在本文中，传统UNIX fork之后，我给出传统的UNIX fork在Linux内核中的变体clone系统调用的精彩。
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。
👆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
libgo 是一个使用 C++ 编写的协作式调度的stackful协程库, 同时也是一个强大的并行编程库。 设计之初是为高并发分布式Linux服务端程序开发提供底层框架支持，可以让链接进程序的同步的第三方库变为异步库，不影响逻辑的前提下提升其性能。 目前支持两个平台： Linux (GCC 4.8+) Windows (Win7、Win8、Win10 x86 and x64 使用VS2013/2015编译) 使用libgo编写并行程序，即可以像golang一样开发迅速且逻辑简洁，又有C++原生的性能优势。
在微服务项目中具有很多个服务模块，为了便于管理需要将项目规范化，使用GitLabGroup管理整个项目，每个project对应一个微服务，每个微服务对应一个Jenkins job。开始发布的时候需要我们在手动选择各个服务然后发布。模块很多的时候就不太方便了。
在Linux操作系统中，系统初始化和服务管理是操作系统的核心组成部分。随着时间的推移，Linux系统采用了不同的初始化系统，其中最常见的是systemv init和systemd。本文将深入研究这两者之间的区别，以便更好地了解它们的优缺点和在不同情境中的适用性。
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
Electron 是由 Github 开发，用 HTML，CSS 和 JavaScript 来构建跨平台桌面应用程序的一个开源库。
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
背景： Linux是NFS的Server端，AIX是NFS的Client端（此外，有一个Linux也作为Client端对比测试）。
Go 是一个开源的编程语言，它能让构造简单、可靠且高效的软件变得容易。具有简洁、快速、安全，并行、有趣、开源，内存管理、v数组安全、编译迅速的特征。
顺序预读（prefetch，在Linux中也称为预读，read ahead）是一种用于提升顺序读性能的技术，用于缩小存储设备和应用程序之间巨大的效率差距。Linux内核在通用预读框架中执行顺序文件预读，它主动拦截VFS层中的文件读取请求，并将顺序的请求转换为异步预读请求，为即将到来的请求引入数据块，并在大块中进行。
进程优先级是操作系统中的一个重要概念，它直接影响着进程的调度顺序和执行权。了解进程优先级对于理解和优化系统的性能至关重要。那么话不多说，开启我们今天的话题！
IBM Linux Technology Center (LTC) 成立于 1999 年 8 月，想让 Linux 成功的共同梦想使其与 Linux 开发团体直接合作。它的 200 多名员工使之成为开放源代码开发者的较大团队组织之一。他们提供的代码范围包括，从补丁到结构化的内核改变，从文件系统和国际化工作到 GPL'd 驱动程序。他们还致力于追踪 IBM 内部进行的 Linux 相关开发。
Argo 是一个基于 Kubernetes CRD 实现的工作流引擎，为 Kubernetes 提供了 container-native 工作流，即每个工作流节点都是以容器为单位，跑一个任务。
Go语言从诞生到普及已经三年了，先行者大都是Web开发的背景，也有了一些普及型的书籍，可系统开发背景的人在学习这些书籍的时候，总有语焉不详的感觉，网上也有若干流传甚广的文章，可其中或多或少总有些与事实不符的技术描述。希望这篇文章能为比较缺少系统编程背景的Web开发人员介绍一下goroutine背后的系统知识。 1. 操作系统与运行库 2. 并发与并行 (Concurrency and Parallelism) 3. 线程的调度 4. 并发编程框架 5. goroutine 1. 操作系统与运行库 对于
Go语言从诞生到普及已经三年了，先行者大都是Web开发的背景，也有了一些普及型的书籍，可系统开发背景的人在学习这些书籍的时候，总有语焉不详的感觉，网上也有若干流传甚广的文章，可其中或多或少总有些与事实不符的技术描述。希望这篇文章能为比较缺少系统编程背景的Web开发人员介绍一下goroutine背后的系统知识。 1. 操作系统与运行库 2. 并发与并行 (Concurrency and Parallelism) 3. 线程的调度 4. 并发编程框架 5. goroutine 1. 操作系统与运行库 对
最早意识到这两个概念可能不一样是在什么时候呢，不是在买电脑的时候哈，是在安装虚拟机的时候。
Go语言从诞生到普及已经三年了，先行者大都是Web开发的背景，也有了一些普及型的书籍，可系统开发背景的人在学习这些书籍的时候，总有语焉不详的感觉，网上也有若干流传甚广的文章，可其中或多或少总有些与事实不符的技术描述。希望这篇文章能为比较缺少系统编程背景的Web开发人员介绍一下goroutine背后的系统知识。 1. 操作系统与运行库 2. 并发与并行 (Concurrency and Parallelism) 3. 线程的调度 4. 并发编程框架 5. goroutine 1. 操作系统与运行库 对于普通的
参考：https://blog.csdn.net/weixin_41929524/article/details/81707053https://www.jianshu.com/p/3882ea7b9cc9
