节约资源：Dask.array只在需要时执行计算，避免了一次性加载整个数组到内存中，节约了内存和计算资源。...数据倾斜指的是在分块中某些块的数据量远大于其他块，从而导致某些计算节点工作负载过重，而其他节点空闲。 为了解决数据倾斜的问题，我们可以使用da.rebalance函数来重新平衡数据。...da.rebalance函数会将数据均匀地重新分布到计算节点上，从而实现负载均衡。...rebalance函数重新平衡数据 arr = da.rebalance(arr) # 查看数组分块情况 print(arr.chunks) 通过使用da.rebalance函数，我们可以确保计算节点上的负载均衡...如果arr1和arr2的形状不同，广播功能会自动将它们扩展到相同的形状，然后执行运算。
1、什么是Dask？ Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。...3、Dask安装 可以使用 conda 或者 pip，或从源代码安装dask 。...git clone https://github.com/dask/dask.git cd dask python -m pip install . 4、Dask如何使用？...Dask的使用是非常清晰的，如果你使用NumPy数组，就从Dask数组开始，如果你使用Pandas DataFrame，就从Dask DataFrame开始，依此类推。...chunks=(1000, 1000)) # break into chunks of size 1000x1000 y = x + x.T - x.mean
向GPU的转移允许大规模的加速，因为GPU比CPU拥有更多的内核。 笔者觉得，对于我来说一个比较好的使用场景是，代替并行，在pandas处理比较慢的时候，切换到cuDF，就不用写繁琐的并行了。...()、按分组功能中的任意长度Series分组 、Series 协方差和Pearson相关性以及从DataFrame / Series .values 属性返回 CuPy数组。...cuDF继续改进其Pandas API兼容性和Dask DataFrame互操作性，使我们的用户可以最大程度地无缝使用cuDF。 在幕后，libcudf的内部架构正在经历一次重大的重新设计。...0.10版本加入了最新的cudf :: column和cudf :: table类，这些类大大提高了内存所有权控制的强健性，并为将来支持可变大小数据类型（包括字符串列、数组和结构）奠定了基础。...%d %H:%M:%S') n = 5 df = cudf.DataFrame({ 'id': np.arange(n), 'datetimes': np.array([(t0+ timedelta
---- 1、前言 文章解答以下疑问： 第一：如何在多CMIP6文件的场景下避免内存泄漏。...来一次性读取nc文件到内存中），这里用到的是xarray.open_mfdataset函数分批读取数据，我们具体来看看它是如何读取数据的。...按照chunk参数指定的500MB的大小，dask并非将7个nc文件的数据一次性读取到系统内存中，而是遵从一块一块数据读取的原则。...当然dask也可以把这些chunks分发到不同的cpu核上进行处理。 那么多大的chunk比较合适呢？...5、总结 本文的主要知识点： 学会用dask和xarray库让netCDF数据加载、处理和可视化等操作更加简单； Dask可以通过并行加速数据处理，但需要特别注意数据分块大小。
然而，最流行的解决方法通常在以下描述的分类之中。 1. 通过优化数据类型来减少内存使用 当使用Pandas从文件里加载数据的时候，如果不提前设定，通常会自动推断数据类型。...在我处理大部分表征年、月或日的整型数据的时候，我最近通常会使用这种方法进行分析： 使用Pandas加载文件并明确数据类型（图片来自作者） 对于特定的案例，明确数据类型会让使用内存大大减少。...将数据分块 当数据太大以至于与内存不相符，你可以使用Pandas的chunksize选项来将数据集分块，而非处理一大整块数据。...%Y'), max(date_limits).strftime('%d-%m-%Y'))) 分块可用于最初的探索性分析到模型训练，仅需极少的额外启动即可实现。...70dbc82b0e98）里，我提供了一个Pyspark的例子，对一个大于内存的数据集做探索性分析。
gen uint64 ... } Cache结构体中包含长度为512的buckets，bucket中包含存储数据的chunks数组。...如何利用bucket.m、bucket.idx和bucket.gen这三个参数来实现快速检索数据，以及如何使用freeChunks来减少内存预分配。...chunk的初始化是在实际使用时从freeChunks申请的，这样可以避免预先分配冗余内存。这种方式有点类似底层的虚拟内存的概念，只有在真正使用的时候才会分配内存。...后面会看到freeChunks是如何申请内存的。...之后，下一步就是将数据存储到bucket中的chunk中。
对于这种情况，如果所有的string字节都在一个单一内存片段中，我们就可以通过偏移来追踪某个字符串在这段内存中的开始和结束位置。通过追踪偏移，我们不在需要在我们大数组中存储指针，GC也不在会被困扰。...如下： [maps2] 如同上面所示，如果我们将字符串中的字节数据拷贝到一个连续的字节数组 chunks 中，并为这个字节数组提前分配好内存，并且仅存储字符串在数组中的偏移而不是指针。...，然后将一个字符串写入到申请的内存数组中。...，重新将数据从 chunks0 开始放置，并将 gen 加一，表示已经跑完一圈了。...； gen+1 == bGen && idx >= b.idx 这里表示当前桶已经进入到下一个循环中，所以需要判断 key 对应的索引是不是大于当前索引，以表示当前 key 对应的值没有被覆盖； gen
