R 语言本身来实现的，而向量操作是基于 C 语言实现的，所以应避免使用显式循环，使用 apply() 系列函数进行替代。...在开始将任务并行化之前，首先需要问自己一个问题：任务是否能够并行？要回答这个问题，你需要思考任务是否具有“重复性”，即每个子任务可以保持计算的独立性，只有可重复的任务才能分配到多个 CPU 上运行。...或者更简单的说，包含在循环控制块内的代码基本都可以进行并行处理。...在 R 语言中并行计算有 snow 和 parallel 两个包可选，两个包功能上一样，这里使用 parallel，最直接的原因是 R 语言集成了这个包，无需额外安装。...在本机上并行 在本机上处理并行计算的概念很好理解，就是将需要并行处理的任务分配到计算机的多个 CPU 内核中，这也是最常见的场景。继续以“对一个矩阵的行求和”为例，采用并行的方式解决这个问题。
多核处理器是指在一枚处理器中集成两个或多个完整的计算引擎(内核)，此时处理器能支持系统总线上的多个处理器，由总线控制器提供所有总线控制信号和命令信号。多核处理器对应于线程级并行性。...SIMD 扩展部件能够对多媒体程序中的数据进行并行处理,提升了多媒体程序的运行速度；在特定的微处理器体系结构上，SIMD 扩展指令允许将原来需要多次装载的内存中地址连续的数据一次性装载到向量寄存器中,通过一条...伪代码： 循环展开： 在代码调度前少量地展开循环可以增加代码移动的可能性，进而增加并行性，如下所示： 相邻压缩： 在基于区域的调度后可以再跟一个简单的代码处理过程，在这个过程中检查各对相邻的连续执行的基本块是否有运算可以在他们之间上移或下移...相比于简单的展开循环（在提高性能的同时会导致代码的膨胀），软件流水线提供了一个方便的优化方法，能够在优化资源使用的同时保持代码的简洁。...在软件流水中再次应用循环展开，使同一时刻可以运行多个循环，可以使软件流水实现分数值的启动间距，同时基于展开的优化技术可以降低程序的资源需求和关键路径的长度。
简洁性：向量化操作可以使代码更简洁，更易于阅读和理解。比如，你可以用一行向量化操作替换一个复杂的循环结构。 易于使用：R的许多函数都支持向量化操作，这使得向量化编程更加方便。...R语言里面为什么要避免反复调整对象大小 在R语言中，每次你增加或减少一个对象的大小时，R实际上是创建一个新的对象，然后复制旧对象的内容到新对象中。...这个过程在计算上是非常昂贵的，特别是当你处理大型数据结构时，比如大型向量或数据框。...例如，如果你在一个循环中反复向一个向量添加元素，那么每次添加元素时，R都会创建一个新的向量，复制旧向量的内容，并添加新元素。这会导致大量的计算时间被浪费在复制数据上，而不是在实际的数据处理上。...而在第二种方法中，向量的大小在循环开始前就已经确定，所以R可以更有效地管理内存，从而提高计算速度。 R语言里面如何并行处理独立的任务 在R中，你可以使用多种方式进行并行处理。
基本概念和用途：并行计算能力：GPU具有大量的并行计算单元，可以同时处理多个任务，使其在特定任务上比CPU更加高效。高性能图形渲染：GPU可以快速处理图形数据，提供流畅的图形渲染和显示效果。...首先，GPU内存控制器从主机内存（系统内存）或显存中读取数据，将这些数据传输到CUDA核心的流处理器中。接下来，CUDA核心并行执行指定的计算任务，使用SIMD指令集在流处理器上同时处理多个数据元素。...CUDA并行编程学习如何使用CUDA进行并行计算涉及两个重要的概念：并行for循环和并行规约。这两个技术可以使GPU在处理大规模数据时充分发挥其并行计算能力。...并行for循环：并行for循环是一种通过将迭代任务分配给多个CUDA线程同时执行的技术。在CUDA中，我们通常使用线程块和线程来并行执行for循环中的多个迭代任务。...return 0;}在上述示例中，CUDA设备代码中的并行for循环将向量加法任务分配给多个线程，每个线程处理一个向量元素。最后，所有线程的计算结果将汇总得到最终的向量加法结果。
在Pandas中可以对整个列或Series执行操作，而无需编写显式循环。这种高效的方法利用了底层优化的库，使您的代码更快、更简洁。...向量化的好处 在Pandas中向量化提供了几个好处: 效率:操作针对性能进行了优化，并且比传统的基于循环的操作快得多，特别是在大型数据集上。...清晰度:与显式循环的代码相比，代码通常更简洁，更容易阅读。 易用性:您可以使用一行代码将操作应用于整个行或列，降低了脚本的复杂性。...传统的基于循环的处理 在许多编程场景中，可能需要对数据元素集合执行相同的操作，例如逐个添加两个数组或对数组的每个元素应用数学函数。一般都会使用循环一次迭代一个元素并执行操作。...并行性:一些向量化操作可以并行化，这意味着现代处理器可以同时执行多个操作。这种并行性进一步加快了计算速度。
