通过一段时间的学习和了解以及前面几篇关于Slick的讨论后对Slick这个函数式数据库编程工具有了些具体的了解。回顾我学习Slick的目的,产生了许多想法,觉着应该从实际的工作应用角度把我对Sl
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Adam Geitgey 编译 | 元元、Lisa、Saint、Aileen Python绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?
多核编程并不是最近才兴起的新鲜事物。早在intel发布双核cpu之前,多核编程已经在业内存在了,只不过那时候是多处理器编程而已。为了实现多核编程,人们开发实现了几种多核编程的标准。open-mp就是其中的一种。对于open-mp还不太熟悉的朋友,可以参照维基百科的相关解释。
本文主要探讨了如何利用Akka实现分布式计算,通过介绍Akka的Actor模型、消息驱动、松耦合和弹性伸缩等特性,以及Actor的代码结构、运行时状态、多播、监控和调试等方面的内容,帮助读者了解如何使用Akka进行分布式编程。同时,本文还介绍了Akka的一些高级特性,如持久化Actor、路由Actor等,并探讨了如何利用这些特性实现基于Akka的Microservice工具库。
再有两天就进入2018了,想想还是要准备一下明年的工作方向。回想当初开始学习函数式编程时的主要目的是想设计一套标准API給那些习惯了OOP方式开发商业应用软件的程序员们,使他们能用一种接近传统数据库软件编程的方式来实现多线程,并行运算,分布式的数据处理应用程序,前提是这种编程方式不需要对函数式编程语言、多线程软件编程以及集群环境下的分布式软件编程方式有很高的经验要求。前面试着发布了一个基于scalaz-stream-fs2的数据处理工具开源项目。该项目基本实现了多线程的数据库数据并行处理,能充分利用域内服务器的多核CPU环境以streaming,non-blocking方式提高数据处理效率。最近刚完成了对整个akka套装(suite)的了解,感觉akka是一套理想的分布式编程工具:一是actor模式提供了多种多线程编程方式,再就是akka-cluster能轻松地实现集群式的分布式编程,而集群环境变化只需要调整配置文件,无需改变代码。akka-stream是一套功能更加完整和强大的streaming工具库,那么如果以akka-stream为基础,设计一套能在集群环境里进行分布式多线程并行数据处理的开源编程工具应该可以是2018的首要任务。同样,用户还是能够按照他们熟悉的数据库应用编程方式轻松实现分布式多线程并行数据处理程序的开发。
画图分析 程序员要做的,将任务添加到队列;队列按照程序员指定的方式,调度任务。执行任务的方法:同步/异步 同步:一个任务没有结束,就不会执行下一个任务 异步:不用等待任务执行完毕,就会执行下一个任务
parallel的-j参数是一个非常重要的参数,用于指定同时运行的作业数。-j参数后跟一个数字,表示同时运行的最大作业数。这通常与你的 CPU 核心数有关,但也可以根据任务的性质和资源需求进行调整。
高性能计算机是用网络将多台计算机连接在一起,并构成一个统一的系统,从而拥有远超个人电脑的计算能力。这样利用网络,让计算机合作工作的并行系统又称为集群(cluster)。服务器、分布式计算机、超级计算机
本地计算机是4核i5处理器,并发运行1w个协程,看到下面的执行结果,和大家预期的一样吗?
实例中定义了两个数字data1, data2,一个是普通的int类型,一个是int32指针,data1用简单的++运算符递增,data2用atomic.AddInt32()方法递增。
上一篇介绍了OptaPlanner 7.32.0.Final版本中的SolverManager接口可以实现异步求解功能。本篇将继续介绍SolverManager的另一大特性 - 批量求解。
开始之前,我们先澄清两个概念,「多核」指的是有效利用 CPU 的多核提高程序执行效率,「并行」和「并发」一字之差,但其实是两个完全不同的概念,「并发」一般是由 CPU 内核通过时间片或者中断来控制的,遇到 IO 阻塞或者时间片用完时会交出线程的使用权,从而实现在一个内核上处理多个任务,而「并行」则是多个处理器或者多核处理器同时执行多个任务,同一时间有多个任务在调度,因此,一个内核是无法实现并行的,因为同一时间只有一个任务在调度。
时间片是CPU分配给各个线程的时间,因为时间非常短,所以CPU不断通过切换线程,让我们觉得多个线程是同时执行的,时间片一般是几十毫秒。 而每次切换时,需要保存当前的状态起来,以便能够进行恢复先前状态,而这个切换时非常损耗性能, 过于频繁反而无法发挥出多线程编程的优势。 通常减少上下文切换可以采用无锁并发编程,CAS算法,使用最少的线程和使用协程。
选自Medium 作者:Eugenio Culurciello 机器之心编译 参与:Rick R、吴攀 在这篇文章中,作者Eugenio Culurciello简述了几类硬件设计,希望能为大家更快的运行神经网络提供洞见。 我喜欢深度学习... 深度学习最近取得的成功势不可挡:从图像分类和语音识别到图片标注、理解视觉场景、视频概述、语言翻译、绘画,甚至是生成图像、语音、声音和音乐! …而我想让它运行得飞快! 其成果令人震惊,因而需求就会增长。比如你是谷歌/ Facebook / Twitter 的工作人员
上两节我们建了一个并行运算组件库,实现了一些基本的并行运算功能。到现在这个阶段,编写并行运算函数已经可以和数学代数解题相近了:我们了解了问题需求,然后从类型匹配入手逐步产生题解。下面我们再多做几个练习
本文介绍了如何将人脸检测的速度做到极致,包括基于Haar特征的级联分类器、快速特征提取、积分图像、并行计算、定点化、GPU优化等方法。
GCD会自动将==队列==中的==任务==取出,放到对应的==线程==中执行; 任务的取出遵循对象的==FIFO原则:先进先出,后进后出==
OptaPlanner 7.9.0.Final之前,启动引擎开始对一个Problem进行规划的时候,只能单线程进行的。也就是说,当引擎对每一个possible solution进行分数计算的过程中,细化到每个步骤(Caculation),都只能排队在同一个线程中依次计算,不管你的问题是否存在并行计算的可能。很显然这种运算方式应用于一些可并行计划的场景下,是相当不利的。就算是一些在业务逻辑上无法实现并行运算的情况,在引擎自行调用指定的算法进行寻优时,若可以将每个Step,甚至每个Move的运行操作,适当地分配到不同的线程中执行,那么在多核CPU的环境下,无疑能大大提升规划运算性能,从而在规定的时间内行到更优的效果。毕竟对于NP-Hard/NP-Complete问题,除了比较算法优劣外,另一个维度对比的就是运算量,单位时间内运算量越大,找到更佳方案的机率越大。
我们在进行生信分析时经常要处理大文件,如果用串行运算往往费时,所以需要并行运算以节省时间。目前,流行的生信工具通常都可以并行运算,比如bwa。通常来讲,我们进行并行运算可以选择多线程或者多进程。那么二者有什么差别呢,我们又该如何选择呢?