分段管理 分段最早出现在8086系统中，当时只有16位地址总线，其能访问的最大地址是64k；当时的内存大小为1M；如何利用16位地址访问1M的内存空间呢？...记录虚拟页在页表中的偏移量（相当于数组索引）；页内偏移量；而页表的首地址是存储在寄存器中； 对于32位系统，内存为4G，页大小为4K，假设每个页表项4字节；则页表包含1M个页表项，占用4M的存储空间，...； 2.分配：如何选择一个合适的空闲块来处理分配请求； 3.分割：空闲块一般情况会大于实际的分配请求，我们如何处理这个空闲块中的剩余部分； 4.回收：如何处理一个刚刚被释放的块； 思考1：空闲块组织...直接查找现有的空闲内存块即可； PHP将内存分配请求分为3种情况： huge内存：针对大于2M-4K的分配请求，直接调用mmap分配； large内存：针对小于2M-4K，大于3K的分配请求，在chunk...（2M）； 其实PHP在申请chunk时，额外添加了一个条件：chunk首地址2M字节对齐； 如图，2M字节对齐时，给定任意地址p，p的低21位即地址p相对于chunk首地址的偏移量； 那如何保证chunk
读取单个或多个文件到 Dataset 对读取的输入对象执行一系列变换操作 使用to_netcdf方法保存结果 上述步骤通常会产生很大的nc文件(>10G)，尤其是在处理大量数据时。...最近在处理卫星数据时，最终生成的文件甚至超过了50G，有些甚至超过了100G。而目前xarray对于nc格式的大文件存储让人头疼。在存储这些大文件时耗时很长，甚至可能会导致程序挂起。...%d") end = ds.time.data[-1].strftime("%Y-%m-%d") filepath = f'{root_path}/{prefix}_{start}_{end...目前新版本的netCDF库也逐渐支持zarr格式，但还没测试过效果如何。如果不是一定要netCDF格式的话，可以尝试使用zarr格式。 后话：虽然本文使用了dask，但是涉及到dask的内容比较少。...最近在处理数据时用到了dask，后面有时间可能会更一些dask相关的推文，比如数据并行处理。
下面是最重要的部分，现在已经得到了文件了，但是文件在内存中，没有写到硬盘里面去，接下里需要完成的就是把文件写入到硬盘，那到底该怎么写，我看了很多人的博客，写的云里雾里的，都没有说清楚，把我搞糊涂了。...在进行进一步的代码解释之前，需要先讲几个关于上传文件的方法和属性： myFile.read()：从文件中读取整个上传的数据，这个方法只适合小文件； myFile.chunks()：按块返回文件，通过在...for循环中进行迭代，可以将大文件按块写入到服务器中； myFile.multiple_chunks()：这个方法根据myFile的大小，返回True或者False，当myFile文件大于2.5M(默认为...2.5M，可以调整)时，该方法返回True，否则返回False，因此可以根据该方法来选择选用read方法读取还是采用chunks方法： if myFile.multiple_chunks()...，该属性得到上传的文件名，包括后缀，如123.exe； myFile.size：这也是一个属性，该属性得到上传文件的大小。
这个库是fasthttp的作者开发的，思路和bigcache一致，但是对于bigcache里BytesQueue的设计进行改进，使用一个环形数组[][]byte来实现，扩容的时候只需要进行append即可...分成512个bucket，使用Mmap来分配内存，脱离GC约束，去掉数组里GC扫描带来的性能压力；bucket里的每个chunk 64k，避免CPU伪共享。不支持过期时间。...首先看下如何使用，然后分析下它的源码。...chunks [][]byte // m maps hash(k) to idx of (k, v) pair in chunks....:= len(freeChunks) - 1 p := freeChunks[n] freeChunks[n] = nil freeChunks = freeChunks[:n] freeChunksLock.Unlock
由于没有指定 index，则在默认情况下，index 默认为数字且从 0 开始，步长为 1....ds.a.to_dataframe() ds.a.to_dataframe() 类似于转换为列表，为保证数据的连续性，对于转换为DataFrame数组也会发生广播。...Python 包和数据格式，实现了分块、压缩、n 维数组的储存。...这种数据格式对于并行计算是非常友好的。 Zarr 能够以多种方式存储阵列，包括内存、文件和基于云的对象存储，如 Amazon S3 和谷歌云存储。...” 读取 zarr 文件 xr.open_zarr("ds1.zarr", chunks=None) 将 chunks（分块）参数设置为 None 可以避免 dask 数组（在后面的章节中会详细介绍）
0x01 问题 流水线并行首先面对的问题就是： 如何把一个大模型切分成若干小模型？切分的算法是什么？ 如何把这些小模型分配到多个设备之上？分配的算法是什么？ 如何做到整体性能最优或者近似最优？..._skip_layout = inspect_skip_layout(self.partitions) 所以我们看看 split_module 函数，其主要逻辑如下： 遍历模型包含的层 把新的层加入到数组...把这个partition加入到分区数组中 然后去下一个device看看 最后返回 partitions, balance, devices。...layers[name] = layer # 把新的层加入到数组中 if len(layers) == balance[j]: # 如果数组大小等于balance[j...partition.to(device) # 把层放置到相关设备之上 partitions.append(partition) # 这个新module加入到分区数组中
