我如何并行化一个for循环，并将每次重复的结果保存在一个矩阵中？ - 腾讯云开发者社区

对于类似的硬件或者将来可能出现的新硬件，可能需要重复很多这样的工作以及努力。因此，这个过程不像LLVM这样的编译器基础设施那样模块化以及可重用性很强。...每次迭代后，这个k循环都会产生累加的结果，并将这些结果作为iter_args传给下一次迭代。这些iter_args驻留在寄存器中，并在k循环的不同迭代中重复使用。...每次迭代时在该循环中执行的计算的索引也需要向前移动移动一次。...我们使用 MLIR 中的 isLoopParallel 实用程序来查找所有可以并行循环，然后使用 affineParallelize 将它们并行化。...在这个版本的 matmul 中，所有三个矩阵 A、B 和 C 都在 FP16 中。结果的累加也是在FP16完成的。

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GPU加速03:多流和共享内存—让你的CUDA程序如虎添翼的优化技术！

数据拷贝和计算的重叠针对这种互相独立的硬件架构，CUDA使用多流作为一种高并发的方案：把一个大任务中的上述几部分拆分开，放到多个流中，每次只对一部分数据进行拷贝、计算和回写，并把这个流程做成流水线。...内存优化我在本系列第一篇文章提到，CPU和GPU组成异构计算架构，如果想从内存上优化程序，我们必须尽量减少主机与设备间的数据拷贝，并将更多计算从主机端转移到设备端。...例如，一个二维配置，某个线程在矩阵中的位置可以表示为： col = cuda.threadIdx.y + cuda.blockDim.y * cuda.blockIdx.y 如何将二维Block映射到自己的数据上并没有固定的映射方法...矩阵运算一个C = AB的矩阵乘法运算，需要我们把A的某一行与B的某一列的所有元素一一相乘，求和后，将结果存储到结果矩阵C的(row, col)上。...这个实现中，跟未做优化的版本相同的是，每个Thread计算结果矩阵中的一个元素，不同的是，每个CUDA Block会以一个 BLOCK_SIZE * BLOCK_SIZE 子矩阵为基本的计算单元。

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教程 | 如何使用Elixir语言实现深度学习?剖析多层神经网络的构建和训练

神经网络用这个训练集来学习如何得到预测结果。加入新增的训练集数据，我们的图表变成下图： ? 设计在计算机中表示神经网络的最佳方式是通过矩阵。矩阵是线性代数的有用工具，它允许我们对数字向量进行操作。...从图表中可以看出，有 3 列和 3 行。此图表可表示一个 3x3 的矩阵！主体的神经网络模型表示为线性代数矩阵列表。数组（array）中的每个元素可以被认为是一个节点/神经元。...第二个前馈函数接收前一层的输出以及前一层的旧权重和原始输入。然后计算最终输出。至此整个神经网络的计算结束。在这里，通过计算网络中的错误率，我们可以看到得到的结果有多好。过程学习是一个重复的过程。...如果我们的网络没有得到正确的解决方案，它必须再次重复整个过程，直到得到正确结果。每次神经网络将对其自身进行小幅调整，直到达到其最终目标。可以认为这个过程是一个巨大的学习循环。 ?...在我们的循环中，我们需要收集输入和目标，并将其传入到网络中。网络训练数据并计算错误率。我们希望得到的错误率最小。因此我希望网络训练的误差率低于 0.02。

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RetNet：万众期待的 Transformers 杀手

