Java 8 引入了强大的 Stream API,为处理集合数据提供了简洁、高效的解决方案。其中,parallel() 方法为流处理引入了并行化能力,允许开发者充分利用多核处理器的优势,大幅提升大规模数据集的处理效率。
转自:https://www.cnblogs.com/sorex/archive/2010/09/16/1828214.html
在这学期的并行计算课程中,老师讲了OpenMP,MPI,CUDA这3种并行计算编程模型,我打算把相关的知识点记录下来,便于以后用到的时候查阅。
排他网关,用来在流程中实现决策。 当流程执行到这个网关,所有分支都会判断条件是否为true,如果为true则执行该分支,
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。
本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行。FLink程序由多个任务(转换/操作符、数据源和sinks)组成。任务被分成多个并行实例来执行,每个并行实例处理任务的输入数据的子集。任务的并行实例的数量称之为并行性。
沿用微软的写法,System.Threading.Tasks.::.Parallel类,提供对并行循环和区域的支持。 我们会用到的方法有For,ForEach,Invoke。
并且还需要关注多个线程之间共享变量的修改问题。而 Java8 为我们提供了并行流,可以一键开启并行模式。是不是很酷呢?让我们来看看。
在开始讨论并行流之前,我先引发一下大家的思考,就你看到这篇文章的时间,你们是不是经常听到,Intel i7 CPU什么8核16线程,什么Android手机8核4GB这种消息,既然我们是处于一个多核处理器的时代,你们有没有想过并行地操作数组和集合框架,从而高速地执行我们对数组或者集合的一些操作呢?
在当今多核处理器的时代,利用并行计算的能力以最大化性能已成为程序员的重要任务之一。OpenMP 是一种并行编程模型,可以让我们更容易地编写多线程程序。本文将深入浅出地探讨 OpenMP 的工作原理、基本语法和实际应用。
在计算机视觉领域,OpenCV 是一个流行的开源库,提供了许多用于图像和视频处理的功能。其中,cv2.setNumThreads 是 OpenCV 中的一个函数,它用于设置并行处理的线程数目。本篇文章将详细讲解 cv2.setNumThreads 的作用和用法。
利用C#中的无锁,线程安全的实现来最大化.NET或.NET Core应用程序的吞吐量。
Jmetal 4+ 使用指南七 并行算法 本文以Jmetal官网文档为基础,结合自身理解 链接如下 Jmetal 4+ 使用指南一 Jmetal 4+ 使用指南二 Jmetal 4+ 使用指南三 Jmetal 4+ 使用指南四 Jmetal 4+ 实验指南五 Jmetal 4+ 实验指南六 如果你还不了解NSGA-II可以参考 NSGA-II入门 多目标优化拥挤距离计算 多目标优化按支配关系分层实现 Jmetal 实现并行算法 4+版本中的Jmetal主要是通过现代计算机的多核技术来并行的评价种群中的解来
什么是并行流: 并行流就是将一个流的内容分成多个数据块,并用不同的线程分别处理每个不同数据块的流。例如有这么一个需求:
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。
我们已经看到了新的 Stream 接口可以以声明性方式处理数据集,无需显式实现优化来为数据集的处理加速。到目前为止,最重要的好处是可以对这些集合执行操作流水线,能够自动利用计算机上的多个内核。
排他网关.png
大语言模型长序列是近期研究的热点,如何训练超长序列的模型成为关注的重点。序列并行(SP)是一种将输入序列维度进行切分的技术,它已成为训练和推理更长序列的一种有效方法。近段时间,腾讯云在大模型序列并行领域取得重大突破,推出了创新的USP(Unified Sequence Parallel)技术。对比主流的DeepSpeed-Ulysses[1]和Ring-Attention[2]序列并行方式,USP在DiT场景下生图的性能提升最多24%,在LLAMA2-7B场景的性能提升最多2倍以上,为DiT和长序列场景提供强力支持。
PostgreSQL 在的并行是从9.6开始的,到了目前的PostgreSQL 11 这个版本目前已经支持了partition-wise join, aggregates, 以及 Parallel Create Index 当然还是的提一下在PostgreSQL 10 已经支持的 Parallel Bitmap heap scan 和 Parallel Index Scan.
