经网络处理单元（NPU）是一种创新的计算硬件，专为加速神经网络计算而设计。它摒弃了传统冯诺依曼架构的限制，转而采用“数据驱动并行计算”的方式，模拟人类神经元和突触的工作模式，以实现对数据的高效处理。NPU的架构允许其同时处理大量数据流，这使得它在处理视频、图像以及其他多媒体数据时展现出卓越的性能。与CPU和GPU相比，NPU通过优化的硬件结构和高并行度，实现了深度学习任务的加速，同时降低了功耗，使之成为移动设备、自动驾驶、医疗影像分析等领域AI技术实现的关键推手。NPU的高效能和低能耗特性，让人工智能技术得以在各种设备上实现实时处理，为用户提供了更快速、更智能的交互体验。
导读 在处理某些规模庞大和复杂的数据与计算时，量子计算独有的叠加和纠缠特性在算力方面相比于经典计算表现出强大优势。现阶段，由于量子计算机的研发受限于有效的量子比特数、相干时间长度、量子门操作精度等，对量子计算机的研究焦点进而转向量子模拟器，量子模拟器也因此成为发挥量子优越性和研究量子算法的有效途径。
1.8版本中，官方终于加入了对AMD ROCm的支持，可以方便的在原生环境下运行，不用去配置Docker了。
Linux是一种自由、开放源代码的操作系统，它的内核由芬兰计算机科学家Linus Torvalds在1991年创建。Linux操作系统具有很多优点，例如稳定性、安全性和灵活性，因此在各种领域得到了广泛应用。
AI时代的来临伴随着智慧城市的诞生，过去梦想中的科技生活型态逐渐在现实环境中发生。云计算下的边缘计算成为越来越重要的支撑力量，是通过技术手段来真正实现高传输、低延阻的核心驱动因子。
提醒：以下内容仅做参考，可自行发散。在发布作品前，请把不需要的内容删掉。 无论是初学者还是有经验的专业人士，在学习一门新的IT技术时，都需要采取一种系统性的学习方法。那么作为一名技术er，你是如何系统的学习it技术的呢。
前言：今日，笔者受邀参加“Dell&RedHat HPC研讨会”。会上，分享了红帽在HPC领域的解决方案。由于很多朋友关心这个话题，因此将演讲的内容分享出来，供大家参考。PPT在书写过程中，得到了同事
在现代科学和工程中，数值计算工程师会遇到大量复杂的数学计算问题。这些问题突出的共性表现在高维数、计算规模大、多时空尺度、强非线性等方面。批量处理Batch拥有一套完整的并行计算框架，适配常见的并行模型（MPI应用）。利用海量弹性的云资源，有力地支撑高性能科学计算应用软件和算法。
👆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
在操作系统领域，Windows可谓是笔记本和台式机上的绝对霸主，iOS和安卓在手机上分庭抗礼，而对于Linux，很多朋友有所耳闻，但了解并不多。今天我将简单介绍一下为什么有志于进一步深造的研究生都要学习一下Linux，Linux的现状以及如何开始入门学习Linux。
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。
Palace是一款开源的大规模计算电磁学软件包，由亚马逊云端业务实验室（AWS Lab）支持。功能丰富，同时能够在不同的高性能硬件上运行，软件上支持OpenMP, MPI和GPU并行计算。Apache的开源协议也是极为友好。详情参见《使用WELSIM生成电磁计算软件Palace的求解器文件》一文。
理解英伟达CUDA架构涉及几个核心概念，这些概念共同构成了CUDA并行计算平台的基础。 1. SIMT（Single Instruction Multiple Thread）架构 CUDA架构基于SIMT模型，这意味着单个指令可以被多个线程并行执行。每个线程代表了最小的执行单位，而线程被组织成线程块(Thread Block)，进一步被组织成网格(Grid)。这种层级结构允许程序员设计高度并行的算法，充分利用GPU的并行计算核心。 2. 层级结构 - 线程（Threads）: 执行具体计算任务的最小单位。 - 线程块（Thread Blocks）: 一组线程，它们共享一些资源，如共享内存，并作为一个单元被调度。 - 网格（Grid）: 包含多个线程块，形成执行任务的整体结构。 3. 内存模型 - 全局内存: 所有线程均可访问，但访问速度相对较慢。 - 共享内存: 位于同一线程块内的线程共享，访问速度快，常用于减少内存访问延迟。 - 常量内存和纹理内存: 优化特定类型数据访问的内存类型。 - 寄存器: 最快速的存储，每个线程独有，但数量有限。 4. 同步机制 屏蔽同步（Barrier Synchronization） 通过同步点确保线程块内或网格内的所有线程达到某个执行点后再继续，保证数据一致性。 5. CUDA指令集架构（ISA） CUDA提供了专门的指令集，允许GPU执行并行计算任务。这些指令针对SIMT架构优化，支持高效的数据并行操作。 6. 编程模型 CUDA编程模型允许开发者使用C/C++等高级语言编写程序，通过扩展如`__global__`, `__device__`等关键字定义GPU执行的函数（核函数，kernel functions）。核函数会在GPU上并行执行，而CPU代码负责调度这些核函数并在CPU与GPU之间管理数据传输。 7. 软件栈 CUDA包含一系列工具和库，如nvcc编译器、CUDA runtime、性能分析工具、数学库（如cuFFT, cuBLAS）、深度学习库（如cuDNN）等，为开发者提供了完整的开发环境。
2019年5月，美国商务部将华为列入了出口管制的“实体清单”，华为被推向了这波中美对抗的风口浪尖。紧随其后，6月，特朗普政府又对其他几家中国机构实行了限制出口政策，包括中科曙光、江南计算技术研究所、成都海光等。其中，中科曙光和江南计算技术研究所均为中国超级计算机研发机构，中科曙光研发了“曙光”系列，江南计算技术研究所研发了“神威”系列。另外一个国产超算巨头“天河”相关单位早在2015年就被纳入了实体清单。至此，国产超算三巨头“天河”、“曙光”和“神威”均已被特朗普政府封杀。继“华为禁令”之后，“超算禁令”再次暴露美国欲限制中国发展的野心。那何为“超算”？本文将简述超级计算机的背景知识与发展现状。
【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。】
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
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。
使用方法非常简单， 就是 makeCluster 函数定义好需要并行计算的线程数量，然后之前的apply家族循环就区别在函数名字前面加上par的签字，比如 lapply就替换成为了 parLapply 函数。
高并发也算是这几年的热门词汇了，尤其在互联网圈，开口不聊个高并发问题，都不好意思出门。高并发有那么邪乎吗？动不动就千万并发、亿级流量，听上去的确挺吓人。但仔细想想，这么大的并发与流量不都是通过路由器来的吗？
对于深度学习初学者来说，配置深度学习的环境可能是一大难题，因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么，以及他们之间的依赖关系。
