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....数据并行方法图 数据化并行使用的OpenCL的API函数是：clEnqueueNDRangeKernel() 以下是参考程序： host.cpp: #include "stdafx.h"
-- 建立测试表 CREATE TABLE t (a NUMBER); -- 建立存储过程 CREATE OR REPLACE PROCEDURE p_parallel (p_min IN
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。...但是最低迭代并没有数据出来，这是因为他是返回调用 Break 语句的最低迭代的整数，在这我们并没有break。...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；
高性能的多来自于并行，因此本文分别讨论了指令并行和数据并行的设计方法。...卷积计算中的数据并行 3.1 单指令多数据（SIMD） 单指令多数据，故名思意是指在一条指令控制多组数据的计算。...根据指令流和数据流之间的对应关系，可以将处理器分为以下几个类别 SISD，单指令流单数据流，顺序执行指令，处理数据，可以应用指令并行方法 SIMD，单指令流多数据流，同一指令启动多组数据运算，可以用于开发数据级并行...MISD，多指令流单数据流，暂无商业实现 MIMD，多指令流多数据流，每个处理器用各种的指令对各自的数据进行操作，可以用在任务级并行上，也可用于数据级并行，比SIMD更灵活 由于TPU应用在规则的矩阵...，提高了数据并行度。
作者：Saptadeep Pal等 机器之心编译 参与：魔王、杜伟 数据并行（DP）是应用最广的并行策略，对在多个设备上部署深度学习模型非常有用。...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。...数据并行化（Data parallelism，DP）是应用最为广泛的并行策略，但随着数据并行训练设备数量的增加，设备之间的通信开销也在增长。...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，即每一个数据并行化 worker 包含多个设备，利用模型并行化分割模型数据流图（model dataflow graph，DFG）并分配至多个设备上...该研究的贡献如下： 当 DP 愈加低效时，可以使用混合并行化策略（即每个数据并行化 worker 在多个设备上也是模型并行化的）进一步扩展多设备训练。
数据结构与pandas非常相似，比较容易理解。...一、数据读取与存储 先来看看dask能读入哪些内容： ?...npartitions=2) >>> df = b.to_dataframe() 变为dataframe格式的内容 . 4、Dask Delayed 并行计算 from dask import delayed...二、Delayed 并行计算模块 一个先行例子，本来的案例： def inc(x): return x + 1 def double(x): return x + 2 def add...三、和SKLearn结合的并行算法 广义回归GLM：https://github.com/dask/dask-glm tensorflow深度学习库：Dask-Tensorflow 以XGBoost
数据并行是指对源集合或数组中的元素同时（即并行）执行相同操作的情况。...简单的并行for循环 Parallel.For(0, length, i => { //do something about i }); 并行foreach循环...localInit: 用于返回每个任务的本地数据的初始状态的函数委托。 body: 将为每个迭代调用一次的委托。 localFinally: 用于对每个任务的本地状态执行一个最终操作的委托。...类型参数: TLocal: 线程本地数据的类型。 第三个参数的类型为 Func，其中 TResult 是将存储线程本地状态的变量的类型。...类型参数告知编译器将要用于存储线程本地状态的临时变量的类型。 此示例中的 () => 0 表达式表示线程本地变量的初始值为零。如果是一个对象，是这样：() => new MyClass()。
GPU是一个流处理器，它会依次处理有序的相似数据。由于这些数据的相似性（例如一组顶点或者像素），GPU可以进行大规模的并行处理。...如果我们为每个片元的本地寄存器都提供了一点存储空间，用于保存程序运行状态，当第一个片元着色器程序停滞时，可以切换到另一个片元着色器程序，这个切换过程很快，因为基本不需要切换指令，只需要切换顶点数据等。...那么这种架构的优势就很明显了，可以使用更小的硅芯片（也就意味着更小的功耗）来处理数据（比如解析代码等）和进行切换（因为都是并行运算）。...用现代GPU的术语来说，每个片元的像素着色器调用都可以被称为一个线程，但不同于CPU的线程，它包括用于存储着色器输入数据的存储空间，以及用于着色器执行的任何寄存器空间。...当需要存储读取时，必然是全部的线程都遇到了，此时这个warp会切换到另一个wrap，但每个线程的数据不会被修改，warp也会记录下线程正在执行的指令。这个交换只是将一组处理器核心指向了另一组线程。
并行数据库系统是新一代高性能数据库系统，致力于开发数据库操作的时间并行性和空间并行性，是当今研究热点之一。并行数据库技术起源于20世纪70年代的数据库机研究，希望通过硬件实现关系操作的某些功能。...90年代以后，存储技术、网络技术、微机技术的迅猛发展，以及通用并行计算机硬件的发展，为并行数据库技术的研究奠定了基础。 ！...并行数据库系统的目标 一个并行数据库系统应该实现高性能、高可用性、可扩充性等目标。...例如，通过将数据库的多个磁盘上分布存储，利用多个处理机对磁盘数据进行并行处理，可以解决磁盘的瓶颈问题。...数据复制还应与数据划分技术相结合，以保证当磁盘损坏时系统仍能并行访问数据。 2） 可扩充性 并行数据库系统的可扩充性是指系统通过增加处理和存储能力，使其具有可平滑地扩展性能的能力。
