阅读目录： 1.开篇介绍 2.NET并行计算基本介绍 3.并行循环使用模式 3.1并行For循环 3.2并行ForEach循环 3.3并行LINQ（PLINQ） 1】开篇介绍 最近这几天在捣鼓并行计算...，发现还是有很多值得分享的意义，因为我们现在很多人对它的理解还是有点不准确，包括我自己也是这么觉得，所以整理一些文章分享给在使用.NET并行计算的朋友和将要使用.NET并行计算的朋友； NET并行编程推出已经有一段时间了...既然是.NET并行计算，那么我们首先要弄清楚什么叫并行计算，与我们以前手动创建多线程的并行计算有何不同，好处在哪里；我们先来了解一下什么是并行计算，其实简单形容就是将一个大的任务分解成多个小任务，然后让这些小任务同时的进行处理...； 下面我们将接触.NET并行计算中的第一个使用模式，有很多并行计算场景，归结起来是一系列使用模式； 3】并行循环模式 并行循环模式就是将一个大的循环任务分解成多个同时并行执行的小循环，这个模式很实用；...我们大部分处理程序的逻辑都是在循环和判断之间，并行循环模式可以适当的改善我们在操作大量循环逻辑的效率； 我们看一个简单的例子，看到底提升了多少CPU利用率和执行时间； 1 using System;
在教育部高等教育司的指导下，Wiztalk在2020年发布了一批教育部产学协同育人项目，面向有计算机科普工作经验的高校老师开放，将应用型的信息技术领域成果形成系列信息技术通识课程。...---- 本期内容 视频作者： 湖南大学 陈果 本期题目： 《云计算中的并行编程技术》 内容简介： 云计算中包含多样的技术使得它可以有效高速地服务于我们的，其中的并行编程技术作为一种更为快速的编程方法...本期是陈果老师的云计算系列第八讲，让我们一起看看什么是并行编程技术吧！
并行编程主要聚焦于性能，生产率和通用性上。 所谓性能，更像是可扩展性以及效率。不再聚焦于单个CPU的性能，而是在于平均下来CPU的性能。...这个来源于摩尔定律的失效， 霍金曾经提过限制IT发展的终究会是1.光速（这个已经在分布式系统上更能看出来，通信的瓶颈限制着速度）2.物质的原子性（来源于不可测准原理） 并行编程开始了，即使很难。...并行和并发有着小小的区别：并行意味着问题的每个分区有着完全独立的处理，而不会与其他分区进行通信。并发可能是指所有的一切事务， 这可能需要紧密的，以锁的形式或其他的互相通信的方式形成的相互依赖。...因为并行编程的相对较难，导致工程师的生产率不会太高，会聚焦于更精密的细节，花费大量的时间。...内存带宽，这个也不可小视，因为计算机内部数据的传输并不是无限大的。I/O带宽，这个直接限制了程序的运行速度。
，本文主要理解这种模式，并学习如何实现一个较好的immutable类。...immutable设计原则 一个比较严格的immutable模式，有如下几种设计原则（来自Java多线程编程实战指南） 类本身是final修饰，防止其子类改变其定义的行为 所有字段都是用final修饰，...immutable模式最大的弊端是产生了很多对象，比如上述JDK8的日期类，每一步修改操作都要产生一个中间对象，在很多情况下是可以利用享元模式来较少对象创建次数，事实上享元模式并没有要求所共享的实例一定是不可变的...，只是在大多数情况不可变会使得享元模式更加简单纯粹。...setArray(newElements); return true; } finally { lock.unlock(); } } 参考 Java多线程编程实战指南
1 什么是并行计算？...串行计算： 传统的软件通常被设计成为串行计算模式，具有如下特点： 一个问题被分解成为一系列离散的指令； 这些指令被顺次执行； 所有指令均在一个处理器上被执行； 在任何时刻，最多只有一个指令能够被执行。...并行计算： 简单来讲，并行计算就是同时使用多个计算资源来解决一个计算问题： 一个问题被分解成为一系列可以并发执行的离散部分； 每个部分可以进一步被分解成为一系列离散指令； 来自每个部分的指令可以在不同的处理器上被同时执行...这也通常被称为“存储程序计算机”——程序指令和数据都被保存在存储器中，这与早期通过“硬接线”编程的计算机不同。...优点：全局地址空间提供了一种用户友好的编程方式，并且由于内存与CPU的阶级程度，使得任务之间的数据共享既快速又统一。 缺点：最大的缺点是内存和CPU之间缺少较好的可扩展性。
CPU 的并行编程技术，也是高性能计算中的热点，那么它和 GPU 并行编程有何区别呢？ 本文将做出详细的对比，分析各自的特点，为深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫。...应用程序员无法通过编程手段操纵缓存。 区别二：指令模型的不同 • GPU：采用 SIMT - 单指令多线程模型，一条指令配备一组硬件，对应32个线程 (一个线程束)。