这是一个巧妙的技巧，也是本文的主要贡献之一，它展示了如何通过一些不直观的修改在循环范式中解构 Transformer 设置。...让我们看看循环范式的具体操作是什么：等式 7 中的操作总结了我们看到的内容。首先，使用先前状态向量上的折扣因子并将其与 KT.V 操作相加来更新状态向量。...只是一个棘手的问题，KT.V 如何代替 Q.KT 来达到相同的结果？循环推理——工作示例为了保持一致性，我们继续使用之前的两个标记序列 (N=2)，嵌入大小 D=3 的示例。...因此，即使对循环块计算进行了不直观的更改，结果也与第一步完全匹配。但是让我们完成另一个步骤，看看如何使用此步骤中计算的 S1。步骤 4：计算 n=2 时的 KT.V。...重复相同的外积过程，我们得到：第5步：获取S2。这里的计算稍微复杂一些，因为我们必须将 S1 与折扣因子 γ 相乘，然后再将其添加到上述步骤的结果中：第6步：获得最终输出。

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详解数据库连接池 Druid

JDBC 连接池有一个标准的数据源接口javax.sql.DataSource，这个类位于 Java 标准库中。...对象 notEmpty 的 awaitNanos 方法执行等待，若池子中有连接，将最后一个连接取出，并将最后一个数组元素置为空。...和 pollLast 方法不同，首先方法体内部并没有死循环，通过 Condition 对象 notEmpty 的 await 方法等待，直到池子中有连接，将最后一个连接取出，并将最后一个数组元素置为空。...、应用每次从数据源中获取连接时候，会根据testOnBorrow、testWhileIdle参数检测连接的有效性。...对象池是一种设计模式，用于管理可重复使用的对象，以减少对象的创建和销毁开销。笔者会在接下来的文章里为大家详解：如何使用池化框架 Commons Pool ； Netty 如何实现简单的连接池。

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✅真实对账系统是如何设计并优化的

对账系统的核心代码经过抽象后，也并不复杂，主要是在单线程中循环执行订单和派送单的查询，进行对账操作，最后将结果写入差异库。...将这两个耗时操作并行化后，与单线程执行相比，您会发现在相同时间段内，并行执行的吞吐量接近单线程的两倍，优化效果颇为明显。有了这个思路，接下来我们看看如何用代码实现。...我相信您也已经注意到了，在 while 循环中每次都会创建新的线程，而创建线程是一个耗时的操作。因此，最好能够重复利用已创建的线程。您想到了线程池，确实，线程池能够解决这个问题。...为了实现这种模型，我们需要一个队列来存储生产者产生的数据，消费者则从队列中取出数据执行相应操作。针对这个对账项目，我设计了两个队列，其元素之间存在对应关系。...使用两个队列的好处在于，对账操作可以每次从订单队列取出一个元素和派送单队列中取出一个元素，然后执行对账操作，确保数据的一致性。接下来，让我们看看如何通过双队列实现完全并行化。

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常用但不为人知的应用场景

我们使用两个循环遍历原始矩阵中的元素，并将其存储到旋转后的新矩阵中。...创建一个新的二维整型数组result，其行数和列数都为n。结果数组用于存储旋转后的矩阵。接着，使用两个循环遍历原始矩阵matrix中的每个元素。...我们首先使用一个Map来记录每个元素出现的次数，然后使用一个循环遍历数组中的元素，并将其存储到Map中。...在每次查找过程中，都会将数组的范围缩小一半，因此最差情况下的时间复杂度为O(log n)。如果要查找的元素不存在于数组中，则返回-1。4....当发现arrayi与arrayi+1不相同时，说明发现了新元素，将它加入到结果数组，并将指针j向后移动一位。最后将数组截取长度为j，返回不重复的元素数组。

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Hinton口中破解宇宙终极秘密的GPT-3厉害在哪？这有篇涂鸦详解

下面，我就只给二维矩阵画成小方块，然后旁边标上尺寸。如果需要，我还会将矩阵分行以明确表示每一行对应于序列中的单词。另外需要注意的是，词向量矩阵是分别并行地和各个词的独热向量相乘的。...位置编码因此，为了对序列中的词位置进行编码，首先需要获得词位置（一个取值范围为[0-2047]的标量），并将其传递给12288个频率不同的正弦函数。我还不太清楚这个操作背后的具体原理。...所谓多头其实就是上面说到的注意力机制被重复了多次（在GPT-3是96次），每次重复都有着不同的query, key, value转换矩阵。...每次attention头的结果（单个2048 x 128矩阵）被拼接起来，最后获得一个2048 x 12288矩阵，然后为了获得更好效果，将其和一个线性投影相乘（不改变形状）。...残差连接&标准化在“多头注意力”和“前馈”模块后，有一个残差连接，模块输入和输出相加，然后对结果进行标准化。这在深度学习模型中现在已经很常见（自ResNet起）了。