研究者对每个局部块进行并行编码以提高计算速度，同时对全局块进行循环编码以节省 GPU 内存。 论文进行了大量实验来对比 RetNet 和 Transformer 及其变体。...Retention RetNet 具有循环和并行双重形式的 retention 机制，因此能够并行地训练模型，同时循环地进行推理。...此处以循环的方式对映射进行表述： 其中，将 v_n 映射到状态向量 s_n，然后实现线性变换，对序列信息进行循环编码。...在每个块内，按照并行表征（公式（5））进行计算。相反，跨块信息则按照循环表征（公式（6））进行传递。具体来说，让 B 表示块长度。...训练：研究者在训练过程中使用了并行（公式 5）表示和块循环（公式 7）表示。序列或块内的并行有效地利用了 GPU 来加速计算。
在循环中对变量进行修改尤其低效， 因为R在修改某些数据类型的子集时会复制整个数据对象。（这个在前面提到过） R以向量、矩阵为基础运算单元， 在进行向量、矩阵运算时效率很高， 应尽量采用向量化编程。...显式循环是R运行速度较慢的部分， 有循环的程序也比较冗长， 与R的向量化简洁风格不太匹配。...所谓显式循环，也就是在代码中不直接调用for 或while 这些循环函数。...2.5 R 的并行运算 R 提供了parallel 及snowfall 进行apply 族函数的并行运算，foreach 提供了 for 函数的并行。...另外，WIN OS 下还提供了特别的R 版本，可以实现更加方便的R 的并行运算。不过在使用R 的并行时需要注意合理分配线程及内存释放的管理。
目的 “不可能三角”代表当前的序列模型无法同时实现训练并行性、低成本推理以及强大性能的所有三个期望维度。三角上的方法表示它们实现的两个维度，但缺少第三个顶点的所需属性。...然而，RetNet 设法在单个框架下实现所有属性。 让我们更详细地理解这一点，因为这是开发该架构的核心动机。 训练并行度 顾名思义，RNN 循环处理序列，即按顺序一个接一个地处理。...分块循环表示可以执行有效的长序列建模。我们对每个本地块进行并行编码以提高计算速度，同时对全局块进行循环编码以节省 GPU 内存。...但随后 RetNet 凭借其神奇的 D 矩阵和 GroupNorm 出现，最终表现出与 Transformers 类似或更好的性能，同时在推理过程中速度更快、内存效率更高，并且还能够在训练过程中使用并行化进行高效训练...这本质上使它们“位置感知”，并通过 Q、K 向量及其各自位置特定向量旋转之间的哈达玛积来实现，如下所示： 每个位置处的 Qn 和 Km 向量均按红色箭头所示的旋转向量进行旋转。
在上面的程序中，我将向量分拆成了5份，同时也创建了5个流，每个流执行1/5的“拷贝、计算、回写”操作，多个流之间异步执行，最终得到非常大的性能提升。...我们之前使用的threadIdx 和blockIdx变量都是一维的，实际上，CUDA允许这两个变量最多为三维，一维、二维和三维的大小配置可以适应向量、矩阵和张量等不同的场景。 ?...Numba提供了一个更简单的方法帮我们计算线程的编号： row, col = cuda.grid(2) 其中，参数2表示这是一个2维的执行配置。1维或3维的时候，可以将参数改为1或3。...总结 一般情况下，我们主要从“增大并行度”和“充分利用内存”两个方向对CUDA来进行优化。本文针对这两种方向，分别介绍了多流和共享内存技术。...CUDA C/C++的接口更丰富，可优化粒度更细，对于有更复杂需求的朋友，建议使用C/C++进行CUDA编程。
此外，我们可以使用“cbind”将生成的多个向量组合成矩阵,例如生成四组随机数向量，进而按列合并成矩阵： foreach(i=1:4, .combine="cbind") %do% rnorm(4) #...更有意思的是对象如果是iter，即test1 <- iter(obj); test2 <- iter(test1)，那么这两个对象是连在一起的，同时变化。...同时，最适合并行莫过于随机森林算法了。...如果我们要创建一个包含1200棵树的随机森林模型，在6核CPU电脑上，我们可以将其分割为六块执行randomForest函数六次，同时将ntree参赛设为200,最后再将结果合并。...（参考：R语言︱函数使用技巧（循环、if族/for、switch、repeat、ifelse、stopifnot）） 2、并行的时候，如何导入多个数值型变量？
