作者：Yi Dong 编译：1+1=6 1 前言 在金融领域，计算效率有时可以直接转化为交易利润。量化分析师面临着在研究效率和计算效率之间进行权衡的挑战。...CuPy库方法-单核GPU CuPy提供了一种从原始CUDA源定义GPU内核的简单方法。RawKernel对象允许大家使用CUDA的cuLaunchKernel接口调用内核。...下面的代码示例将障碍期权的计算代码封装在RawKernel对象中： cupy_barrier_option = cupy.RawKernel(r''' extern "C" __global__ void...之前使用的NVIDIA V100 GPU只有16GB的内存，几乎达到了运行8M模拟的内存极限。 DASK是RAPIDS在GPU上进行分布式计算的集成组件。...https://dask.org/ 首先，将所有计算封装在一个函数中，以允许在函数调用结束时释放分配给GPU的内存。该函数为随机数种子值添加一个额外的参数，这样每个函数调用都有一个独立的随机数序列。
作者：Yi Dong 编译：1+1=6 1 前言 上一期推文中，我们使用了Numba和CuPy来运行蒙特卡罗模拟来确定亚式障碍期权的价格。 ?...在今天的推文中，我们将使用一个全连接网络来学习亚式障碍期权的定价模式。采用蒙特卡罗模拟作为训练的定价依据。...我们将修改之前的单一亚式障碍期权定价代码来处理一批障碍期权定价。...import from_dlpack cupy.cuda.set_allocator(None) cupy_batched_barrier_option = cupy.RawKernel(r'''...在训练方面，我们使用了一个高级库Ignite来训练PyTorch中的神经网络： ?
你需要一个符合 C99 标准的 C 编译器，以及一个符合 C++17 标准的 C++ 编译器。...您需要一个符合 C99 标准的 C 编译器，以及一个符合 C++17 标准的 C++编译器。 虽然构建 NumPy 不需要 FORTRAN 77 编译器，但运行numpy.f2py测试需要。...这些环境变量在 Meson 文档中的参考表中 有文档记录。 请注意，环境变量只会在干净构建时生效，因为它们会影响配置阶段（即，meson 设置）。...请注意，只有在干净的构建过程中，环境变量才会得到应用，因为它们影响配置阶段（即 meson setup）。...在实现__array_wrap__的每个对象的末尾，将对具有最高数组优先级的输入对象调用此方法，或者如果指定了输出对象，则在输出对象上调用此方法。
选自GitHub 机器之心编译 参与：李泽南、吴攀 Chainer 是一个灵活的神经网络框架，它的一个主要目标就是展现灵活性，允许我们用简单直观的方式编写出复杂的架构。...Chainer 项目链接：https://github.com/chainer 大多数现有的深度学习框架都是基于「定义-运行（Define-and-Run）」方式的，即先定义一个网络，然后用户对其输入批量梯度下降...由于网络在前向/反向计算之前已经固定，所有逻辑必须作为数据嵌入到网络架构中。...重要更新说明 CuPy 已从 Chainer 中分离，现在是一个单独的包：https://github.com/cupy/cupy 这意味着如果你想让 Chainer 使用 GPU 的话，你需要安装 CuPy...如果你有一个修改意见，请将其置于主分支中。 发布说明 以下内容仅是在 v2.0.0b1 上的改进。
选自Github 作者：Santosh Gupta 机器之心编译 参与：杜伟、一鸣、泽南 机器学习中，有一个限制速度的环节，那就是从 CPU 到 GPU 之间的张量迁移。...SpeedTorch 背后的技术 SpeedTorch 如此之快的技术是因为它是基于 Cupy 开发的。CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达 GPU 上实现 Numpy 数组的库。...CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像，并且在大多情况下，它可以直接替换 Numpy 使用。只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码，用户就可以实现 GPU 加速。...你需要在导入 SpeedTorch 之前事先安装和导入 Cupy。 安装步骤如下： !...本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