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R︱foreach+doParallel并行+联用迭代器优化内存+并行机器学习算法

包简介与主要函数解读 foreach包是revolutionanalytics公司贡献给R开源社区的一个包，它能使R中的并行计算更为方便。...所以这个我超级喜欢！这里需要注意的一点是：a, b叫循环变量，循环次数取两者长度中最小的。譬如a=1,2,3 b=1,2，也就只能循环两次。...，每次定义一个iterator，它都内定了“循环次数”和“每次循环返回的值”，因此非常适合结合foreach的使用。...循环次数为prod(vn)，每次返回的向量中每个元素都从1开始，不超过设定 vn，变化速率从左向右依次递增。...（参考：R语言︱函数使用技巧（循环、if族/for、switch、repeat、ifelse、stopifnot）） 2、并行的时候，如何导入多个数值型变量？

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【NLP自然语言处理】Transformer模型的几大核心优势与应用前景

学习目标掌握Transformer相比于RNN/LSTM的优势和背后的原因. 掌握Transformer架构的并行化是如何进行的....Transformer架构的并行化过程 2.1 Transformer架构中Encoder的并行化首先Transformer的并行化主要体现在Encoder模块上....但是从另一个角度看, 我们真实计算注意力分布的时候, 采用的都是矩阵运算, 也就是可以一次性的计算出所有token的注意力张量, 从这个角度看也算是实现了并行, 只是矩阵运算的"并行"和词嵌入的"并行"...但是在预测阶段, 如果预测的结果语句总共有20个token, 则需要重复处理20次循环的过程, 每次的输入添加进去一个token, 每次的输入序列比上一次多一个token, 所以不认为是并行处理....Encoder模块在self-attention层, 因为各个token之间存在依赖关系, 无法独立计算, 不是真正意义上的并行化.

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Unity基础教程系列(新)（六）——Jobs（Animating a Fractal）

每一个都是上一个级别的五倍，因为我们给了每个部件五个孩子。我们可以这样做，将级别数组的创建变成一个循环，追踪数组的大小，并在每次迭代结束时将其乘以5。 ?...可以通过在每次迭代中增加子索引并将其在适当的时候重置为零来做到这一点。或者，我们可以在另一个嵌套循环中显式创建五个子代。这就要求我们在每次迭代中将分形部分索引增加5，而不仅仅是增加它。 ? ?...接下来，创建一个新的Update方法，该方法遍历所有级别及其所有部分，并将相关的分形部分数据存储在变量中。我们再次从第二个级别开始循环，因为根部分不会移动并且始终位于原点。 ?...创建转换矩阵的最简单方法是调用静态Matrix4x4.TRS方法，并将位置，旋转和比例作为参数。它返回一个Matrix4x4结构，我们可以将其复制到数组中。...减少的数量取决于可用的CPU内核数，这受硬件限制以及有多少其他进程已声明线程。批次计数控制如何将迭代分配给线程。每个线程循环执行一个批处理，执行一些记账，然后循环执行另一个批处理，直到完成工作。