第一个循环每次处理数组的两个元素。也就是每次迭代，循环索引i加2，在一次迭代中，对数组元素i和i+1使用合并运算。...通常，我们发现循环展开和并行地累积在多个值中，是提高程序性能的更可靠的方法。...SSE功能历经几代，最新的版本为高级向量扩展（ advanced vector extension）或AVX。SIMD执行模型是用单条指令对整个向量数据进行操作。...AVX指令可以对这些寄存器执行向量操作，比如并行执行8组数值或4组数值的加法或乘法。...在引人新变量、改变循环边界和使得代码整体上更复杂时，很容易犯错误。一项有用的技术是在优化函数时，用检查代码来测试函数的每个版本，以确保在这个过程没有引入错误。
在前一个循环体未结束前启动下一个新的循环体，来达成循环体时间上的并行性。...相比于简单的展开循环（在提高性能的同时会导致代码的膨胀），软件流水线提供了一个方便的优化方法，能够在优化资源使用的同时保持代码的简洁。...在软件流水中再次应用循环展开，使同一时刻可以运行多个循环，可以使软件流水实现分数值的启动间距，同时基于展开的优化技术可以降低程序的资源需求和关键路径的长度。...SIMD 扩展部件可在不同的粒度进行识别向量化，包括面向基本块内向量化、面向最内层循环或者循环嵌套的向量化以及面向函数级别的向量化。...直接面向特定平台的 SIMD 向量化代码生成存在许多不足，通常分阶段并行编译优化和虚拟向量是解决面向多平台向量化的两个方法。
在同一个CPU循环中，SIMD可在多个值上同时执行相同的运算/指令。如果我们在4个数据点上进行向量化，一次计算四个数据，理论上就可以实现4倍的加速。...分块后进行reorder操作，交换两个嵌套循环的顺序，目的是最内层的内存访问友好。...在同一个CPU循环中，SIMD可在多个值上同时执行相同的运算/指令。...对一个循环并行化是把循环的每次迭代分给多个线程或者处理器去同时处理，每个线程处理通过代码段（loop body),但是处理不同的数据。...我们把最外层的两层循环合并到一层，并对这一层进行并行化。
如果在数据上使用for循环，则完成所需的时间将与数据的大小成比例。但是还有另一种方法可以在很短的时间内得到相同的结果，那就是向量化。...看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。这对于在Dataframe中创建新列非常有用。...一些人认为这更快：使用index设置，但事实证明它实际上不是向量化！ 代码如下： 4 Multiple conditions 类似这样的多个if/elif/elifs，如何向量化呢？...那么嵌套的多个条件，我们可以向量化吗？可以！ 代码： 基本上，当使用np.select()时。...contains基本上和re.search做的是一样的，它会给我们相同的结果。 为什么.str向量化这么慢？ 字符串操作很难并行化，所以.str方法是向量化的，这样就不必为它们编写for循环。
SSE/AVX指令支持数据并行，一个指令可以同时对多个数据进行操作，同时操作的数据个数由向量寄存器的长度和数据类型共同决定。如SSE4向量寄存器（xmm）长度为128位，即16个字节。...NEON支持数据并行，一个指令可同时对多个数据进行操作，同时操作的数据个数由向量寄存器的长度和数据类型共同决定。...数据并行模式 数据并行是指一条指令同时作用在多个数据上，那么可以将一个或多个数据分配给一个控制流计算，这样多个控制流就可以并行，这要求待处理的数据具有平等的特性，即几乎没有需要特殊处理的数据。...基于进程的、基于线程的环境，甚至指令级并行环境都可以很好地应用在数据并行上。必要时可同时使用这三种编程环境，在进程中分配线程，在线程中使用指令级并行处理多个数据，这称为混合计算。...异构并行计算领域现状 在2005年之前，处理器通常提升频率来提升计算性能，由于性能是可预测的，因此在硬件生产商、研究人员和软件开发人员之间形成了一个良性循环。
to keep, to keep government, keep government open 不管短语是否合乎语法 在语言学上或认知上不太可信 然后将它们分组 (很快) 1.2 CNN 卷积神经网络...(对称更常见) 卷积核 \mathbf{w} \in \mathbb{R}^{h k} (作用范围为 h 个单词的窗口) 注意，filter是向量，size 可以是2、3或4 2.2 单层CNN...filter，获得两个 channel 的 feature，即共计 6 个 filter 对每个 filter 的 feature 进行 1-max pooling 后，拼接得到 6 维的向量，并使用...例如 POS、NER 卷积神经网络 / CNN：适合分类，较短的短语需要零填充，难以解释，易于在 gpu 上并行化 循环神经网络 / RNN：从左到右的认知更加具有可信度，不适合分类 (如果只使用最后一种状态...Network] 努力把两个模型家族的优点结合起来 时间上并行的卷积，卷积计算候选，遗忘门和输出门 跨通道并行性的逐元素的门控伪递归是在池化层中完成的 \mathbf{h}_{t}=\mathbf
