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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)。
例如需要批量提交spark任务来对不同城市的业务数据进行挖掘，但由于计算资源有限，最好控制每次只执行几个任务。
它从源字符串src复制字符到目标字符串dest，包括NULL字符（即字符串结束标志）。
在开发工作中，尤其是对负载较大的服务端程序的开发，为充分发挥处理器多核性能，提高硬件资源利用率，增加系统吞吐量，少不了并发编程。并发编程一般通过多进程和多线程的方式实现。
虽然 Python 是数据科学家的浪漫语言，但是它速度还不够快。这个脚本语言是在执行时进行解释的，这使它变慢，并且难以并行执行。遗憾的是，并非所有数据科学家都是 C++ 专家。
并发性和并行性通常用于与多线程程序相关的，最早并发性和并行性似乎指的是相同的概念，但其实并发和并行实际上有不同的含义。在这个并发与并行教程中，我将解释这些概念的含义。
陈焕生 Oracle Real-World Performance Group 成员，senior performance engineer，专注于 OLTP、OLAP 系统 在 Exadata 平台和 In-Memory 特性上的最佳实践。个人博客 http://dbsid.com 。 Oracle 的并行执行 Oracle 的并行执行是一种分而治之的方法. 执行一个 SQL 时, 分配多个并行进程同时执行数据扫描,连接以及聚合等操作, 使用更多的资源, 得到更快的 SQL 响应时间。并行执行是充分
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
我很喜欢 Linux 系统，尤其是 Linux 的一些设计很漂亮，比如可以将一些复杂的问题分解成若干小问题，通过管道符和重定向机制灵活地用现成的工具解决，写成 shell 脚本就很高效。
为了更好地聚合和治理跨域数据，帮助企业用较低的成本快速聚合分析，快速决策，不断的让企业积累的数据产生价值，从全域海量数据抓取，高性能流批处理，元数据血缘治理等等方面都对数仓类产品提出了非常高的要求。OceanBase 以其天然的分布式架构，高效的存储引擎和强大的数据处理能力，可以很好的帮助企业快速构建低延迟，高性能，低成本的轻量级数据仓库。
C++的<algorithm>提供了一系列通用的算法，这些算法可以与各种容器（如vector、list、array等）以及其他可迭代的数据结构一起使用。这些算法涵盖了从基本操作（如复制、查找、替换）到更复杂的操作（如排序、合并、堆操作）等多个方面。这些算法都接受迭代器作为参数，这使得它们可以与各种容器和可迭代对象一起使用。同时，从C++17开始，引入了执行策略（std::execution），该策略决定了它们的执行方式以及与底层硬件的交互方式，允许开发者指定算法的执行方式。
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。
我们知道shell中的命令都是串行执行的，如果想要充分利用服务器的资源，就需要些小技巧了。
所谓并行执行，是指能够将一个大型串行任务（任何DML，一般的DDL）物理的划分为叫多个小的部分，这些较小的部分可以同时得到处理。 何时使用并行执行: 1、必须有一个非常大的任务
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。
AI 研习社按：本文为 Salesforce 知名数据科学家、机器学习工程师 Anmol Rajpurohit 对开发者的建议。对算法进行并行处理，是业内常见的加速方式，但不少开发者对它的认识存在误区
从事Linux主机建设和运维的同事们在工作中应该经常会遇到批量修改配置信息或部署应用环境的需求，需要根据需求依次登录目标主机执行一些命令或脚本，使用shell脚本的循环语句是实现这一需求最直观方式。但是普通的for或do while循环都是串行执行的，脚本耗时每个循环耗时*循环次数，在较大规模实施或者目标语句耗时较长的情况下，串行方式的循环脚本执行时间也不容忽视。
在讨论Oracle的性能问题时，通常要假设一个前提，那就是这个系统是OLTP还是OLAP（或者说数据仓库系统）。 只有在这个前提下，讨论一些性能问题才有意义，因为这两类系统太不一样了，甚至很多技术是相悖的。
dataclasses是Python 3.7及更高版本中引入的一个标准库模块，它提供了一种简化和自动化对象定义的方式。
指令级别并行也是严重影响程序性能的一个原因。在理解什么是指令级并行之前，先来看一个具体的例子，并分析如何优化它。下面的函数接收一个长度为2的int64类型数组，函数内部将迭代一定次数，在每轮迭代时，执行如下操作：
在现代程序中，我们经常会使用到两个关键词：并发concurrency和并行parallelism，虽然两者的英文单词区别很大，但是翻译成中文之后几乎是一样的。虽然中文以其优美的语法和工整的写法凌驾于英语之上，但是带来的复杂性和翻译的多意性往往会给技术工作者一点点烦恼。
Hive会将一个查询转化成一个或者多个阶段。这样的阶段可以是MapReduce阶段、抽样阶段、合并阶段、limit阶段。或者Hive执行过程中可能需要的其他阶段。默认情况下，Hive一次只会执行一个阶段。不过，某个特定的job可能包含众多的阶段，而这些阶段可能并非完全互相依赖的，也就是说有些阶段是可以并行执行的，这样可能使得整个job的执行时间缩短。不过，如果有更多的阶段可以并行执行，那么job可能就越快完成。 通过设置参数hive.exec.parallel值为true，就可以开启并发执行。不过，在共享集群中，需要注意下，如果job中并行阶段增多，那么集群利用率就会增加。