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长文 | 详解基于并行计算的条件随机场

此时困住你的就是加速问题。我认为的加速大概分为两种：算法的本身的速度。程序中的循环怎么改为矩阵计算，也就是并行计算。这里先以条件随机场CRF为例，详细讲解CRF原理和如何加速的并行计算。...我们看到矩阵N第0维循环变化，第1维不变，但是上面的只是一组数据，我们需要三组，所以我们对该N进行二维扩展，也就是列复制： ?...上面的只是表示一个句子的计算，我们为了加快速度，或者使用GPU的时候，需要用到batch，那么batch里的上述N T E是怎么个存在形式呢？以batch = n为例：N数据格式为： ?...其中，X^i_j中的i表示batch里的第i组矩阵，j表示batch里的第i组中位置为j的数据。...我们的目的是，选取可能性最高的，又因为可能性最高在这里表示得分最高，然后根据最高的得分，我们向前一个一个的选取每次前一个最高得分的节点，最终这些所有的节点就是我们的最后的预测序列。

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【收藏版】长文详解基于并行计算的条件随机场

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.NET Core 仿魔兽世界密保卡实现

《魔兽世界》的老玩家都知道，密保卡曾经被用于登录验证，以保证账号安全。今天我用.NET Core模拟了一把密保卡（也叫矩阵卡）的实现，分享给大家。密保卡的原理这是一张典型的魔兽世界密保卡。...而因为黑客没有拿到你的密保卡，因此他不知道矩阵中的数字，无法登录你的账号。...即使抓取了几次你的输入，但由于每次登录账号被随机选中的单元格组合都不同，因此对于一张7X12的密保卡，黑客需要抓（对不起我数学40分这个算不出来）次，才能完全掌握你的密保卡信息。...源代码传送门：https://go.edi.wang/fw/5d12778d Cell 类 Cell用于描述矩阵卡中的单元格。对于一个Cell，它拥有行标、列标和值三个属性。...将Cells中的数据拼成一个以逗号分隔的字符串中。以便于持久化的时候和Card类型的属性一起包在一个Json字符串中，看起来不会太长。

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128-R茶话会21-R读取及处理大数据

前言最近要处理一个100K*1M 左右大小的矩阵，这个矩阵的行为病人记录，列则是每个突变位点的突变信息，记录为0,1,2。这个矩阵单纯大小就有300多G，我该如何去读取它、处理它呢？...通过设置循环，每次固定读取一定行数的文件，并设置循环退出条件为读取结果为零即可： while( TRUE ){ # read genotype tmp 并行处理的包，似乎无法处理readLines 这种文件链接，在我的测试中，每次并行循环都会重建链接，也就是若干个前N 行的文件。 1.2-将数据拆分那么该如何来并行呢？.../Out/${id} ; done 但显然，这样并不能达到我实现并行的目的。我一共拆分成了100个文件，如何做到同时并行10个脚本呢？也就是1..10,11..20等等，10个为一组。...如果更大规模的数据量呢？至少我暂时还没有遇到。而且简单的数据处理，linux 中的sed 或awk 也是不错的选择，csvtk 也是一个很好用的软件。 ps：感觉我的这期翻译味好重，奇怪了。

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给 AI 换个“大动力小心脏”之 OCR 异构加速

1.文字识别技术- OCR OCR技术，通俗来讲就是从图像中检测并识别字符的一种方法，在证通用文字识别、书籍电子化、自动信息采集、证照类识别等应用场景中得到了广泛应用。...架构包括三部分： 1) 卷积层，从输入图像中提取特征序列，将图像进行空间上的保序压缩，相当于沿水平方向形成若干切片，每个切片对应一个特征向量； 2) 循环层，预测每一帧的标签分布；采用双层双向的LSTM...权重矩阵数据量大，同时时间序列上数据存在前后依赖关系，模型中可挖掘的的计算并行度小。...对于核心PE单元，我们将其细分为64个bank，每一个bank由64个级联的DSP组成，利用DSP特性完成向量乘法过程中的乘累加过程。计算架构设计的关键在于降低访存消耗。...LSTM模型中，峰值计算性能为2.4Tops，FPGA 2us内可以完成一次核心矩阵为1024*512的计算过程（8次1*1024与1024*512向量乘矩阵及相关的激活函数）。