近期,腾讯云云原生数据库TDSQL-C再升级,自主研发并上线并行查询功能,计算性能大幅提升,在面对大数据量表单与复杂SQL语句时,查询时间大幅缩短,加速比最高可达1000%+。 并行查询功能是TDSQL-C当前版本在计算层实现的最为重要且复杂的能力,不仅需要对计算层进行改造,同时在优化器、参数设置、监控项等方面进行了适配,具备零成本性能提升、透明级流程监控、常用语句全面支持和灵活参数设置等功能优势。 让您的查询快起来 当前TDSQL-C MySQL版的并行查询能力支持 实例CPU数4核及以上且数据库版本为M
0x00 前言 比较担心自己最终有一天会陷入对各种工具的使用,而忽视了对一些基础知识的学习。因此,开始系列地整理一些知识。 本文关注并发和并行,虽说是漫谈,其实都是看书看知乎看各种文章,理论基本也都是凑出来的。我只是做了搬运工+自己的一丁点理解。 文章结构 概述,大致描述一下并发和并行的区别 摘录了两个关于并行和并发的区别,英语的那一段写的十分好。 列出来了4种并行的架构 放一个c++的多线程的例子 0x01 概述 并发是同一时间应对(dealing with)多件事情的能力!并行是同一时间动手做(doi
本文介绍了 PostgreSQL 9.6 在 OLTP 场景下的性能提升,包括大表 join、大索引扫描、排序、聚合、多版本并发控制、无锁架构、wal写入优化等。通过测试和对比,表明 PostgreSQL 9.6 在 TPC-C 和 TPC-H 场景下性能都有了显著提升,甚至可以满足大部分 OLTP 业务需求。
在MySQL的主从复制架构中,主库上经常会并发的执行很多SQL,只要这些SQL没有产生锁等待,那么同一时间并发好几个SQL线程是没有问题的。
虽然作者在开发中经常会用到多线程,但是对于死锁、线程阻塞等问题还是比较模糊,一般都是先写吧,有问题再改,现在闲下来了,是时候总结一波了,本文主要总结一下同步/异步、串行/并行、死锁、线程阻塞等问题
Rayon库是一个数据并行化(data-parallelism)的 Rust库。在并行编程里是一个很有趣的存在, 且非常的容易上手。它可以很轻松地将同步计算流程转化为并行计算。而且基本能保证编译通过就不会有data race。
说高级的stream就是那个并行流。下面是那个并行流的简单实现。只要是继承Collection类的都可以这么用。
Rayon 是一个Rust的数据并行计算库。它非常轻巧,可以轻松地将顺序计算转换为并行计算。同时保证不会有数据争用情况出现。
在Java中,Java 8引入了并行流(Parallel Streams)和并发流(Concurrent Streams)作为处理集合数据的新特性。这两个特性旨在提高对大型数据集的处理性能。
这次我要和大家分享一种加速海量任务执行的方法,那就是Python并行编程。如果你经常处理大量的任务,并且希望能够同时执行它们以提高效率,那么并行编程将会给你带来巨大的帮助!
