我们周围的计算机网络无处不在，包括：Internet、WiFi、4G网络。 本章剩余部分会探讨一些定义。我们会介绍并行和分布式计算的概念。给出一些常见的示例。探讨每个架构的优缺点，和编程的范式。...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。...另一有趣的地方是阿姆达尔定律适用于分布式系统和混合并行-分布式系统。这时，n等于所有计算机的处理器总数目。 随着能接触的系统的性能变得越来越高，如果能使用剩余性能，还可以缩短分布式算法运行的时间。...我们学习了并行和分布式计算，以及两个架构的例子，探讨了优缺点。分析了它们是如何访问内存，并指出现实通常是混合的。最后讲了阿姆达尔定律，它对扩展性能的意义，硬件投入的经济考量。
云函数平台根据请求量自动弹性伸缩，事后仅按量计费，无需担心性能瓶颈和闲置成本。 云函数提供API网关触发、定时触发、消息队列触发等多种触发方式，方便用户灵活调用。...云函数可以处理图片、音频、视频等多媒体文件，支持多种格式转换和处理，例如对图片进行压缩、裁剪、打水印等操作。同时，云函数也提供了丰富的数据处理和分析功能，例如数据库操作、机器学习推理、文件存储等。...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
将两个数组进行加和后赋给另外一个数组，这是CUDA中自带的例程 #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include...是调用CUDA的API必须包含的； global__` 和 `__device在前面的文章中讲过，不再赘述； 在addKernel函数中，使用了threadIdx.x，这是将Block中的线程按一维排列进行计算...Error: cudaFree(dev_c); cudaFree(dev_a); cudaFree(dev_b); return cudaStatus; } CPU计算向量和的代码...看到这里，可能很多同学有疑惑，觉得GPU的计时有问题，因为如果使用GPU计算的话，还要把数据先传到GPU，GPU处理完成后子再传回给CPU，这两个传输时间也应该算进去。...如果把传输时间也算进去的话，要比只使用CPU计算慢，说明很多时间都花在了数据的传输上。后面，我们还会对GPU代码做一步步的优化。
1 什么是并行计算？...– 处理器：提供基本的算术和逻辑操作。 – 输入输出设备：是人机交互的接口。 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。 2.2 弗林的经典分类 有不同的方法对并行计算机进行分类（具体例子可参见并行计算分类）。...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。...因此，缓存想干的概念在分布式内存架构中并不存在。 如果一个处理器需要对其它处理器上的数据进行存取，那么往往程序员需要明确地定义数据通讯的时间和方式，任务之间的同步因此就成为程序员的职责。
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。...MPC的通讯瓶颈，隐藏了并行机的网络拓扑、路由、协议，可以应用到共享存储、消息传递、数据并行的编程模型中；但难以进行算法描述、设计和分析。...参考 [并行计算——结构·算法·编程].陈国良
读取和 put! 写入。close 会关闭一个 Channel，对于一个已经关闭的 Channel，put!...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)。...远程引用有两种类型：Future 和 RemoteChannel。 一次远程调用会返回一个 Future 作为结果。...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
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。...(data parallel) 可以发现每一个for循环都由加减乘除4个任务组成，分别为task A、task B、task C和task D。...按时间顺序从0时刻开始执行i=0到i=3的4个计算单元，运行完成时间假设为T。 ? 图2....图4、任务并行方法图 以图4中的红色核函数为例，执行的是数组A和数组B中第一列的加法运行，此加法核函数随着时间运行，分别执行了A[0] + B[0]、A[4] + B[4]、A[8] + B[8]和A[...，只要需要足够多的并行度，完全可以利用16个任务一起算，即让加减乘除四个任务里的四个按时间执行的任务同时计算。
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。...对并行计算程序进行性能测试和调优是必要的，以找到性能瓶颈并优化程序。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。...在使用并行计算技术时，需要注意数据依赖性、负载均衡、数据共享和性能调优等方面的问题。合理地使用并行计算工具和技术，并注意这些注意事项，可以使C++程序在大规模数据处理和复杂计算任务中发挥出更好的性能。
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...很多人对此表示很惊讶，他们认为并行化是一件非常复杂的事情，需要超级计算机和大量资金，以及相当大的问题，才值得。事实是，人们解决的大多数问题都很容易并行化。...与此同时，并行计算机的格局已经稳定并演变为三种架构：多核机器、托管集群和 PC 的自组织网络。...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。
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。...01 忘掉那该死的并行 Linus Torvalds是一个传奇式的人物（图1），是他给出了Linux的原型，并一直致力于推广和发展Linux系统。...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？...但是，Linus也提出了两个特例，那就是图像处理和服务端程序是可以、也需要使用并行技术的。 仔细想想，为什么图像处理和服务端程序是特例呢？ 和用户终端程序不同，图像处理往往拥有极大的计算量。
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。...multiprocessing.cpu_count() pool = multiprocessing.Pool(processes=count) print pool.map(work, ['ls'] * count)这是一个使用进程池和...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。
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Super Scalar的存在，i++这个add指令和[i]这个load指令和mul指令不存在依赖关系，可以并行，此时执行总时间近似为每次循环执行1次乘法。...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...并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。...本系列大概有6～7篇文章，通过论文和源码和大家一起学习研究。本文将看看 Megatron 如何处理模型并行。...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。
[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...本系列大概有 5 篇文章，通过论文和源码和大家一起学习研究。本文将看看 Megatron 如何处理设置并行。...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...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。...接下来看看数据和张量模型的并行性对性能的影响。在较大的批处理量和微批处理量为1的情况下，数据并行通信并不频繁；张量模型并行需要对批处理中的每个微批进行all-to-all通信。
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： ?
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...(2)--如何划分模型 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (3)--切分数据和运行时系统 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (4)--前向计算 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现...我们接下来分析并行拷贝和计算（Concurrent Copy and Computation: Streams）。...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。...由于线程启动和执行完的时间不确定，所以迭代被分配到哪个线程是无法事先知道的。 当不使用size 时，是将迭代逐个地分配到各个线程。当使用size 时，逐个分配size个迭代给各个线程。...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...GIL 的限制，于是就能用进程和其他技术实现并行计算。...IPython Parallel 有很多优点，其中最令人神往的可能是它允许以交互的方式开发、执行和监视并行应用程序。...IPython 的有点 IPython 的劣势 支持并行和分布计算 适用于较短的作业内容 能用于 Jupyter notebook 如果要执行过程的输出，需要额外的配置 配置简单 Ray Ray 是一款实现并行和分布计算的第三方库...Ray 的优点 Ray 的劣势 支持并行计算和分布计算 针对更大型的业务才会有显著效果 可以在 Jupyter 上使用 能够应用于现有的常见机器学习和神经网络库 整合了多个 Ray 库，如 RLlib
C# 并行任务——Parallel类 一、Parallel类 Parallel类提供了数据和任务的并行性； 二、Paraller.For() Paraller.For()方法类似于...使用Paraller.For()方法，可以并行运行迭代，迭代的顺序没有定义。 在For()方法中，前两个参数是固定的，这两个参数定义了循环的开头和结束。...首先描述它的第一个方法For(int,int,Action)，前面两个参数代表循环的开头和介绍，第三个参数是个委托，整数参数是循环的迭代次数，该参数被传递给委托引用的方法。...四、Parallel.Invoke() Parallel.Invoke()方法，它提供了任务并行性模式。...Parallel.ForEach()用于数据并行性，Parallel.Invoke()用于任务并行性；
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