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数学建模--图论与最短路径

它通过动态规划的方法逐步更新各顶点对之间的最短路径。基本步骤：初始化一个矩阵，其中包含图中所有顶点对的初始距离。...并行计算：使用多核处理器并行计算，例如在Matlab中使用parfor循环代替传统的for循环，这样可以利用多核处理器的优势来加速计算。...Floyd算法在处理多源最短路径问题时的具体实现步骤如下：初始化邻接矩阵：首先，需要一个n×n的邻接矩阵D来存储所有顶点对之间的最短距离。...为了检测并处理负权边的图中的负环，Bellman-Ford算法在求解最短路径后，会进行一次额外的循环（即第n次循环）。这个额外的循环的目的是检查是否存在一个环，其权重之和小于零。...返回结果：如果在第n次松弛操作中没有发现任何顶点的距离被更新，则说明不存在负权环；否则，存在负权环。

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暑期追剧学AI (4) | 人工智能关键概念“神经网络”是什么？不信看完这个视频你还不懂！

想象有这样一个矩阵，每次我们将输入数据与之相乘，结果都将给出正确的输出，棒呆了对吧？这就是我们试图做的。...因此用该矩阵乘，以我们的输入，并将结果传递给这个激活函数，就得到一个输出值，4个猜测值，每个数据点一个！但这些猜测是错误的！...我们来计算误差对权重的偏导数，就得到了一个梯度值。梯度下降法实际就是要寻找一个误差函数的最小值，因此让我们通过增加梯度值来调整矩阵中的值。现在我们预测的输出结果就好一点了。让我们来重复做这件事情。...让我们来看看，依旧先对网络中的权重值进行随机初始化，并将它看做二维神经元数组。每一个神经元有一个具体的拓扑位置，并且包含与输入向量具有相同维度的权重向量。...他的笔记让我记忆犹新，它阐释了如何在线性回归背景下，利用L2正则化来减少对高阶多项式的过拟合，尤其是应用在电影票房和电影评分的关系上。

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从概念到实践，我们该如何构建自动微分库

我希望性能可以与可用 CPU 内核的数量大致呈线性关系。这意味着在整个图形的层次上进行并行化，而不是对单独的操作。每个计算线程将有它自己的计算图副本，但在更新时写入共享参数缓冲区。...他们连续地储存在内存中，可能会减少内存的寻址问题。 2. 他们的所有权很容易解释。这使得克隆计算图图非常简单：只需克隆节点向量即可。这一点很重要，因为我依靠于为我的并行处理方法提供多个图的副本。...我们定义一个 Node 类型作为所有可能的节点类型的集合，并将其储存在节点向量中。这样，所有的节点就具有相同的类型了。但我们仍然需要将 Node 的方法从封装的 Node 类型分配到所包含的内部节点。...因为每个节点可以重复使用任意次数，我用 Rust 中的 Rc相当于 C++中的 shared_ptr。...这种方法的一个直接缺点是模糊了图的所有权结构，使克隆和序列化/反序列化变得困难：因为节点可以被重复利用，单纯的克隆/反序列化将导致创建相同节点的多个副本。

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机器学习之基于PCA的人脸识别

.bmp格式的文件名，并将结果存储在pictures变量中。...meanFace=ones(size(sample,1),1)*meanFace;% 矩阵化样本均值将样本均值重复扩展为与sample矩阵相同大小的矩阵。...通过以上代码，可以实现基于不同维度的特征向量重构人脸，并将结果显示在一个子图网格中。每个子图对应一个特定的维度值，同时还在每个子图上方显示该维度的标签。...每个循环迭代15次，每次连接11个样本。创建空矩阵result，用于存储不同k值和维度下的识别率。使用两个嵌套循环，分别遍历k值和维度范围。...如果测试数据点的类别与正确类别不一致，则增加误差计数。计算识别率，并将结果存储到result中。将一维结果矩阵result转换为二维矩阵，以便后续绘制图形。

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【论文解读】基于MLIR生成矩阵乘法的高性能GPU代码，性能持平cuBLAS

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