NumExpr的使用及其简单，只需要将原来的numpy语句使用双引号框起来，并使用numexpr中的evaluate方法调用即可。...Python 中 Numba 编译的数值算法可以接近 C 或 FORTRAN 的速度。...CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达 GPU 上实现 Numpy 数组的库。...在新版的pandas中，提供了一个更快的itertuples函数，如下可以看到速度快了几十倍。...C语言的Python 编译器，在一些计算量大的程序中，可以Cython来实现相当大的加速。
那么我们需要一个软件优化的思路，首先我们需要明确软件本身代码以及函数的瓶颈，最理想的情况就是有这样一个工具，能够将一个目标函数的代码每一行的性能都评估出来，这样我们可以针对所有代码中性能最差的那一部分，...简单介绍一下每一列的含义：代码在代码文件中对应的行号、被调用的次数、该行的总共执行时间、单次执行所消耗的时间、执行时间在该函数下的占比，最后一列是具体的代码内容。...在演示line_profiler的性能测试之前，让我们先看看如何将一个fortran的f90文件转换成python可调用的动态链接库文件。...由于这里的cupy库没有安装成功，所以这里暂时没办法测试而注释掉了。...另外，在测试的过程中我们还可以发现，不同形式的正弦三角函数实现，性能是存在差异的，只是在日常使用频率较低的情况下是不感知的。
HTML SSR（Server-Side Rendering）：服务端渲染，用户请求到来时动态生成 HTML 通过各种方式在 CSR 开始之前预先渲染出页面内容，从而加快首屏性能，同时满足 SEO 的需要...但也存在明显的缺陷——只能用来渲染静态内容，使得一个原本很厉害的方案很难有用武之地。那么，有没有办法扩大其适用场景？ 有。...内容更新其实就是重新 SSG，所以只缺一个更新时机…… 另一个不那么显而易见的限制是静态内容的数量，因为渲染工作要在编译时全部完成，如果静态数据有 100 万条，就要编译生成 100 万份 HTML，编一次可能需要好几天...于是，SSG 与 SSR 一拍即合，SSG 只编译生成小部分热点页面，其余的在运行时通过 SSR 生成。...，没有应用服务器的高额机器成本，也不用担心 SSR 在线服务的可用性和运维工作 借助 SSR 扩大 SSG 的应用场景不得不考虑与之俱来的成本问题，那么，有没有成本更低的办法？
2、volatile 1、64位写入的原子性（Half Write） 如，对于一个long型变量的赋值和取值操作而言，在多线程场景下，线程A调用set(100)，线程B调 用get()，在某些场景下，返回值可能不是...在32位的机器上，一个64位变量的写入可能被拆分成两个32位的写操作来执行。这样一来，读取的线程就可能读到“一半的值”。解决 办法也很简单，在long前面加上volatile关键字。...这里只探讨为了实现volatile关键字的语义的一种参考做法： 在volatile写操作的前面插入一个StoreStore屏障。保证volatile写操作不会和之前的写操作重排序。...4、JSR-133对volatile语义的增强 在JSR -133之前的旧内存模型中，一个64位long / double型变量的读/ 写操作可以被拆分为两个32位 的读/写操作来执行。...从JSR -133内存模型开始 （即从JDK5开始），仅仅只允许把一个64位long/ double 型变量的写操作拆分为两个32位的写操作来执行，任意的读操作在JSR -133中都必须具有原子性（即
1 什么是JVM内存模型 我们都已经知道，导致可见性的原因是缓存，导致有序性的原因是编译优化，那解决可见性、有序性最直接的办法就是禁用缓存和编译优化，但是这样问题虽然解决了，咱们程序的性能可就堪忧了。...我之前也是搞混了 volatile 变量的语义，错误的认为“如果我将变量声明为volatile 类型，就是禁用了CPU缓存，会影响性能”，经过查询相关文档之后，才认识到自己的错误。...管程中的锁在 Java 里是隐式实现的，使用synchronized关键字之后，代码进入同步块之前，会自动加锁，而在代码块执行完会自动释放锁，加锁以及释放锁都是编译器帮我们实现的。...好吧我们再来回头看看final关键字 前面已经描述过 volatile 为的是禁用缓存以及编译优化，我们再从另外一个方面来看，有没有办法告诉编译器优化得更好一点呢？...final 修饰变量时，初衷是告诉编译器：这个变量生而不变，可以可劲儿优化。 Java 编译器在 JDK1.5 以前的版本的确优化得很努力，以至于都优化错了。