loop_vars是一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或张量列表，它同时传递给cond和body。cond和body都接受与loop_vars一样多的参数。...如果循环变量的形状在迭代后被确定为比其形状不变量更一般或与之不相容，则会引发错误。例如，[11,None]的形状比[11,17]的形状更通用，而且[11,21]与[11,17]不兼容。...这意味着稀疏张量的三个张量的形状是([None]， [None, r]， [r])。注意:这里的形状不变量是SparseTensor.dense_shape属性的形状。它一定是向量的形状。...while循环实现了非严格的语义，允许多个迭代并行运行。并行迭代的最大数量可以由parallel_iteration控制，这让用户可以控制内存消耗和执行顺序。...相反,如果我们想要输出的值(我们在行打印上打印(sess.run(out). shape),那么计数器可能会在自己的线程上递增,而x可以在一个单独的线程上并行地递增。
它可以与不同类型硬件匹配的加速器框架，它利用加速的线性代数（XLA）、自动微分和自动向量化，可以轻松地在GPU上执行。...相对CPU的优势： JAX是一个加速器不可知的框架，可以使用GPU进行即时编译（JIT）和加速线性代数（XLA），自动微分和自动向量化； JAX旨在进行高性能机器学习研究，并且可以轻松地在GPU上执行；...JAX具有自动向量化功能，可以将代码转换为可以在GPU上并行执行的形式，从而提高了计算速度； 在使用JAX进行训练时，可以避免GPU-CPU通信瓶颈，从而提高了训练速度； 在使用JAX进行训练时，可以利用...该算法将价格和时间作为优先级的两个因素，优先选择价格更优且时间更早的挂单进行匹配。如果有多个订单共享相同价格，则选择最早到达时间的订单。...这个操作符允许用户对函数进行向量化，以便在 GPU 或 TPU 等加速器上并行处理多个输入。在订单簿匹配系统中，使用 vmap 可以同时处理多个订单簿，从而提高整体的处理效率。
中间的虚线表示的是使用了pipeline技术的CPU，它具体指的是把一个指令划分成多个阶段，多个阶段之间可以并行，带来了较为可观的性能提升。...另外，超标量pipeline提供多个pipeline，允许多个指令并行，从而使IPC大于一。具体示例如下方右下图所示。...在查询语言方面，MonetDB/X100与MonetDB/MIL不同，可以生成多个列向量（仍然是BAT形式），以作为其他操作或上层算子的输入。...2.3 向量化执行数据结构 向量化执行数据结构的原则有两个：一个是尽可能将数据连续存储在更靠近CPU的位置，如cache；另一个则是列式组织形式，方便对单个列进行快速计算。...2.4 向量化算子实现 向量化算子实现也有类似的原则：一个是尽可能地将复杂的循环处理过程拆解成多个简单的小循环，以便批量地对同种类型的数据进行快速循环处理；另一个是减少分支以及数据依赖等。
通常而言，传统的顺序模型（例如循环神经网络 (RNN)）在捕获远程依赖性和实现并行计算方面存在局限性。...通常而言，Transformer 神经网络接受输入句子并将其编码为两个不同的序列： 1、词向量嵌入序列 词向量嵌入是文本的数字表示形式。...它允许一个输入单词使用其他单词的相关信息进行处理，同时屏蔽不包含相关信息的单词。 为了充分利用 GPU 提供的并行计算能力，Transformer 使用多头注意力机制进行并行实现。...多头注意力机制允许同时处理多个注意力机制，从而提高计算效率。 相比于 LSTM 和 RNN，Transformer 深度学习模型的优势之一是能够同时处理多个单词。...3、缺乏实际推理机制 在实际的业务场景中，Transformer 模型通常是通过在大规模数据上进行预训练，然后在特定任务上进行微调来实现高性能，从而使得模型在实际推理过程中对于新领域或特定任务的适应性有限
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