首先我们来看一下 Job 的需求来源。我们知道 K8s 里面，最小的调度单元是 Pod，我们可以直接通过 Pod 来运行任务进程。这样做将会产生以下几种问题：
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
parallel的-j参数是一个非常重要的参数，用于指定同时运行的作业数。-j参数后跟一个数字，表示同时运行的最大作业数。这通常与你的 CPU 核心数有关，但也可以根据任务的性质和资源需求进行调整。
注：该文编写是结合了 Fabric 官方文档中的 defing-host-lists 以及 parallel execution 这两个章节来写的
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。
陈焕生 Oracle Real-World Performance Group 成员，senior performance engineer，专注于 OLTP、OLAP 系统 在 Exadata 平台和 In-Memory 特性上的最佳实践。个人博客 http://dbsid.com 。 上一篇请阅读：深入并行：从生产者到消费者模型深度理解Oracle的并行 数据倾斜对不同分发方式的影响 数据倾斜是指某一列上的大部分数据都是少数热门的值(Popular Value)。Hash join 时, 如果
持续集成和持续交付是在软件开发生命周期中获得交付一致性的方法。作为一个流程，它帮助你自动化开发管道，同时确保所有事情都可跟踪。其中有趣的部分是在开发阶段中引入自动化。当我们谈到集成和交付时，另一个与之匹配的过程是“持续测试”，或者有时我们称之为 DevOps 测试。虽然持续集成（CI）和持续交付（CD）已经成为 DevOps 的重要组成部分，但在选择最佳工具时，DevOps 团队常常会陷入困境。如果没有 CI/CD 工具是无法想象的。
进程是指计算机中已运行的程序。进程本身不是基本的运行单位，而是线程的容器。程序本身只是指令、数据及组织形式的描述，而进程才是程序真正的运行实体。在Linux内核中，进程又称为任务（task），进程的虚拟地址空间可以分为用户虚拟地址空间和内核虚拟地址空间，所有进程共享内核虚拟地址空间，又各自拥有独立的用户虚拟地址空间。
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。
在支持 并行复制的 Mysql 版本中，从库中负责执行 relay log 的 线程 sql_thread 被分成
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。
GitLab Runner(为了叙述方便，以下简称Runner) 是与GitLab的CI/CD执行环境，是GitLab的一个工具包。 简单来说吧， Runner就是自动化部署任务的执行环境。你编写的一条自动化部署的流水线，包含了安装，测试，部署三个任务，这三个任务在哪个环境下执行那，就是在Runner中。没有Runner，GitLab CI/CD就没办法远行。
" 处理器内存屏障 “ 针对 ” CPU " 之间的内存访问乱序 和 CPU 访问外设乱序 问题 ;
向Cozmo发出多个语音命令，并观察他按顺序执行所有这些命令：高度可定制，您可以轻松添加新命令。识别英语，意大利语，法语，荷兰语，但添加新语言非常容易！（同样支持中文普通话！！！）
前文讲到Selenium并行测试基础，本文将分享一些并行测试实践相关内容。主要以理论为主，各位如何像了解代码和项目实践细节的可参考之前的文章：
这个命令组合实际上并不是很有效，因为 xargs 和 sed 两者的组合有些冗余。如果目标是将多行内容转换为单行并使用特定分隔符，那么使用 paste 或其他方法可能更为简洁。
之前微信公众号里有一位叫sara的朋友建议我写一下Parallel的相关内容，因为手中商城的重构工作量较大，一时之间无法抽出时间。近日，这套系统已有阶段性成果，所以准备写一下Parallel的相关内容，正好也延续之前的C#并发编程系列。
虽说现在做网络请求有了Volley全家桶和OkHttp这样好用的库，但是在处理其他后台任务以及与UI交互上，还是需要用到AsyncTask。但是你真的了解AsyncTask吗？
之前的文章中我们介绍了Java 8中Stream相关的API，我们提到Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
已经对Stream API的用法鼓吹够多了，用起简洁直观，但性能到底怎么样呢？会不会有很高的性能损失？本节我们对Stream API的性能一探究竟。
已经对 Stream API 的用法鼓吹够多了，用起简洁直观，但性能到底怎么样呢？会不会有很高的性能损失？本节我们对 Stream API 的性能一探究竟。
异步（Asynchronous）和并行（Parallel）是两个在计算机编程和系统设计中经常被提及的概念，它们在处理多任务时扮演着重要的角色。虽然这两个概念在某些情况下可以交替使用，但它们有着本质上的不同。
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。
Vitis HLS会自动探测算法中的并行性，尽可能将函数或逻辑并行执行以降低整体的Latency。例如，我们以如下函数为例。待综合的顶层函数loop_sequential包括两个for循环，这两个for循环彼此独立，不存在数据依赖关系（所谓数据依赖是指前者的运算结果给后者使用，换言之，前者写数，后者读数）。因此，Vitis HLS会将这两个for循环并行执行。这可在Schedule Viewer视图中确认。Vivado HLS在默认情况下则是将这两个for循环顺序执行，这是和Vitis HLS的差异。
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