recompile: bool = False, # Recompile at every epoch ): 我们挑几个重要的参数来说 os_cache 缓存策略...，当你每个epoch所对应的操作不一样，那么你就需要重新用JIT编译相关操作 memory_manager 这是一个内存管理对象，当数据集能够完全放进内存中时，则可以通过memory_manager设置相关策略..."编译器"，其思路就是利用numba.njit来将相关预处理操作编译，进行加速 class Compiler: @classmethod def set_enabled(cls, b):...上的一些讨论还提到了，他们实现了一个更快版本的NormalizeImage操作，对应的代码是在：https://github.com/libffcv/ffcv/blob/main/ffcv/transforms...cupy的ElementwiseKernel，进行逐元素操作： kernel = cp.ElementwiseKernel(f'uint8 input, raw {tn} table', f'{tn}
因为启动应用程序时，CLR会首先创建应用程序域，然后在应用程序域中加载程序集并将其锁定。因此在卸载程序集之前是无法更新文件的。而卸载程序集的唯一办法就是卸载加载程序集的应用程序域。...到这里，你可能会好奇，为什么在开发ASP.NET网站时，我们却可以持续编译项目，而不会报这个提示呢？毕竟我们是从编译目录起的站点啊，而且我们每次编译会更新程序集的啊？！！！...在ASP.NET应用程序启动时，它会将应用程序路径中的程序集文件复制到另外一个路径，然后从另外一个路径加载程序集并锁定。这样原来路径的程序集文件就不会锁定，从而可以更新。...但位于GAC（全局应用程序集缓存）中的程序集不会被复制。...Disabling shadow copying 即然Shadow Copying会导致大体量的ASP.NET应用启动很慢，那有没有办法改进呢？
在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案，包括之前的博客中提到的cupy、pycuda和numba.cuda，都是GPU加速的标志性Python库。...这里我们重点推numba.cuda这一解决方案，因为cupy的优势在于实现好了的众多的函数，在算法实现的灵活性上还比较欠缺；而pycuda虽然提供了很好的灵活性和相当高的性能，但是这要求我们必须在Python...这里为了展示GPU加速的效果，我们就引入一个在分子动力学模拟领域中常见的问题：近邻表的计算。...这里我们还使用到了numba.jit即时编译的功能，这个功能是在执行到相关函数时再对其进行编译的方法，在矢量化的计算中有可能使用到芯片厂商所提供的SIMD的一些优化。...这种计算场景可并行化的程度较高，而且函数会被多次用到（在分子动力学模拟的过程中，每一个step都会调用到这个函数），因此这是一种最典型的、最适用于GPU加速场景的案例。
一、背景 随着项目越来越大，编译的耗时也在默默地不断增加。无论是开发阶段还是生产集成，编译耗时都成为了一个不容小觑的痛点。...我们用的是vscode代码编辑器，在调用webpack位置前，debugger打断点，同时使用console命令输出变量webpackConfig，即最终生成的webpack配置。...根据上述耗时统计，可以知道babel-loader是最耗时的loader，因此将thread-loader放置在babel-loader之前，这样babel-loader就会在一个单独的worker pool...在使用cache-loader缓存时，额外注意的是，需要将cache-loader放置在css-loader之前，mini-css-extract-plugin之后。...实践中发现，放置在mini-css-extract-plugin/loader之前，是无法有效缓存生成的文件。
一个处理器的缓存回写到内存会导致其他处理器的缓存无效. synchronized实现同步 对于 普通同步方法，锁是 当前实例对象。 对于 静态同步方法，锁是 当前类的Class对象。...在32位 虚拟机中，1字宽 等于4字节，即32bit。 数组类型,虚拟机用3个字宽存储对象头。 非数组类型，虚拟机用2字宽存储对象头。...使用缓存锁保证原子性。 以下两种情况不会使用缓存锁： 当处理器不支持缓存锁定。 当操作的数据不能被缓存在处理器内部，或操作的数据跨多个缓存行时，则处理器会调用总线锁定。...CAS实现原子操作的三大问题： ABA问题：因为CAS需要在操作值的时候，检查值有没有发生变化，如果没有发生变化则更新，但是如果一个值原来是A，变成了B，又变成了A，那么使用CAS进行检查时会发现它的值没有发生变化...还有一个取巧的办法，就是把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。 使用锁机制实现原子操作 锁机制保证了只有获得锁的线程才能够操作锁定的内存区域。
