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。
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
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
从实时源收集数据后,会将其添加到数据流中。流包含随时间推移可用的一系列事件,每个事件包含来源端的数据以及标识源端属性的元数据。流可以是无类型的,但更常见的是,流的数据内容可以通过内部(作为元数据的一部分)或外部数据类型的定义来描述。流是无界的、不断变化的,可能是无限的数据集,与传统的有界,静态和有限批次的数据有很大不同。在本章中,我们讨论流数据管道。
内存是个明眼人,开门见山的问道:“进程啊,最近遇到啥问题了?我看你最近情绪有点低落,有啥问题你就直接说出来嘛,我让大家伙儿来一起帮你想想办法。”
深度学习的很多研究结果都模糊了模型和计算之间的界限,有的甚至表明是一种「可微分编程」的新范式,它们的目标不仅仅是训练模型,同时还希望实现一般的程序综合体。在这一观点下,注意力机制和门控机制可以描述布尔逻辑运算符,残差连接和条件计算可以描述控制流,外部记忆可以访问函数内部作用范围外的元素。此外,学习算法也将变得越来越动态,例如学习如何学习、神经架构搜索和层级内的最优化等。
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
为了我们获得并行能力,需要做一些配置CIA可以,这个配置在内核启动中写。它们指定了Grid中块的数量,和每一个块中线程的数量。每个快上面有512或者1024个线程。
并发是指程序的逻辑结构. 非并发程序只有一个逻辑控制流的顺序执行程序, 在任何时刻, 程序只会处于在这个逻辑流的某个位置. 如果一个程序有多个独立的逻辑控制流, 那么就说这个程序是并发的. 也就是说, 如果把逻辑控制流绘制为时序流程图, 那么允许出现重叠的区间.
2005年3月,C++大师Herb Sutter在Dr.Dobb’s Journal上发表了一篇名为《免费的午餐已经结束》的文章,一石激起千层浪,该文引起了社区广大程序员的热烈讨论。文章指出:现在的程序员对效率、伸缩性、吞吐量等一系列性能指标相当忽视,很多性能问题都依仗越来越快的CPU来解决。但CPU的速度很快将偏离摩尔定律的轨迹,并达到一定的极限。所以,越来越多的应用程序将不得不直面性能问题。而解决这些问题的办法就是采用并发编程技术。当你读到这里的时候,第一感觉可能就是“不敢苟同”,觉得作者在危言耸听,妖言惑众,过分渲染并发编程的重要性。
异常控制流(Exceptional Control Flow,ECF)是操作系统为应用提供的一种访问处理器资源之外的能力,对应于嵌入式和CPU等硬件的中断概念。 系统调用,进程管理,并发,IO 访问都属于异常控制流。 异常(exception)是控制流的突变,用来处理处理器状态中的某些变化。异常通过事件(event)触发,有专门的异常表(exception table)用于事件的跳转。 每种类型的异常都有唯一的异常号(exception number),有可能是处理器设计时分配的零除,缺页
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。
选自 Medium 作者:Adi Fuchs 机器之心编译 机器之心编辑部 在上一篇文章中,前苹果工程师、普林斯顿大学博士 Adi Fuchs 解释了 AI 加速器诞生的动机。在这篇文章中,我们将跟
引入线程后,不仅是进程间可以并发执行,一个进程的不同线程之间也可以并发执行,提高了系统的并发度,使得一个进程内可以并发执行多项任务(例如QQ可以同时视频聊天,发送文件等等)
异构计算(Heterogeneous computing)技术从80年代中期产生,由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大,目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构(CUDA)和基于OpenCL的异构系统,并且总结了两种结构的特点,从而对异构计算有了更深的理解。
本系列我们开始分析 TensorFlow 的分布式。之前在机器学习分布式这一系列分析之中,我们大多是以 PyTorch 为例,结合其他框架/库来穿插完成。但是缺少了 TensorFlow 就会觉得整个世界(系列)都是不完美的,不单单因为 TensorFlow 本身的影响力,更因为 TensorFlow 分布式有自己的鲜明特色,对于技术爱好者来说是一个巨大宝藏。
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」。
线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。大部分情况下,它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务。
今天,我们将介绍一系列新的博客文章,其中将介绍Apache Impala的最新增强功能,许多是性能改进,例如下面所述的功能,可以更高效地利用所有CPU内核,将性能提高2倍至7倍。此外还有大量的工作,确保Impala在存储计算分离的场景中能最优地运行,比如数据存储在对象存储或远程HDFS的场景。鉴于越来越多的用户正在运行容器化的Impala集群,例如Cloudera Data Warehouse(CDW)服务中提供的集群,这一点尤其重要。
在 QCon Plus 大会上,Juan Fumero 谈到了 TornadoVM,一种 Java 虚拟机(JVM)高性能计算平台。Java 开发人员可以通过它在 GPU、FPGA 或多核 CPU 上自动运行程序。
自1998年JDK1.0(Java1.0)发布以来,Java已经受到了学生、程序员、整个软件行业人员等一大批活跃用户的欢迎。这一语言极富活力,不断被用在大大小小的项目里。从Java1.1(1997年) 一直到Java 7(2011年),Java通过增加新功能,不断得到良好的升级。Java 8则是在2014年3月发布的……
