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    聊聊并行并行编程

    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。...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。...并行任务变得复杂不仅仅在于之上的原因,更因为: 1.对代码,对任务的分割,这会导致错误处理以及事件处理更为复杂。如果并行程序之间会牵扯到交互,通信的时间成本,共享资源的分配和更新更为复杂。...2.并行访问控制,单线程的应用程序可以对本实例中的所有资源具有访问权,例如内存中的数据结构,文件之类的。

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    数据并行和任务并行

    OpenCL并行加减乘除示例——数据并行与任务并行 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。...https://blog.csdn.net/zhouxuanyuye/article/details/79949409 OpenCL并行加减乘除示例——数据并行与任务并行 关键词:OpenCL; data...parallel; task parallel 数据并行化计算与任务并行化分解可以加快程序的运行速度。...这种办法对不同的数据使用相同的核函数,称为数据并行。 ? 图3....(task parallel) 另外还有一种就是任务并行化,可以使所有功能函数内部的语句并行执行,即任务并行化,如本文中的功能函数可以分解为“加减乘除”这四个任务,可以产生“加减乘除”四个核函数,让四个函数同时执行

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    函数库Rollup构建优化

    前言 本文是基于Vite+AntDesignVue打造业务组件库[2] 专栏第 8 篇文章【函数库Rollup构建优化】,在上一篇文章的基础上,聊聊在使用 Rollup 构建函数库的过程中还可以做哪些优化...我们回忆一下整个流程, 不难想明白要抄一份类型声明文件到 es 和 lib 目录,最好的时机就是在并行任务结束之后,再补一个 copy dts 节点。...resolve(UTILS_PATH, "es"))) .pipe(dest(resolve(UTILS_PATH, "lib"))) } 然后改造一下入口函数startBuildUtils,在并行任务结束后...第三方依赖解析和打包问题 当函数库依赖第三方模块时,我们需要考虑打包问题。...当依赖作为 external 处理时,就代表着函数库的构建产物中不包含对应依赖的代码,打包出来的大小也会相对小一点。 当依赖的代码直接打进产物中,很显然会增大构建产物的大小。

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