專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多
来源：编程派 翻译：caspar 译文：https://segmentfault.com/a/1190000000414339 原文：https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148 本文长度为5200字，建议阅读8分钟 本文教你通过一行Python实现并行化。 Python在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典Python多线程、多进程教程多显
1. 报告要求 并行化 提高运行速度 突显cache友好 对比实验 对关键步骤描述算法 2. 初步草案 选择实现语言。我选择了较为熟悉的python作为编程语言。因为python的库numpy在底层调用c与fortran，并且采用优化过的算法，因此在矩阵运算方面速度极高。 选择预测方法。由于要突显cache友好，且实现并行化，我认为logistic regression能符合要求。 选择训练方式。训练方式不外乎三种：BGD, mini BGD, SGD。其中SGD在运行中占用的内存最小(每次处理一组数据即可
译者：caspar 译文：https://segmentfault.com/a/1190000000414339 原文：https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148 Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。 传统的例子 简单搜
注：不少学过点编程语言的人，都会抱怨 Python 语言的程序执行速度慢，因此对学习和使用此语言嗤之以鼻。暂且不论程序的执行速度是否是开发者追求的唯一目标（有意对此进行争论的，请参阅人民邮电出版社出版的《编程的原则》一书），单就提升 Python 计算速度而言，并行计算是一个重要的选项。本文即为这方面的入门资料。
我们在日常工作中经常要“批量”处理一些任务，比如“批量”解压目录下的gz文件。当然，用shell写一个for循环是很简单就可以实现的，比如下面这样：
每个数据科学项目迟早都会面临一个不可避免的挑战：速度问题。使用更大的数据集会导致处理速度变慢，因此最终必须想办法优化算法的运行时间。正如你们大多数人已经知道的，并行化是这种优化的必要步骤。python 为并行化提供了两个内置库：多处理和线程。在这篇文章中，我们将探讨数据科学家如何在两者之间进行选择，以及在这样做时应注意哪些因素。
在本篇博客中，我们将深入探讨 OpenAI Gym 高级教程，特别关注分布式训练与并行化的方法。我们将使用 Ray 这个强大的分布式计算库来实现并行化训练。
LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，通过并行化和分布式训练，可以加速模型训练过程，特别是在处理大规模数据集时。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行并行化和分布式训练，并提供相应的代码示例。
强化学习算法的并行化可以有效提高算法的效率。并行化可以使单机多cpu的资源得到充分利用，并行化也可以将算法中各个部分独立运行，从而提高运行效率，如将环境交互部分和训练网络部分分开。我们这里介绍如何使用分布式框架Ray以最简单的方式实现算法的并行化。
Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。
Spark的核心概念是弹性分布式数据集（RDD），RDD 是一个可容错、并行操作的分布式元素集合。有两种方法可以创建 RDD 对象：
專 欄 ❈Pytlab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈— 前言 并行计算是使用并行计算机来减少单个计算问题所需要的时间，我们可以通过利用编程语言显
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！
先进的深度学习模型参数正以指数级速度增长:去年的GPT-2有大约7.5亿个参数，今年的GPT-3有1750亿个参数。虽然GPT是一个比较极端的例子但是各种SOTA模型正在推动越来越大的模型进入生产应用程序，这里的最大挑战是使用GPU卡在合理的时间内完成模型训练工作的能力。
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环境配置是模型训练的基础工作,本教程将详细介绍Transformer模型的训练环境配置过程,包括计算硬件选择、深度学习框架选型、多机集群构建、分布式训练等内容。希望本指南能帮助大家顺利配置Transformer的训练环境。
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。
过去十年中，深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一，创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构，这一特征导致其计算量巨大，但也会产生大量高度并行化的工作，特别适合多核和众核处理器。
以下是精选了“ Python开发者” 5月份的10篇 Python 热文。其中有基础知识，项目实战等。 《Python 爬虫建站入门手记（1）：环境搭建》 本文为python简单爬虫到建立网站的实践手记中的环境搭建部分，是实现爬虫建站的第一步。 《200 行代码实现简易版 2048 游戏》 喜欢玩2048游戏吗？来看看作者是如何使用200行python代码实现出一个简单的2048游戏的吧！ 《Python 多线程详解》 尽管有GIL的存在，但是python的多线程在IO密集型任务中还是很有用处的，本文作者
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」。
对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。
机器之心报道 编辑：蛋酱、陈萍 OpenAI 开源了全新的 GPU 编程语言 Triton，它能成为 CUDA 的替代品吗？ 过去十年中，深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一，创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构，这一特征导致其计算量巨大，但也会产生大量高度并行化的工作，特别适合多核和众核处理器。 深度学习领域的新研究思路往往是结合原生框架 operator 来实现的，这种方法虽然方便，但需要创建或移动许多临时张
Python运行的慢是历来被诟病的，一方面和语言有关，另一方面可能就是你代码的问题。语言方面的问题我们解决不了，所以只能在编程技巧上来提高程序的运行效率。下面就给大家分享几个提高运行效率的编程方法。
近年来，AutoML在自动化机器学习的设计方面已经取得了巨大的成功，例如设计神经网络架构和模型更新规则。
WAVE SUMMIT 2019深度学习开发者峰会，基于PaddlePaddle打造的深度强化学习框架PARL发布了聚焦于并行的1.1版本。本篇文章为大家带来PARL在并行算法优化方面的最新进展。