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。...内存带宽，这个也不可小视，因为计算机内部数据的传输并不是无限大的。I/O带宽，这个直接限制了程序的运行速度。...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。
FileOutputStream os = openFileOutput("file.txt", Context.MODE_PRIVATE); String text = "写数据到文件...data/data//files目录下 openFileOutput和openFileInput方法可以获得操作文件的OutputStream以及InputStream对象，而且可以通过流对象处理任何文件的数据...totalBlocks = stat.getBlockCount(); return totalBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置存储剩余存储空间...stat.getAvailableBlocks(); return availableBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置存储总的存储空间...byte[] buffer = new byte[8192]; int count = 0; // 写入数据
数据缓存 通过《网络数据采集和解析》一文，我们已经知道了如何从指定的页面中抓取数据，以及如何保存抓取的结果，但是我们没有考虑过这么一种情况，就是我们可能需要从已经抓取过的页面中提取出更多的数据，重新去下载这些页面对于规模不大的网站倒是问题也不大...使用NoSQL Redis简介 Redis是REmote DIctionary Server的缩写，它是一个用ANSI C编写的高性能的key-value存储系统，与其他的key-value存储系统相比...Redis支持数据的持久化（RDB和AOF两种方式），可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。...Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供hash、list、set，zset、hyperloglog、geo等数据类型。...配置底层有多少个数据库。 配置Redis的持久化机制 - RDB。 配置Redis的持久化机制 - AOF。 配置访问Redis服务器的验证口令。
SharedPreferences作为android的存储方式有以下特点： 1.只能存放key-value模式的键值。 2.本质就是就是以xml文件在应用程序所在包中存放数据。...用户不需要去 xml文件的生成和解析 4.由于 SharedPreferences 只能存放key-value 简单的数据结构，通过用来做软件配置参数，用来配置用户对软件的自定义或设置参数。...如果要存在复杂的数据，可以使用文件，如果还需要方便的增删改查 的话，就只能用Sqlite数据库来完成 下面是该使用的代码： 所用的字符串 <?...this.getApplicationContext()); pref.save(name, ID, phone); Toast.makeText(this.getApplicationContext(), "写入数据成功...用户只需要创建一实体，然后想里面添加数据和取出数据，即可 结果如下：
◆ NoSQL数据存储 传统的架构方法是在服务之间共享一个数据库，而微服务却与之相反，每个微服务都拥有独立、自主、专门的数据存储。...选择理想的数据存储的第一步是确定微服务数据的性质，可以根据数据的特点将数据大致做如下划分。 全局共享数据：缓存服务器是存储短暂数据很好的例子。...◆ K-V存储 K-V存储指按照键值（Key-Value）进行的数据存储，其中Key是数据的标识，和关系数据库中的主键含义一样；Value是具体的数据。...◆ 列式数据库 顾名思义，列式数据库就是按照列来存储数据的数据库，与之对应的传统关系数据库被称为“行式数据库”，关系数据库就是按照行来存储数据的。...相关推荐 推荐文章 干货：RabbitMQ核心概念及工作原理 中高级程序员可能都不会使用spring-boot-starter-jdbc访问MySQL 探索云原生技术之基石——Docker容器 一种并行
对于大型数据集，这可能是一项艰巨的任务，因此我们可以使用并行处理来缩短时间。...但首先，让我们利用multiprocessing包并创建一个部分函数来并行地将几个观察结果与目标进行比较(这将节省大量时间和内存)。...这是经过并行处理30万个100个特征的样本的结果。你可能会遇到具有更多特征和更多观察的数据集。...你会看到，对于前三分之一的数据（1/5概率为1的数据），你会看到有一个峰值，Jaccard的相似性得分为0.2（20%）。其他山峰也一样。...结论 当你有二值数据(如指标特征或虚拟变量)，并希望在观察数据之间创建某种距离度量时，请考虑这个Jaccard系数/相似性得分。这是相当直观的，但是需要一些额外的工作来在大量的数据上进行测量。
上一篇请阅读：深入并行：从生产者到消费者模型深度理解Oracle的并行 数据倾斜对不同分发方式的影响 数据倾斜是指某一列上的大部分数据都是少数热门的值(Popular Value)。...Hash join 时, 如果 hash join 的右边连接键上的数据是倾斜的, 数据分发导致某个 PX 进程需要处理所有热门的数据, 拖长sql 执行时间, 这种情况称为并行执行倾斜。...对于 Exadata, Smart Scan支持布隆过滤卸载到存储节点, 存储节点扫描 lineorder 时, 使用布隆过滤排除 272M 行记录, 对于 符合条件的数据, 把不需要的列也去掉....对于非 Exadata 平台, 由于没有 Smart Scan 特性, 数据的过滤操作需要由 PX 进程完成,布隆过滤的效果不会这么明显. 12C 的新特性 Database In-memory, 支持扫描列式存储的内存数...没有布隆过滤作为条件, 每个 PX 进程需要从 存储节点接收 75M 行记录。 2.
