云函数的核心优势在于事件驱动、按需付费和弹性伸缩，用户只需编写最重要的“核心代码”，不再需要关心底层计算资源、服务器运维等操作。...如果是一个计算时间很长的任务呢？ 5....使用场景 一个很大的计算任务，可以拆解成独立的 n个子任务 使用 异步事件云函数，分别同时进行计算（本地内存等可能不支持这么大），缩短整体运行时间 云函数按量收费，减少本地机器资源的闲置
并行计算 并行计算的概念很多。本书提供一个简洁的概念： 并行计算是同时使用多个处理器处理事务。 典型的，这个概念要求这些处理器位于同一块主板，以区别于分布式计算。...分布式计算 本书采用如下对分布式计算的定义： 分布式计算是指同一时间使用多台计算机处理一个任务。 一般的，与并行计算类似，这个定义也有限制。...共享式内存vs分布式内存 在概念上，并行计算和分布计算很像，毕竟，二者都是要将总计算量分解成小块，再在处理器上运行。...也许，并行和分布式计算的最明显的差异就是底层的内存架构和访问方式不同。对于并行计算，原则上，所有并发任务可以访问同一块内存空间。...这使得我们可以既开发分布式计算，也可以开发并行式计算。这种混合分布-并行范式是如今开发网络分布应用的事实标准。现实通常是混合的。 总结 这一章讲了基础概念。
1 什么是并行计算？...并行计算： 简单来讲，并行计算就是同时使用多个计算资源来解决一个计算问题： 一个问题被分解成为一系列可以并发执行的离散部分； 每个部分可以进一步被分解成为一系列离散指令； 来自每个部分的指令可以在不同的处理器上被同时执行...例如，下面的图解就显示了一个典型的LLNL并行计算机集群： 每个计算结点就是一个多处理器的并行计算机； 多个计算结点用无限宽带网络连接起来； 某些特殊的结点（通常也是多处理器单机）被用来执行特定的任务...那么冯诺依曼体系结构和并行计算有什么关系呢？答案是：并行计算机仍然遵从这一基本架构，只是处理单元多于一个而已，其它的基本架构完全保持不变。...3.2 分布式内存 一般概念： 分布式内存架构也可以分为很多种，但是它们仍然有一些共同特征。分布式内存结构需要通讯网络，将不同的内存连接起来。一般而言，处理器会有它们所对应的内存。
两种分布式计算模式: Actor 和流水线 分布式计算的本质就是在分布式环境下，多个进程协同完成一件复杂的事情，但每个进程各司其职，完成自己的工作后，再交给其他进程去完成其他工作。...Actor 接收到消息之后，才会根据消息去执行计算操作。 那么，Actor 模型又是什么呢？ Actor 模型，代表一种异步消息模式的分布式并行计算模型。...而 Actor 模型通过消息通信，采用的是异步方式，克服了 OOP 的局限性，适用于高并发的分布式系统。 Actor模型 Actor模型是处理并行计算的概念模型。...Actor模型定义 一种分布式并行计算模型。 该模型有自己的一套规则，规定了Actor的内部计算逻辑以及多个Actor之间的通信规则。...4.并发度高 每个 Actor 只需处理本地 MailBox 的消息，因此多个 Actor 可以并行地工作，从而提高整个分布式系统的并行处理能力。
但是并行计算时，没有一个类似冯▪诺依曼机被公认的，通用的计算模型。 现在流行的并行计算模型要么过于简单、抽象（如 PRAM），要么过于专用（如 互联网络模型）。...在这里，我们先介绍一些常用的并行计算模型：PRAM模型，异步PRAM模型，BSP模型和LogP模型。 PRAM模型 基本概念 由Fortune和Wyllie 1978年提出，又称SIMD-SM模型。...优缺点 优点：适合并行算法表示和复杂性分析，易于使用，隐藏了并行机的通讯、同步等细节。...同步：同步是计算中的一个逻辑点，在该点各个处理器均需等待别的处理器操作完成后才能继续执行其局部程序。 计算过程 ? 计算时间 ?...LogP，LogP可以对数因子模拟BSP BSP＝LogP+Barriers－Overhead BSP提供了更方便的程设环境，LogP更好地利用了机器资源 BSP似乎更简单、方便和符合结构化编程 参考 [并行计算
(acc, 1) end println(acc[]) >>1000 多进程 多进程也叫多核心或者分布式处理，就是用一个CPU的多个核心或者多个CPU进行编程。...Julia 中的分布式编程基于两个基本概念：远程引用(remote references)和远程调用(remote calls)。...我们把用来执行并行任务的进程称为 “worker”，假如总共只有一个进程，那么进程1就被认为是 worker，否则，除了进程1以外的进程都称作 worker。...的可执行文件的路径下打开命令行，执行julia -p n，就是启动n个进程的julia # 指定进程2来生成一个3x4的随机矩阵 r = remotecall(rand, 2, 3, 4) # 在进程2中计算...中的数据获取到当前进程中 # 取得s fetch(s) 也可以让Julia自行指定进程 r = @spawn rand(2,2) s = @spawn 1 .+ fetch(r) fetch(s) 要想让代码并行执行