在多个计算设备上部署深度学习模型是训练大规模复杂模型的一种方式，随着对训练速度和训练频率的要求越来越高，该方法的重要性不断增长。数据并行化（Data parallelism，DP）是应用最为广泛的并行策略，但随着数据并行训练设备数量的增加，设备之间的通信开销也在增长。
此外，PyTorch 1.8 版本还为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本的主要亮点如下：
近期关于无监督语言建模的研究证明，训练大型神经语言模型推动了自然语言处理应用中的 SOTA 结果。但是，对于非常大的模型而言，内存限制了实际训练的模型大小。模型并行化使得我们能够训练更大的模型，因为模型并行化可以将参数分割并分配至多个处理器。
这是新的系列教程，在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。
本文来自SPIE论文展示，论文标题是“Review and comparative analysis of parallel video encoding techniques for VVC”。
很容易使用自定义的线程池去异步执行，而且CompletableFuture为我们提高了强大的任务编排和异常处理方法。
要实现高效的大数据机器学习，需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来，大数据浪潮的兴起，推动了大数据机器学习的迅猛发展，使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统；在此基础上，进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus（大章鱼）。 关键词：大数据；机器学
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏：化学狗码砖的日常 blog：http://pytlab.org github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 最近需要用到遗传算法来优化一些东西，最初是打算直接基于某些算
神经网络在解决大量预测任务时非常高效。在较大数据集上训练的大型模型是神经网络近期成功的原因之一，我们期望在更多数据上训练的模型可以持续取得预测性能改进。尽管当下的 GPU 和自定义神经网络加速器可以使我们以前所未有的速度训练当前最优模型，但训练时间仍然限制着这些模型的预测性能及应用范围。很多重要问题的最佳模型在训练结束时仍然在提升性能，这是因为研究者无法一次训练很多天或好几周。在极端案例中，训练必须在完成一次数据遍历之前终止。减少训练时间的一种方式是提高数据处理速度。这可以极大地促进模型质量的提升，因为它使得训练过程能够处理更多数据，同时还能降低实验迭代时间，使研究者能够更快速地尝试新想法和新配置条件。更快的训练还使得神经网络能够部署到需要频繁更新模型的应用中，比如训练数据定期增删的情况就需要生成新模型。
GPU加速是现代工业各种场景中非常常用的一种技术，这得益于GPU计算的高度并行化。在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案，包括之前的博客中提到的cupy、pycuda和numba.cuda，都是GPU加速的标志性Python库。这里我们重点推numba.cuda这一解决方案，因为cupy的优势在于实现好了的众多的函数，在算法实现的灵活性上还比较欠缺；而pycuda虽然提供了很好的灵活性和相当高的性能，但是这要求我们必须在Python的代码中插入C代码，这显然是非常不Pythonic的解决方案。因此我们可以选择numba.cuda这一解决方案，只要在Python函数前方加一个numba.cuda.jit的修饰器，就可以在Python中用最Python的编程语法，实现GPU的加速效果。
机器之心报道 机器之心编辑部 CMU 机器人研究所张昊（Hao Zhang）博士论文新鲜出炉，主要围绕着机器学习并行化的自适应、可组合与自动化问题展开。 随着近年来，机器学习领域的创新不断加速，SysML 的研究者已经创建了在多个设备或计算节点上并行机器学习训练的算法和系统。机器学习模型在结构上变得越来越复杂，许多系统都试图提供全面的性能。尤其是，机器学习扩展通常会低估从一个适当的分布策略映射到模型所需要的知识与时间。此外，将并行训练系统应用于复杂模型更是增加了非常规的开发成本，且性能通常低于预期。 近日，
在本节中，我们使用 Dask 和 dask.delayed 并行化简单的 for 循环样例代码。通常，这是将函数转换为与 Dask 一起使用所需的唯一函数。
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
表格是存储数据的最典型方式，在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html 来阅读原文。
过去十年来，深度学习领域发展迅速，其一大主要推动力便是并行化。通过 GPU 和 TPU 等专用硬件加速器，深度学习中广泛使用的矩阵乘法可以得到快速评估，从而可以快速执行试错型的深度学习研究。
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。
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，它是容错、不可变的 分布式对象集合。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自arXiv，机器之心编译 在本综述论文中，研究者解释了不同技术的工作原理、评估和比较，还分析了一些实现这些技术的框架。 现代深度学习和人工智能技术的发展涉及使用深度神经网络（DNN）来解决图像、视频、音频、自然语言处理、图像形式的内容生成等各种问题，或生成给定格式主题的文本等任务。 俄罗斯斯科尔科沃科学技术研究所、法国里尔大学、波尔多大学、Inria 等科研机构联合发表了一篇论文《Survey on Large Scale Neur
java高并发系列第3篇文章，一个月，咱们一起啃下java高并发，欢迎留言打卡，一起坚持一个月，拿下java高并发。
Python 是机器学习领域内的首选编程语言，它易于使用，也有很多出色的库来帮助你更快处理数据。但当我们面临大量数据时，一些问题就会显现……
与“传统” AI 算法相比，深度学习（DL）的计算性能要求，可以说完全在另一个量级上。 而 GPU 的选择，会在根本上决定你的深度学习体验。那么，对于一名 DL 开发者，应该怎么选择合适的 GPU 呢？这篇文章将深入讨论这个问题，聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi，并将各主流显卡的性能、性价比制成一目了然的对比图，供大家参考。 先来谈谈选择 GPU 对研究深度学习的意义。更快的 GPU，能帮助新人更快地积累实践经验、更快地掌握技术要领，并把这些应用于新的任务。没有快速的反馈，从错误中学习要花费
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