排他网关(exclusive gateway)(也叫异或网关 XOR gateway,或者更专业的,基于数据的排他网关 exclusive data-based gateway),用于对流程中的决策建模。当执行到达这个网关时,会按照所有出口顺序流定义的顺序对它们进行计算。选择第一个条件计算为true的顺序流(当没有设置条件时,认为顺序流为true)继续流程。
随着单细胞技术的成熟,单细胞数据分析往往不再是单个组织样本,这有时候在计算(资源与时间)上是一个挑战。为此,Seurat也提供了可以探索的并行策略。鉴于入门单细胞数据分析的同事大多不是计算机出身,我们借助知乎的回答来解释一下什么是并行:
OpenMP是一种用于并行编程的开放标准,它旨在简化共享内存多线程编程的开发过程。OpenMP提供了一组指令和库例程,可以将顺序程序转换为可并行执行的代码。
1 基本概念 共享内存的多核架构:一个单独的封装包内封装了多个互相连接的未处理器,且所有内核都可以访问主内存。共享内存的多核系统的一些微架构,例如内核暂停功能,超频。 内核暂停功能:当使用内核不多的时候,操作系统会使剩下的内核进入休眠状态,当需要使用这些内核时,操作系统会唤醒这些睡眠的内核。 超频:提升一个内核频率的过程。当内核工作繁重时,使内核以更高的频率工作。 分布式内存系统:由多个处理器(CPU)组成,每个处理器可以位于不同的计算机上,计算机之间可以有不同类型的通信信道,并且都有自己私有的内存。 物理
哈喽,朋友们,之前我们学习了一些 RxJava2.x 的常用操作符,今天我们来继续学习一下RxJava 的并行编程。
如果您倾听来自Oracle的人们谈论Java 8背后的设计选择,您会经常听到并行性是主要动机。 并行化是lambdas,流API和其他方面的驱动力。 我们来看一下流API的示例。
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。
在机器视觉系统中,如何将图像处理后的进行数据传输给是十分重要的。那么如何进行通讯的建立与连接呢?现在我们讲讲CkVisionBuilder V3.0怎么跟并行IO通信使用。
flush指令主要用于处理内存一致性问题. 每个处理器(processor)都有自己的本地(local)存储单元:寄存器和缓存, 当一个线程更新了共享变量之后, 新的值会首先存储到寄存器中, 然后更新到本地缓存中. 这些更新并非立刻就可以被其他线程得知, 因此在其它处理器中运行的线程不能访问这些存储单元. 如果一个线程不知道这些更新而使用共享变量的旧值就行运算, 就可能会得到错误的结果. 通过使用flush指令, 可以保证线程读取到的共享变量的最新值. 下面是语法形式:
RxJava 2.0.5 版本新增了 ParallelFlowable API,它允许并行地执行一些运算符,譬如map、filter、concatMap、flatMap、collect、reduce等。
数据并行是大规模深度学习训练中非常成熟和常用的并行模式。本文将介绍数据并行的原理和主流实现方案,使用数据并行加速训练过程中需要注意的问题,以及如何优化数据并行进一步提高训练速度。希望能帮助用户更好的理解和使用数据并行策略。
MySQL5.6版本支持了并行复制,只是支持的粒度是按库并行。用于决定分发策略的hash表里,key是数据库名
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!
POSTGRESQL 在 DDL DML DQL 都可以并行,之前MYSQL 在并行方面一直是软肋,MYSQL 8 已经提供了DQL的并行, DDL 的并行也支持了,从MYSQL5.X 升级到8 是必然了.
参考 concurrency - Custom thread pool in Java 8 parallel stream - Stack Overflow
一、引言 对于商业数据库 [5] [6] [7]、开源数据库[8]、云原生数据库[9] [10] ,或者大数据系统[32],并行计算[33]都是多核处理环境下提高性能的基本技术手段。本文分析如何通过关键抽象来划分层次和管理复杂性,在庞大的 MySQL 代码库上构建并行计算能力,并通过基准测试数据来体现加速效果。 二、摘要 腾讯云托管数据库 TencentDB for MySQL [1] (本机存储,Binlog 复制集群) 和云原生数据库 TDSQL-C for MySQL [2] (共享存储, Red
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。
OpenMP标准定义了内部控制变量(internal control variables), 这些变量可以影响程序运行时的行为, 但是它们不能被直接访问或者修改, 我们需要通过OpenMP函数或者环境变量来访问或者修改它们, 下面是被定义的内部变量
并行计划没有什么特殊的地方,并行逻辑基本都在ExecGather函数中实现的:
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