C++与并行计算：利用并行计算加速程序运行在计算机科学中，程序运行效率是一个重要的考量因素。针对需要处理大量数据或复杂计算任务的程序，使用并行计算技术可以大幅度加速程序的运行速度。...什么是并行计算并行计算是指将一个大型计算任务分解为多个小任务，并将这些小任务同时执行以提高计算速度的方法。...而并行计算可以同时执行多个任务，充分利用计算资源，显著提升计算效率。C++中的并行计算工具C++作为一种高级编程语言，提供了多种并行计算的工具和库，可以方便地实现并行计算。...，用于在分布式内存系统中进行通信和同步。...结论利用并行计算可以大大加速程序的运行速度，提高计算效率。C++提供了多种并行计算工具和技术，如OpenMP、MPI和TBB等，可以帮助开发人员充分利用计算资源，实现高性能的并行计算。
当时，并行计算意味着昂贵的大型机器、FORTRAN和批处理作业，在交互式的Mathematica笔记本上实验不同的并行模式是相当令人满意的，在本地网络上的多台机器进行计算， 能够并行地进行函数编程，并并行地使用符号表达式和任意精度的算法...只要您使用其中一个并行命令（例如并行计算表的元素），Mathematica 就会在每个内核上启动一个额外的内核并分配工作。...为了让自己相信计算确实发生在这些额外的内核上，我们可以要求一个计算来告诉我们每个元素的计算位置。 每个正在运行的内核都有一个唯一的 ID 值，可以帮助调度更复杂的分布式算法。...Mathematica 也是分析并行计算性能的最佳工具。在这里，我们测量了两个远程内核的基本延迟。延迟只是简单计算的往返时间。 并非所有计算都受益于并行化。...例如，内核计算Sin[1.0] 所花费的时间比将这个命令发送到另一个内核并接收结果所花费的时间要少。 新的并行状态窗口使用动态更新来显示每次并行计算后的基本性能数据。
点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 也许你正试图将你的应用改造成并行模式运行，也许你只是单纯地对并行程序感兴趣。 无论出于何种原因，你正对并行计算充满好奇、疑问和求知欲。...BitKeeper是一套分布式版本控制软件，它是一套商用系统，由BitMover公司开发。...而正是这位传奇人物，给目前红红火火的并行计算泼了一大盆冷水。那么，并行计算究竟应该何去何从呢？...（需要有多么奇葩的想象力才能想象出并行计算的用武之地？ 并行计算只能在图像处理和服务端程序两个领域使用，并且它在这两个领域已经有了大量广泛的使用。但是在其他任何地方，并行计算毫无建树！...比如，多线程间如何保证线程安全，如何正确理解线程间的无序性、可见性，如何尽可能地设计并行程序，如何将串行程序改造为并行程序。而对并行计算的研究，就是希望给这片黑暗带来光明。
解决方案您可以使用 multiprocessing 中的进程池类来实现多进程并行计算。...或者，您可以使用多线程来实现并行计算，在这里推荐使用 threading.Thread 类来创建线程，并使用 join() 方法来同步它们。
超标量（superscalar）架构是指在一颗处理器内核中实行了指令级并行的一类并行运算。这种技术能够在相同的CPU主频下实现更高的CPU吞吐率（throughput）。...前置： 本文附图类似于甘特图，横向可以并行计算，纵向则必须顺序执行，高度代表执行时间，每个重复单元代表一次迭代。...由于不同变量的累乘彼此独立，因此SuperScalar被触发，两个乘法可以并行计算。最终，通过扩大一倍步长，我们节约了一半的执行时间。随着步长递增，执行时间也会减少。...Hint: 由于计算资源有限，并行计算过多时，寄存器可能无法存下操作数，存入内存，导致减缓；此外，本身执行单元的数目有限。...Associative 我们这次把和结果相乘的operand先相乘，然后和结果相乘，由于前者并不涉及res，因此彼此之间无依赖关系，可以并行计算。而后者必须顺序执行。
[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 0x00 摘要 0x01 并行Transformer...6.2 共轭函数 0xFF 参考 0x00 摘要 NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架，用来训练超大Transformer语言模型，其通过综合应用了数据并行，Tensor...本系列其他文章为： [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构 0x01 并行Transformer...计算：计算就是 Y_1 = X_1 A_1 和 Y_2 = X_2A_2 。经过计算之后，输出的 Y_1, Y_2 的shape就是最终 Y 的shape。每个GPU只有自己对应的分区。...计算：经过计算之后，每个GPU只有自己对应的分区。 输出：因为 Y_1, Y_2 需要合并在一起，才能得到最终输出的 Y。
[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行 0x00 摘要 0x01...本系列其他文章为： [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构 [源码解析] 模型并行分布式训练...而通过如下计算可以知 16 GPUs / 8 GPUs = 2 models。即，16张卡可以放置两个完整模型。...另一方面，流水线模型并行使用更便宜的点对点通信，可以跨节点执行，而不会限制整个计算。...最后看看结论 Tensor模型并行被用于intra-node transformer 层，因为张量并行计算密集且是耗费大量带宽，这样会在HGX based系统上高效运行。