但是它需要对模型中每个参数存储helper_sum并频繁更新对应的学习率，影响性能。因此，如何将其有效地应用到数据并行框架中，是我们所需要解决的另一个重点问题。 系统概述 如何数据并行？...数据并行：指对源数据集合中的元素同时（即并行）执行相同操作的情况。在数据并行操作中，将对源数据集合进行分区，以便多个并行处理单元能够同时对不同的子数据集合进行操作。...图3 2 GPU数据并行系统框架示意 GPU Worker Group: 数据并行的承载体 数据并行以Worker Group为基本组织形式，调度来源于CPU，计算资源来源于GPU卡。...在数据并行的场景下，将每颗GPU绑定一个Worker Group，即形成8路数据并行的并行化训练配置。...当前最优解：线形拓扑 我们针对多GPU场景设计了参数交换的线形拓扑： 线形拓扑从空间上来看，如图6所示，将存储参数的矩阵、存储梯度的矩阵等量划分了Partition，Partition数量是Worker
1、数组概念 数组就是存储数据长度固定的容器，保证多个数据的数据类型要一致。 软件的基本功能是处理数据，而在处理数据时，必须先进行数据持有，将数据持有之后，再对数据进行处理。...我们将程序中可以临时存储数据的部分叫做容器。 Java当中具有持有数据功能的容器中，数组是最基本的，也是运算速度最快的。...2.1、格式一 2.1.1、数组定义格式 数组存储的数据类型 [] 数组名字 = new 数组存储的数据类型[长度]; 2.1.2、格式说明 **数组存储的数据类型：**创建的数组容器可以存储什么数据类型...数组存储的数据类型： 创建的数组容器可以存储什么数据类型。 **长度：**数组的长度，表示数组容器中可以存储多少个元素。 2.1.3、注意 数组有定长特性，长度一旦指定，不可更改。...2.1.4、案例 需求：定义可以存储3个整数的数组容器 int arr[]= new int[3]; 2.2、格式二 2.2.1、数组定义格式 数据类型[] 数组名 = new 数据类型[]{元素1,元素
，支持串行和并行处理 内置正则解析，html转义，json转换等数据清洗功能，直接输出可用文件 插件式设计，能够非常方便地增加其他文件和数据库格式 能够支持几乎一切网站，能自动填入cookie github...（GE）:如生成100个字典，键为1-100，值为‘1’到‘100’ 转换器（TF）:如将地址列中的数字提取到电话列中 过滤器（FT）:如过滤所有某一列的值为空的的字典 执行器（GE）:如将所有的字典存储到...：如何采集所有二手房数据呢？...并行优化 最简单的并行化，应该从流的源头开始： ? 但如果队首只有一个元素，那么这种方法就非常低下了： ? 一种非常简单的思路，是将其切成两个流，并行在流中完成。 ?...以大众点评为例， 北京有14个区县，有30种美食类型，那么先通过流1,获取420个元素，再以420个元素的基础上，进行并行，这样速度就快很多了。
1.概述数据加载速度是评判数据库性能的重要指标，能否提高数据加载速度，对文件数据进行并行解析，直接影响数据库运维管理效率。...Copy命令是大家都比较熟悉的，但Copy命令导入数据需要通过CN节点，制约了数据的导入性能，无法实现并行、高效的加载。而AntDB并行加载工具可以绕过CN节点，直连数据节点，大大提高了加载的速率。...数据处理线程是多个，并行分析行数据，并加载到相应数据节点。图片2.2 文本处理并行加载工具支持Text和Csv两种格式的文件，下面简要说明下。...Text和Csv文件都是以纯文本形式存储表格数据的，文件的每一行都是一个数据记录。每个记录由一个或多个字段组成，用分隔符分隔。文本处理线程的任务就是从文件中提取一行完整的记录，然后发送给数据处理线程。...8.支持编码转换 并行加载工具支持数据编码转换，在文件中数据和数据库的编码不同时，工具会对文件中数据编码的转换之后再插入数据库。4.性能并行加载工具相比Copy命令，有效提升了数据加载的效率。
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