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：
这篇文章主要介绍了Linux多线程及多线程并发访问同一块内存的问题怎么解决的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Linux多线程及多线程并发访问同一块内存的问题怎么解决文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
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
Nextflow通过容器来实现可扩展且可重复的数据分析工作流程。它适用于最常见的脚本语言编写的流水线。其流畅的DSL简化了在云和集群上实现和部署复杂并行的生信数据分析流程。
本文记录并行Ai的一种实践路线。 背景 当遇到一个任务需要多个Ai模型分别完成时，串行执行Ai可能不是最好的方法，总无法发挥GPU的最大利用率 现有平台少有并行推断的相关信息 尝试搭建一个服务式的并行Ai执行框架 思路流程 构建网络服务，在网络服务中初始化模型 留出infer接口作为服务器备用 客户端多线程向服务器提供请求，实现Ai并行执行 技术方案 python平台 使用flask搭建微服务框架 将训练好的模型在服务器中初始化，留出infer接口，注册在路由中 服务端建好服务后 w
项目负责人Philippe Tillet表示：「我们的目标是让Triton成为深度学习中CUDA的替代品」。
GreatSQL马上正式开源了，这次又新增了两个重磅特性：InnoDB事务锁优化 以及 InnoDB引擎的并行查询优化，这两个特性是由华为鲲鹏计算团队贡献的Patch合并而来。
在BFS和MuqSS两个调度器的介绍之后，本文再介绍一种有意思的调度器，即Coscheduling。
GRUB2相较于GRUB一代的提升：更健壮、可移植、更强大。支持BIOS、EFI和OpenFirmware，支持GPT和MBR分区表。支持非Linux系统，如苹果HFS文件系统和Windows的NTFS文件系统。
是一个 Linux 系统中的初始化系统和系统管理器，它负责启动系统中的各个进程，并管理它们的生命周期。systemd 的设计目标是提供更快速、更有效的系统启动，并提供更多的功能和特性，以便更好地管理和监控系统
很多时候生信工作者处理多个文件，对每个文件做的操作都是一样的，这个时候，写一个for循环串行处理可能就行了。但有时候串行操作耗时较久，例如做个bwa mem比对，如果一个一个文件处理，时间就是累加的。
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。
默认情况下，它使用 NIST 的漏洞数据库 （NVD），并在终端中提供具有不同主题选项的搜索和列表功能。
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。
引用一句经典的话：“UNIX下一切皆文件”。 文件是一种抽象机制，它提供了一种方式用来存储信息以及在后面进行读取。
ORCA官方于2021年7月1日发布了5.0版本，前期从ORCA论坛上来看，有不少同行都非常期待。除了昨天的线上发布会，今天还会有一个线上的论坛，感兴趣的朋友可以去官方论坛查看相关帖子：
Mount: 通过在服务端启用/usr/sbin/rpc.mountd伺服进程，在客户端使用mount命令，mounted伺服进程是一个RPC来回应客户端的请求
简单的说。簇(cluster)是一组计算机。他们，作为一个一般的为客户提供了一套网络资源。该计算机系统是集群中的单个节点(node)。
大多数Linux用户都非常熟悉find命令以及可以使用的许多情况。今天我们将回顾一个名为 fd 的命令的替代方法。 fd ，是一款简单，快速且用户友好的工具，与查找相比，其工作速度更快。它并不是要完全取代 find ，而是为您提供一种易于使用的替代方案，其执行速度稍快一些。 fd特点 直观的语法：fd PATTERN而不是find -iname '*PATTERN*'. 正则表达式（默认）和基于 glob 的模式。 由于并行目录遍历，速度非常快。 使用颜色突出显示不同的文件类型（与ls相同）。 支持并行命令
VMware Workstation 15中文版是PC上最强大的虚拟机软件，也是功能强大的桌面虚拟计算机软件，中文名“威睿工作站”，提供用户可在单一的桌面上同时运行不同的操作系统，和进行开发、测试 、部署新的应用程序的最佳解决方案，本次为大家带来的是Linux系统版本，欢迎大家前来下载使用。
事实上大部分程序员并没有系统化的学习过，也有很多人并没有机会好好运用它。所以，如果拉一个工作多年的程序员讨论，对方未必能说出个所以然。
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。
在RedHat Enterprise Linux 8中，Python没有预先安装。 主要原因是RHEL 8开发人员不想为用户设置默认的Python版本。 因此，作为RHEL用户，您需要通过安装来指定是否需要Python 3或2。 此外，在RHEL中，Python 3.6是Python的默认和完全支持的版本。 但是，Python 2仍然可用，您可以安装它。
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。
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