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OpenMP并行化实例----Mandelbrot集合并行化计算

在理想情况下,编译器使用自动并行化能够管理一切事务,使用OpenMP指令的一个优点是将并行性和算法分离,阅读代码时候无需考虑并行化是如何实现的。...当然for循环是可以并行化处理的天然材料,满足一些约束的for循环可以方便的使用OpenMP进行傻瓜化的并行。...为了使用自动并行化对Mandelbrot集合进行计算,必须对代码进行内联:书中首次使用自动并行化时候,通过性能分析发现工作在线程中并未平均分配。...当然我再一次见识到了OpenMP傻瓜化的并行操作机制,纠正工作负荷不均衡只要更改并行代码调度子句就可以了,使用动态指导调度,下面代码是增加了OpenCV的显示部分: #include "Fractal.h

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GreatSQL重磅特性,InnoDB并行并行查询优化测试

GreatSQL马上正式开源了,这次又新增了两个重磅特性:InnoDB事务锁优化 以及 InnoDB引擎的并行查询优化,这两个特性是由华为鲲鹏计算团队贡献的Patch合并而来。...InnoDB并行查询优化怎么实现的? 根据B+树的特点,可以将B+树划分为若干子树,此时多个线程可以并行扫描同一张InnoDB表的不同部分。...暂时只支持ARM架构平台,X86架构平台优化也会尽快完成。 本文针对 InnoDB引擎的并行查询优化 特性进行对比测试。...GreatSQL关键配置: #运行Q10测试时,需要较大临时表 temptable_max_ram = 6G #使得本测试基于纯内存场景 innodb_buffer_pool_size=96G #InnoDB并行查询优化...好了,直接查看结果对比数据: TPCH 并行扫描(默认参数)耗时(秒) 并行扫描(参数优化后)耗时(秒) 未优化前耗时(秒) 并行扫描 vs 未优化前的提升 提高查询并行优化后提升 Q1 616.407015

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Oracle优化08-并行执行

比如有四个并行服务进程,他们就会同时处理各自分配的单元,当一个并行服务进程处理完毕后,协调进程就会给它们分配另外的单元,如此反复,直到表上的数据都处理完毕,最后协调进程负责将每个小的集合合并为一个大集合作为最终的执行结果...(6)合并处理过的数据,按照随即的顺序发给并行协调进程(QC:Query Conordinator)。 (7)并行协调进程将处理结果发给用户。...---- 一个很常见的并行执行等待事件 在做并行执行方面的性能优化的时候,可能会遇到如下等待时间: PX Deq Credit: send blkd 这是一个有并行环境的数据库中...如果我们要让DML 操作使用并行执行,必须显示地在会话里执行如下命令: SQL> alter session enable parallel dml; 只有执行了这个操作,Oracle 才会对之后符合并行条件的...并行协调进程首先根据并行度的值,在当前已经启动的并行服务中条用n个并行服务进程,当并行度大于n时,Oracle将启动额外的并行服务进程以满足并行度要求的并行服务进程数量。

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SpringBoot系列之集成EasyExcel导入合并行数据

最近在做Excel导入功能,是一种一对多的数据,涉及到合并单元格的,考虑到使用poi去学,要自己去做处理,所以,看看有什么开源的框架,找到两个合适的框架,一个是easypoi是能支持这种的,这个框架提供了特定注解...;还有一种是EasyExcel,阿里开源的,不过功能相对没easypoi齐全,比如这种合并单元格数据导入,就没有特定的注解,不过通过搜索资料,是可以实现的,不过要自己写工具类做处理,工具类整理自网上教程...listener.getData(), extraMergeInfoList, headRowNumber); return data; } /** * 处理合并单元格...* * @param data 解析数据 * @param extraMergeInfoList 合并单元格信息 * @param...* * @param data 解析数据 * @param extraMergeInfoList 合并单元格信息 * @param

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FunDA(16)- 示范:整合并行运算 - total parallelism solution

在对上两篇讨论中我们介绍了并行运算的两种体现方式:并行构建数据源及并行运算用户自定义函数。我们分别对这两部分进行了示范。本篇我准备示范把这两种情况集成一体的并行运算模式。...这次介绍的数据源并行构建方式也与前面描述的有所不同:在前面讨论里我们预知需要从三个独立流来并行构建数据源。但如果我们有一个不知长度的数据流,它的每个元素代表不同的数据流,应该如何处理。...我们知道在AQMRPT表里有从1999年到2xxx年的空气质量测量数据,我们可以试着并行把按年份生成的数据流构建成一个数据源。...//produce stream of the year case _ => fda_appendRow(FDANullRow) } } 我们用toParSource构建一个并行数据源...下面我们把其它两个用户自定义函数转成并行运算函数后接到source后面: //the following is a process of composition of stream combinators

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PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化

[源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 DP 之中的优化器...本文介绍数据并行DP/DDP/Horovod 之中的优化器。...如果只有一个优化器,如何把各个worker的梯度合并起来,每个worker都传给这唯一的优化器?...0x02 DP 之中的优化器 2.1 流程 DP 之中,我们需要注意的是,PyTorch 使用了多线程并行,所以应用之中只有一个优化器,这个优化器也是普通类型的优化器,其流程如下: 每个 GPU 在单独的线程上将针对各自的输入数据独立并行地进行...“ 这个时间点使用allreduce来合并梯度。

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