云函数概念 2. web云函数 3. 部署+发布新版本 4. 测试 5. 事件函数 6. 使用场景 1....云函数概念 云函数是一段运行在云端的代码，无需管理服务器，在开发工具内编写、一键上传部署即可运行后端代码。 云函数的原理是基于事件驱动，当指定事件发生时，自动触发云函数执行。...云函数的核心优势在于事件驱动、按需付费和弹性伸缩，用户只需编写最重要的“核心代码”，不再需要关心底层计算资源、服务器运维等操作。...如果是一个计算时间很长的任务呢？ 5....使用场景 一个很大的计算任务，可以拆解成独立的 n个子任务 使用 异步事件云函数，分别同时进行计算（本地内存等可能不支持这么大），缩短整体运行时间 云函数按量收费，减少本地机器资源的闲置
CUDA CUDA是英伟达推出的GPU架构平台，通过GPU强大的并行执行效率，为计算密集型应用加速，CUDA文件以.cu结尾，支持C++语言编写，在使用CUDA前需要下载 CUDA Toolkit 内存与显存...CPU可以访问内存，GPU可以访问显存，如果需要使用GPU进行计算，必须把数据从内存复制到显存 指向显存的指针 创建一个指向显存的指针，下面的代码可以告诉你为什么要使用 (void**)类型 int*...p; // 这是一个指向int变量的内存指针 function(p); // 如果直接把指针传入函数，那么它会以参数的形式被带入计算，函数中的操作无法修改p的值 function(&p); /...); cudaMalloc((void**)&dev_c, length); 此时的dev_a, dev_b, dev_c已经指向显存地址，空间大小为 length 内存与显存的数据交换 在使用GPU计算前...，需要把数据从显存复制到内存以供CPU计算 cudaMemcpy(c, dev_c, length, cudaMemcpyDeviceToHost); 这段代码的含义是把dev_c指向的显存地址的数据复制到
但是并行计算时，没有一个类似冯▪诺依曼机被公认的，通用的计算模型。 现在流行的并行计算模型要么过于简单、抽象（如 PRAM），要么过于专用（如 互联网络模型）。...优缺点 易编程和分析算法的复杂度，但与现实相差较远，其上并行算法非常有限，也不适合MIMD-DM模型。...由若干超级步组成，每个超级步计算模式如下图所示： ?...、路由、协议，可以应用到共享存储、消息传递、数据并行的编程模型中；但难以进行算法描述、设计和分析。...参考 [并行计算——结构·算法·编程].陈国良
Problem set 1 // Homework 1 // Color to Greyscale Conversion //A common way to...
在很多场景中我们需要通过并行化的方式来提高程序运行的速度，比较典型的需求就是并行下载。...前期遇到一个需求是要批量下载瓦片，每次大概下载上百万个瓦片，要想提高瓦片的下载速度，只能通过并行化的方式，下面把我解决此问题的思路和代码总结如下： 第一步确定线程个数（ThreadCount），这个要根据网络情况和硬件配置进行确定...以上就是使用Parallel进行并行化编程的方式，看似简单的代码，其实蕴藏了一个哲学问题（所有问题上升到一定程度都是哲学问题）——做事要细分：将一件复杂的事情尽量根据实际情况进行细分，完成一件一件小的任务
父进程可以通过wait()原语等待子进程的执行完成 fork()执行成功后一共返回2次，一次返回给父进程，另外一次返回给子进程 fork()创建出来的进程是不会共享内存，采用了COW的策略，父子进程在只读模式下共享变量...并发编程工具的选择 在能解决问题的前提下，并发编程工具选择最简单的一个,如果可以尽量使用串行编程，如果达不到要求，使用shell脚本来实现并行化。
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。 ?...概述 OpenMP是基于共享存储体系的基于线程的并行编程模型。一个共享存储的进程由多个线程组成，而OpenMP就是基于已有线程的共享编程范例。...在OpenMP中，线程的并行化是由编程人员控制的，不是自动编程模型，而是外部变成模型。 OpenMP采用Fork-Join并行执行模型。...即程序开始于一个单独的主线程，主线程会一直串行地执行，遇到第一个并行域，通过如下过程完成并行操作： Fork: 主线程创建一系列并行的线程，由这些线程来完成并行域的代码。...\n", time_gap / 100000); return 0; } 参考文献 并行计算——结构，算法，编程（第3版），陈国良
(acc, 1) end println(acc[]) >>1000 多进程 多进程也叫多核心或者分布式处理，就是用一个CPU的多个核心或者多个CPU进行编程。...Julia 中的分布式编程基于两个基本概念：远程引用(remote references)和远程调用(remote calls)。...我们把用来执行并行任务的进程称为 “worker”，假如总共只有一个进程，那么进程1就被认为是 worker，否则，除了进程1以外的进程都称作 worker。...的可执行文件的路径下打开命令行，执行julia -p n，就是启动n个进程的julia # 指定进程2来生成一个3x4的随机矩阵 r = remotecall(rand, 2, 3, 4) # 在进程2中计算...中的数据获取到当前进程中 # 取得s fetch(s) 也可以让Julia自行指定进程 r = @spawn rand(2,2) s = @spawn 1 .+ fetch(r) fetch(s) 要想让代码并行执行