来自加州大学洛杉矶分校和英伟达的研究人员探索了混合并行化方法，即结合数据并行化和模型并行化，解决 DP 的缺陷，实现更好的加速。...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。...其中 T 主要由计算效率决定，即给定相同的训练设置、算法和 mini-batch 大小，T 仅依赖于设备的计算能力，因此性能更好的硬件将提供更小的 T 值； S 依赖于全局批大小和训练数据集中的样本数。...使用训练所需 epoch 数和从 MP 得到的每个时间步加速，再加上对扩展效率的保守估计，就可以计算出在不同数量的 GPU 上使用混合并行化策略所获得的最小加速（相比于仅使用 DP 的并行化策略）。...该工具可以通过提取模型中不同操作之间的并行化来实现资源最大化利用，同时最小化计算节点间移动数据的通信开销。 下图 6 展示了 DLPlacer 工具的工作流程： ?
[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (6)--并行计算 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (6)--并行计算 0x00 摘要 0x01 总体架构 1.1 使用 1.2 前向传播...1.3 Pipeline 类 1.3.1 构建依赖 1.3.2 Queue 1.3.3 计算 0x02 并行拷贝和计算 2.1 GPU并行操作 2.2 PyTorch 2.3 Stream 封装 2.3.1...GPipe(3) ----重计算 [源码解析] 深度学习流水线并行之PipeDream(1)--- Profile阶段 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区 [源码解析...几乎所有具有计算能力1.1及更高计算能力的CUDA设备都支持并发复制和执行，即设备重叠（Device Overlap）功能，其特点如下： 数据拷贝和数值计算可以并行。...具体如下图所示，这几个拷贝可以并行操作，因为拷贝流不是运行计算的缺省流，所以也可以和计算并行。
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...3.图像计算结果（未加速） ? 4. 动态加速结果 ?
本文汇总了一些用 Python 代码实现并行计算的常见方法，包括： 基于进程的并行计算 使用专用库实现并行计算 IPython 中的并行计算 用第三方库 Ray 实现并行计算 对于每种实现并行计算的技术...将输入的数据划分为几个子集，然后对这些子集并行计算。...这是没有采用任何并行化技术的执行结果，下面就让我们看看如何用并行化方式优化。 基于进程的并行计算 第一种方法是基于进程的并行。...这是因为进程之间必须通过进程间通信机制实现通信，这些计算开销，对于比较小的计算任务而言，并行计算通常比 Python 编写的普通程序所执行的串行计算更慢。...GIL 的限制，于是就能用进程和其他技术实现并行计算。
Ray is a fast and simple framework for building and running distributed applicat...
CUDA编程（四） CUDA编程（四）并行化我们的程序 上一篇博客主要讲解了怎么去获取核函数执行的准确时间，以及如何去根据这个时间评估CUDA程序的表现，也就是推算所谓的内存带宽，博客的最后我们计算了在...使用多Thread完成程序的初步并行化 上面已经提到过了，要想隐藏IO巨大的Latency，也就是能充分利用GPU的优势——巨大内存带宽，最有效的方法就是去并行化我们的程序。...现在我们还是基于上次单线程计算立方和的程序，使用多Thread完成程序的初步并行。...，那么要怎么把计算立方和的程序并行化呢？...另外之前也提到了很多优化步骤，每个步骤中都有大量的优化手段，所以我们仅仅用了线程并行这一个手段，显然不可能一蹴而就。
加速比与并行效率 定义 ? 公式 ?...举例 假设一个程序串行的执行时间为100s，在经过并行化后，在8核处理器上其运行的时间下降到20s，那么并行化获得的加速比为：100/2=5，而并行效率为：5/8=0.625。...一般而言，如果并行效率低于0.5就说明并行优化是失败的（这可能意味着双核的性能还比不上单核，当然如果你有几十个核，可能会认为并行效率为0.5以下也是成功的。），通常此时应当减少核心数目而非相反。...一般并行效率在0.75以上就已经非常好了。 Amdahl 定律 Amdahl 定律,固定工作量不变，即在固定问题规模的前提下，增加处理器的数量对加速比的影响。 定义 ? 公式 ? 图示 ?...参考 [并行计算——结构·算法·编程].陈国良
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