，因此我们会只需要禁止缓存和编译优化，原理上是可行的，但是系统的性能让我们堪忧 因此按需禁止缓存和编译优化才能真正的解决问题，按需禁止是按照程序的想法进行，只要提供按需禁止的方法即可，Java内存模型是一个很复杂的模型...按照我们的直觉想当然的认为是x=42,但是呢，在1.5jdk版本之前可能是42也可能是0，但是在1.5版本以上的版本x=42,是不是很疑惑，那是因为1.5进行了增强，怎么增强的，答案是Happens-Before...Happens-Berore规则 Happens-Before都意味是前一个操作发生在后一个操作之前，这样认为就是错误的，其真正意义是前一个操作对后一个操作可见，才是真正的正解，正如心灵感应一样，一个人的想法...==66 正如上面代码，在主线程启动线程B,在启动之前的变量修改，在线程B启动之后都是可见的。...final作用 前面我们看到volatile是为了禁止缓存和编译优化，但是有没有告诉编译器优化的好一些呢，这个可以有，使用final,告诉编译器这个变量生而不变，可以使劲优化，但是要注意逸出的问题。
此时，运行期系统会请求接受者以其他手段来处理与消息相关的调用方法。这又细分为两小阶段。首先，请接受者看看有没有其他对象能处理这条信息。若有，则运行期系统会把消息转给那个对象，于是消息转发过程结束。...在继续往下执行转换机制之前，本类可用新增处理此选择子的方法，假如尚未实现的方法不是实例方法而是类方法，那么运行期系统就会调用另外一个方法，该方法与“resolveInstanceMethod:”类似，叫做...在一个对象内部，可能还有一系列其他对象，该对象可经由此方法将能够处理某选择子的相关内部对象返回，从外界看来，好像是该对象亲自处理这些消息。...比较有用的实现方式为：在触发消息前，先以某种方式改变消息内容，比如追加另外一个参数，或是改变选择子。 实现该方法时，若发现某调用操作不应由本类处理，则需要调用超类的同名方法。...则进入消息转发机制 通过运行期的 动态方法解析 功能，可以在需要用到某个方法时再将其加入类中 对象可以把其无法解读的某些选择子转交给其他对象来处理（备援接受者\完整的消息转发） 经过上述两步之后，如果还是没办法处理选择子
大体说清一个应用程序安装到手机上时发生了什么？ Android的打包流程？（即描述清点击 Android Studio 的 build 按钮后发生了什么？）apk里有哪些东西？签名算法的原理？...（JVM、Davilk、ART三者的原理和区别） JVM 和Dalvik虚拟机的区别 Android2个虚拟机的区别（一个5.0之前，一个5.0之后） ART和Davlik中垃圾回收的区别？...一个图片在app中调用R.id后是如何找到的？ JNI Java调用C++ C++调用Java 如何在jni中注册native函数，有几种注册方式？ so 的加载流程是怎样的，生命周期是怎样的？...方法核心逻辑 LinkedHashMap原理 DisLruCache原理 Bitmap 压缩策略 Bitmap的处理 实现一个ImageLoader的流程 Bitmap在decode的时候申请的内存如何复用...（即所有的APP打开界面都会是圆角） 非UI线程可以更新UI吗? 如何解决git冲突？ 单元测试有没有做过，说说熟悉的单元测试框架？ Jenkins持续集成。 工作中有没有用过或者写过什么工具？
而解决这些问题就是通过禁用缓存、禁止编译器指令重排、互斥等手段，今天我们的主题和互斥相关。 互斥就是保证对共享变量的修改是互斥的，即同一时刻只有一个线程在执行。而说到互斥相信大家脑海中浮现的就是锁。...你先自己理解下，看看觉得有没有什么问题？第一反应好像没问题，你看着涨工资就一个线程执行着，这比工资也没有修改值，看起来好像没啥毛病？没有啥并发资源的竞争，也用 volatile 修饰了保证了可见性。...有没有出乎你的意料之外？有同学可能下意识就想到这就raiseSalary在修改，所以肯定是线程安全问题来给raiseSalary 加个锁！...请注意只有一个线程在调用raiseSalary方法，所以单给raiseSalary方法加锁并没啥用。...这里面的小细节就是再次判断 data = getFromCache() 是否有值，因为同一时刻可能会有多个线程调用getData()，然后缓存都为空因此都去竞争写锁，最终只有一个线程会先拿到写锁，然后将数据又塞入缓存中
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