机器之心报道 机器之心编辑部 近日,Meta 透露了其在人工智能方面取得的最新进展。 人们提起 Meta 时,通常会想到其应用程序,包括 Facebook、Instagram、WhatsApp 或即将推出的元宇宙。但许多人不知道的是这家公司设计和构建了非常复杂的数据中心来运营这些服务。 与 AWS、GCP 或 Azure 等云服务提供商不同,Meta 不需要披露有关其硅芯选择、基础设施或数据中心设计的细节,除了其 OCP 设计用来给买家留下深刻印象。Meta 的用户希望获得更好、更一致的体验,而不关心它是如
进程是执行中的一段程序,一旦程序被载入到内存中并准备执行,它就是一个进程。进程表示资源分配的基本概念,是调度运行的基本单位,是系统中的并发执行的单位。每个进程都有各自独立的一块内存,使得各个进程之间内存地址相互隔离。
论文地址:https://papers.nips.cc/paper/9015-pytorch-an-imperative-style-high-performance-deep-learning-library.pdf
Max Timer Driven Thread Count 和 Max Event Driven Thread Count
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
GNN(图神经网络)代表了一种新兴的计算模型,这自然地产生了对在大型graph上应用神经网络模型的需求。
Collector 接口包含了一系列方法,为实现具体的归约操作(即收集器)提供了范本。
上一节学习了Java8中比较常用的内置collector的用法。接下来就来理解下collector的组成。 Collector定义 Collector接口包含了一系列方法,为实现具体的归约操作(即收集器)提供了范本。我们已经看过了Collector接口中实现的许多收集器,例如toList或groupingBy。这也意味着你可以为Collector接口提供自己的实现,从而自由创建自定义归约操作。 要开始使用Collector接口,我们先来看看toList的实现方法,这个在日常中使用最频繁的东西其实也简单。 C
info: Zhang H , Chen L , Yi B ,et al.CODA: Toward Automatically Identifying and Scheduling Coflows in the Dark[C]//Conference on Acm Sigcomm Conference.ACM, 2016.DOI:10.1145/2934872.2934880.
当你发现数据库查询特别慢的时候,并且从硬件配置、SQL优化和索引等方面都找不出原因,那你可能需要从数据库的计算引擎本身的性能找下原因。
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。
之前从qiime2的更新介绍中了解到了这个模块,这里再详细了解一下!哪天用起来呀!
本文介绍了手机QQ会员H5加速方案——sonic技术,包括其实现细节和实验数据。通过对比不同的方案,可以发现该方案在大部分场景下已经能够达到非常好的体验效果。
今天内容比较简单,讲解Events和同步调用。自此,关于异步并发执行部分的1.主机与GPU之间的并发执行;2.内核并发执行;3.数据传输和内核执行之间的重叠;4.并行数据传输;5.Stream;6.Event;7.同步调用 就全部讲完。 3.2.5.6. Events【事件】 The runtime also provides a way to closely monitor the device's progress, as well as perform accurate timing, by le
TensorRT目前基于gcc4.8而写成,其独立于任何深度学习框架。对于caffe而言,TensorRT是把caffe那一套东西转化后独立运行,能够解析caffe模型的相关工具叫做 NvCaffeParser,它根据prototxt文件和caffemodel权值,转化为支持半精度的新的模型。
在早期的操作系统中,各个任务的执行完全是串行的,只有在一个任务运行完成之后,另一个任务才会被执行,我们称之为单道程序。
CUDA,Compute Unified Device Architecture的简称,是由NVIDIA公司创立的基于他们公司生产的图形处理器GPUs(Graphics Processing Units,可以通俗的理解为显卡)的一个并行计算平台和编程模型。
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)是一种公认的解决连续决策问题的有效技术。为了应对 DRL 的数据低效(data inefficiency)问题,受到分布式机器学习技术的启发,分布式深度强化学习 (distributed deep reinforcement learning,DDRL) 已提出并成功应用于计算机视觉和自然语言处理领域。有观点认为,分布式强化学习是深度强化学习走向大规模应用、解决复杂决策空间和长期规划问题的必经之路。
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:
Apache Flink(德语:快速灵巧,原德国柏林大学基金会项目)是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行状态计算。ms级别水平。data flow+event sequence。
线程类似于进程。如同进程,线程由内核按时间分片进行管理。在单处理器系统中,内核使用时间分片来模拟线程的并发运行。这样的方式和进程的同样。
HTTP 协议可能是现在 Internet 上使用得最多、最重要的协议了,越来越多应用程序需要直接通过 HTTP 协议来访问网络资源。一般的情况下我们都是使用浏览器来访问一个 WEB 服务器,用来浏览页面查看信息或者提交一些数据、文件上传下载等等。不通过浏览器来访问服务器的资源呢?一种常见的场景是,通过向另一个 http 服务器发送请求,获得数据。最常规的做法是使用同步 http 请求的方式,即下文展示的同步模式。
流指的是可以进行I/O操作的内核对象,例如: 文件,管道和套接字等,流的入口就是文件描述符fd。
Citus以插件的方式扩展到postgresql中,独立于postgresql内核,所以能很快的跟上pg主版本的更新,部署也比较简单,是现在非常流行的分布式方案。Citus在苏宁有大规模应用,微软也提供citus的商业支持。下面是citus的架构:
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