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。
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
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
在之前的博客中我们介绍过concurrent等python多进程任务的方案，而之所以我们又在考虑MPI等方案来实现python并行计算的原因，其实是将python的计算任务与并行计算的任务调度分层实现。在concurrent和multiprocessing等方案中，我们的python计算任务和调度任务是一体化的，而且还有一个比较大的限制是没办法跨节点操作的，这对于任务与环境的定制化程度要求是比较高的。而MPI的方案在设计初期就考虑到了多节点之间通信的问题，而这种分层式的任务调度解决方案其实在架构上看也更加的合理。做计算的人只要考虑单个进程下的任务如何执行就可以了，至于任务如何并行如何调度，那就是上层的MPI该做的事情了。
在《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》一文中，我们分析了在遇到什么瓶颈时需要考虑使用GPU去进行计算。本文将结合cuda编程来讲解实际应用例子。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
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
NO.62 Hadoop MapReduce 实践—环境搭建（上） Mr. 王：前面我们讲了很多关于并行算法的理论，今天我们来看看如何在计算机上实际运行一些并行算法。 小可：我早就迫不及待想试试了。 Mr. 王：我们要先安装和配置Hadoop。前面我们提到过，Hadoop 是MapReduce 的一个开源实现版本，如今的Hadoop 已经成为了包含许多部分的独立集合，比如Hive、HBase、ZooKeeper 等。但从根本上讲，Hadoop 的基本组成部分主要有两个：一个是MapReduce ；另一个
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，
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。
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。
最早Doug Cutting（后面被称为hadoop之父）领导创立了Apache的项目Lucene，然后Lucene又衍生出子项目Nutch，Nutch又衍生了子项目Hadoop。Lucene是一个功能全面的文本搜索和查询库，Nutch目标就是要试图以Lucene为核心建立一个完整的搜索引擎，并且能达到提到Google商业搜索引擎的目标。网络搜索引擎和基本文档搜索区别就在规模上，Lucene目标是索引数百万文档，而Nutch应该能处理数十亿的网页。因此Nutch就面临了一个极大的挑战，即在Nutch中建立一个层，来负责分布式处理、冗余、故障恢复及负载均衡等等一系列问题。
我们在前面曾经写过一个教程《R语言实现并行》，在其中我们测试了下几个基础的功能函数。今天给给大家带来另一个建立在基础包以上整合的并行R包BiocParallel。首先看下包的安装：
前几期的大猫课堂中大猫教了大家“10行代码搞定滚动回归”，在那一期的最后大猫说文章中给出的是目前大猫看到的最快的实现方法，“如果有发现更快方法的小伙伴一定要联系大猫”，emmmm……现在看来大猫不得不自己寻找更快的方法了，因为大猫前几天遇到了这样一个需求：需要处理大约2700个股票的120日滚动回归，每次滚动回归包含一个OLS以及一个GARCH拟合。按照平均每个股票7年历史，每年250个交易日来算，那就大约需要完成2700*7*250*2=940万次拟合！这个运算在大猫的i7 3.5G+32G+1T SSD的地球人上似乎要永远运行下去，于是大猫只得乖乖停止进程思考提高运算效率的办法。
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：
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。
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：
文|指尖流淌 前言 关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。 首先，关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着。目前，关于大数据项目可以真正
spark是一个大数据分布式的计算框架，有一些并行计算的基础会更容易理解分布式计算框架的概念。对比并行计算，谈三个概念：
前面以前把关于HDFS集群的所有知识给讲解完了，接下来给大家分享的是MapReduce这个Hadoop的并行计算框架。
DragonOS中实现了与Linux相似的READ_ONCE()宏以及WRITE_ONCE()宏，主要目的在于解决并行计算场景下，编译器错误的优化导致的数据访问错误的问题。下面进行简单的介绍：
在之前的文章 《2004：当CPU温和地走入那个良夜》 中我讲到了2000年后摩尔定律的终结，CPU时钟频率定格，多核成为CPU发展的新方向，并行计算成为趋势。
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】Science合作期刊Intelligent Computing发表新论文，中国科学院计算所徐志伟教授牵头组织的“低熵云计算”专辑正式出版，收入了来自中国科学院计算所、中国科学院深圳先进技术研究院、香港中文大学、鹏城实验室、天津大学等单位的五篇投稿，得到了孙凝晖院士、陈云霁研究员、包云岗研究员等知名学者的支持，系统的介绍了“低熵云计算”的技术内涵。此外，西安电子科技大学韩根全教授及其合作者发表用于智能计算的铁电器件相关综述，郝跃院士作为共同作者参与了
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。
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。
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
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。
关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。
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