虚拟内存 虚拟内存是一种实现在计算机软硬件之间的内存管理技术，它将程序使用到的内存地址(虚拟地址)映射到计算机内存中的物理地址，虚拟内存使得应用程序从繁琐的管理内存空间任务中解放出来，提高了内存隔离带来的安全性...通过mem文件可以访问和修改整个进程的内存页，通过maps可以看到进程当前已映射的内存区域，有地址和访问权限偏移量等，从maps中可以看到堆空间是在低地址而栈空间是在高地址....通过实践画出虚拟内存空间分布图 再列出内存空间分布图 基本上每个人或多或少都了解虚拟内存的空间分布，那如何验证它呢，下面会提到....，可以通过打印main函数的地址，并与堆栈地址相比较，即可知道可执行程序地址相对于堆栈地址的分布....第二个参数(argv): 指向命令行参数数组的指针 第三个参数(env): 指向环境变量数组的指针 通过程序可以看见这些元素在虚拟内存中的位置： #include #include
虚拟内存 虚拟内存是一种实现在计算机软硬件之间的内存管理技术，它将程序使用到的内存地址(虚拟地址)映射到计算机内存中的物理地址，虚拟内存使得应用程序从繁琐的管理内存空间任务中解放出来，提高了内存隔离带来的安全性...通过mem文件可以访问和修改整个进程的内存页，通过maps可以看到进程当前已映射的内存区域，有地址和访问权限偏移量等，从maps中可以看到堆空间是在低地址而栈空间是在高地址....通过实践画出虚拟内存空间分布图 再列出内存空间分布图 ? 基本上每个人或多或少都了解虚拟内存的空间分布，那如何验证它呢，下面会提到....可执行程序 可执行程序也在虚拟内存中，可以通过打印main函数的地址，并与堆栈地址相比较，即可知道可执行程序地址相对于堆栈地址的分布....): 指向命令行参数数组的指针 第三个参数(env): 指向环境变量数组的指针 通过程序可以看见这些元素在虚拟内存中的位置： #include #include
而对于空间受限的问题，一般的解决办法是“大而化小，分而治之”的策略，既然一次性行不通，那就一部分一部分读，每读入一部分可以生成一个小文件，小文件是可以直接读入内存的，我们这样分割大数据之后，再依次处理小文件的数据...512M 可以载入的IP数量为 512*1024*1024/15.90 = 33765466 三千三百七十六万五千四百六十六 需要分块的数量为：200000000 / 33765466 = 5.923...re_chunks = [] for i in chunks: df1 = i.reset_index() re_chunks.append(df1) df22 = pd.concat...如果要将该数对应的位置为1（value=True）,则用当前数组的数与1右移该数对应的位索引求或 如果要将该数对应的位置为0（value=False）,则用当前数组的数与1右移该数对应的位索引取反后求与...[aIndex] = arrayNum & ft ''' 判断某个数是存在 先求得该数对应的数组索引以及位的索引，用数组当前索引对应的数与1右移该数对应位的索引位求与
获取文件分片 let stats = fs.statSync(filepath);//读取文件信息 let chunkSize = 3*1024*1024;//每片分块的大小3M let size =...30被转换成字符串"30" formdata.append("chunk", i + '');//第几个分片，从0开始 formdata.append("chunks",...console.log(blockCount, i, e, file); }, }; // 加入到 Promise 数组中 axiosPromiseArray.push...3M let size = stats.size;//文件大小 let piecesAll = Math.ceil(size / chunkSize);//总共的分片数 let...; form.append('savefolder', savefolder); //加入到 Promise 数组中 axiosPromiseArray.push
有三种常用的代码分离方法：入口点：使用entry配置手动分割代码。这种方法存在一些缺陷如果入口 chunks 之间包含重复的模块，那些重复模块都会被引入到各个 bundle 中。...一些对于代码分离很有帮助的插件和 loaders：ExtractTextPlugin：用于将CSS从主应用程序中分离出来。bundle-loader：用于分离代码和延迟加载生成的 bundle。...简单来讲，假如 minChunks 设置为 n，那么某个 module 想要被拆分出去，那么它的共享次数（或者说并行请求次数必须 >= n）:minChunks设置为n假设有m个入口点，这m个入口点都直接引入了某个模块...module（通过import或require直接或间接地引入了模块），也就是共享次数为m当m至少等于n时，module才会被单独拆分成一个bundle但是，有个特例minChunks设置成1有一个入口点...performance性能监控这些限制告诉webpack如何/何时拆分块，它们仅定义了限制值，在限制值以上，警告在控制台中显示，仅此而已。
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