《R并行编程实战》是一本构建大规模高效算法的综合性实用书籍，介绍各种并行技术，从R语言的并行版本lapply（）的简单应用到基于Hadoop和ApacheSpark框架的不错AWS云。...在《R并行编程实战》的后，你将了解到影响并行效率的因素，包括：评估代码性能和实现负载平衡；要避免的陷阱，包括死锁和数值不稳定问题；对于你的项目，如何为适合的并行类型构建代码和数据；如何在各种计算机系统中运行
引言 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。...一、OpenMP 简介 OpenMP（Open Multi-Processing）是一种支持多平台共享内存并行编程的 API。...可移植性：OpenMP 支持多种编程语言和操作系统。 灵活性：可以逐步地并行化代码，并控制线程的数量和行为。...omp_set_num_threads() 函数设置线程数量： omp_set_num_threads(4); // 设置 4 个线程 三、实际应用示例 下面的示例展示了如何使用 OpenMP 并行计算数组的和...通过简单的指令和库函数，即使是对多线程编程不太熟悉的开发人员也能快速地实现并行计算。 同时，OpenMP 的可移植性和灵活性也使其成为跨平台并行开发的理想选择。
这系列将从零出发认识云计算。这一系列不是高屋建瓴的科普，而是我的学习笔记，因为，我也是个菜鸟。如有谬误，敬请评论区或私信交流。 这里是第二篇，介绍云计算的服务模式。...[云计算1.png] 这么多服务，看起来眼花缭乱，对于一些传统行业的客户，想要上云，光看产品目录，已经一脸黑线。但实际来说，这么多的产品，其可以归成三类。...现在把云计算服务一个超市，就叫云计算超市吧，进去你会看到三排货架，前面这些云计算产品分别陈列在其中，这三排货架依次写着： SaaS PaaS IaaS 我们可以将云计算的所有服务产品，归入到这三层。...我们在互联网上接触到的产品，其实都属于这一层，例如微信，微博，云网盘等，你就可以理解为基于云计算的软件。...（下文预告：走近云计算(三)：云计算的四种部署模型）
依照终于一致性模型，业务实现复杂的业务流程和工作流的云托管的应用程序中非经常见。 背景和问题 在云中运行的应用程序频繁改动数据。 此数据可跨在各种地理位置的所保持的数据源的一个品种传播。...补偿事务可能没有撤消的原始操作的精确镜面相反的顺序工作，而且它可能会运行一些并行撤销步骤。 注意： 这样的方法类似于英雄传奇策略。...有关幂等的具体信息，请參阅乔纳森·奥利弗的博客幂等模式。 在某些情况下，可能无法从该已失败，除非通过人工干预的步骤中恢复。...当使用这个模式 使用此模式仅适用于假设他们失败。必须撤销的操作。 假设可能的话，设计解决方式，避免了须要补偿事务的复杂性（有关具体信息，请參阅数据一致性底漆）。 样例 一个旅游站点。...图1 – 生成一个补偿事务撤消一个长时间执行的事务预订旅游行程 Note： 它可能会在并行运行的补偿事务的步骤。这取决于你怎样设计每一步的补偿逻辑。 在很多商业解决方式。
今天和实验室同学去听了周斌老师讲的《GPU并行计算和CUDA程序开发及优化》（课程主页：http://acsa.ustc.edu.cn/HPC2015/nvidia/），觉得老师讲得非常清晰，举了很多恰当的例子...CPU适合处理通用型的问题，如指令执行和数值计算并重，相当于是一个”通才”；而GPU适合运算密集和高度并行的任务，相当于是一个”专才”，将数值并行运算速度发挥到极致。...一般来讲，Read—After-Write（RAW）模式的语句之间有依赖关系，而别的，像WAW,WAR都是没依赖关系的。...CPU内部的并行性 CPU内部也有并行计算，体现在下面3个层次： 指令级，如超标量就是通过增加流水线达到并行效果。 数据级，如矢量运算。...如下面代码： for (int i = 0; i < 5; i++) { C[i] = A[i] + B[i]; } 执行的时候可以通过矢量运算，将循环运算并行地计算，如下： C[0] = A[0]
在6月4日我们邀请了CODING团队的余朋飞老师来到腾讯云大学作”云计算、云原生模式下的DevOps建设“的精彩分享，让我们一起来回顾一下。...首先会和大家分享我们当前对于整个应用生命周期的演变历程，然后讲解云计算模式下DevOps建设包含的过程、流程规范和标准，最后讲解云原生时代的到来会带来哪些改变，以及标准化的建设会有那些改变和突破。...到了2013年Docker开服，云计算迎来了蓬勃发展的周期。2014年，企业的部分业务开始逐步迁移云上。...云计算模式下的DevOps 在物理机时代，随着业务的发展，可能会出现基础设施增长，软件复杂度提升，流量冲击和更新频率变高这些问题。...在云计算的模式下，我们可以做到快速交付应用、成果快速发布，但是我们交付的产品是否能给业务带来增长，满足客户的需要呢？这就涉及到如何将应用交付转变为价值交付。
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