在以往的计算机发展历史中,硬件技术的发展,特别是CPU频率的不断提高,总是给软件带来更强的性能提升。从386到586,从赛扬到奔腾,每次CPU频率的提升,都带来软件性能的大幅提升,而软件无需做任何变动。如果有客户抱怨你的软件性能不佳,我们无需着急,只需要升级到更高频率的CPU就可以了。当单核CPU的频率发展到3G之后,再往上发展就遇到了技术瓶颈,单核心CPU的发展已经到达一个极限,硬件厂商不得不转而向多核芯CPU发展,在一颗芯片中加入两个甚至多个运算核心,通过核心的增加,来提高芯片总的频率。当硬件通过增加运
上节我们讨论了并行运算组件库的基础设计,实现了并行运算最基本的功能:创建新的线程并提交一个任务异步执行。并行运算类型的基本表达形式如下: 1 import java.util.concurr
今天和实验室同学去听了周斌老师讲的《GPU并行计算和CUDA程序开发及优化》(课程主页:http://acsa.ustc.edu.cn/HPC2015/nvidia/),觉得老师讲得非常清晰,举了很多恰当的例子,将复杂的计算机中的情景和术语准确地描述成了简单的生活中的场景,使学生很容易就理解了。而我在今天的课程中也学到了很多东西,我想趁热打铁记下来,以后看起来更方便点。
因为我学习的需要,要做模拟,需要用到前人写好的函数,然后又需要大量的循环(模拟一百次,每次生成500条曲线,450条训练,50条做预测)。每次做个运算要半个小时左右,实在是受不了了之后,找了很多的博客和也下载了cran的帮助文档来看。最后终于一遍遍的试出来了。
· 向量化代码Vectorized Code: 加速器执行向量化代码性能会很好因为计算自然地映射到硬件的运算内核上。ArrayFire函数本质上是量化的,因此,如果您使用ArrayFire,你正在编写向量化代码。 · 内存传输:避免过多的内存传输。每个casting操作在CPU存储器和加速器存储器之间来回移动数据。 ArrayFire已经做了很多自动优化,以尽量减少这些存储器之间的传输,只有在万不得已才传输数据。 · 串行对比并行运算: CPU是串行计算设备,而加速器是并行计算设备。对于小的或者并行运算,
本文原来只计划直接翻译OptaPlanner官网一篇关于SolverManager下实时规划的博文《Real-time planning meets SolverManager》,但在翻译过程中,发现该文仅从具体的技术细节上描述使用SolverManager及其相关接口实现在批量规划过程中的实时响应。因此,只能对具体使用OptaPlanner的开发人员有一定帮助,对于相关的业务分析和决策人员关注的适用场景,该文并未作深入描述;因而,未能从业务场景到工程实践的角度和过程,来描述批量规划与实时规划的实用意义。
在打算写这篇多线层底层实现机制的时候,突然发现自己对于计算机竟然懂得这么表面,对于CPU的工作原理都不完全清楚,于是又转头查看了一些CPU相关的资料。也不敢钻的太深,怕自己迷路...,其中如有错误,望知道的朋友在下面留言评论,我会及时更新的。
随着其功能的不断优化与扩充,pandas已然成为数据分析领域最受欢迎的工具之一,但其仍然有着一个不容忽视的短板——难以快速处理大型数据集,这是由于pandas中的工作流往往是建立在单进程的基础上,使得其只能利用单个处理器核心来实现各种计算操作,这就使得pandas在处理百万级、千万级甚至更大数据量时,出现了明显的性能瓶颈。
1. 报告要求 并行化 提高运行速度 突显cache友好 对比实验 对关键步骤描述算法 2. 初步草案 选择实现语言。我选择了较为熟悉的python作为编程语言。因为python的库numpy在底层调用c与fortran,并且采用优化过的算法,因此在矩阵运算方面速度极高。 选择预测方法。由于要突显cache友好,且实现并行化,我认为logistic regression能符合要求。 选择训练方式。训练方式不外乎三种:BGD, mini BGD, SGD。其中SGD在运行中占用的内存最小(每次处理一组数据即可
强化学习算法的并行化可以有效提高算法的效率。并行化可以使单机多cpu的资源得到充分利用,并行化也可以将算法中各个部分独立运行,从而提高运行效率,如将环境交互部分和训练网络部分分开。我们这里介绍如何使用分布式框架Ray以最简单的方式实现算法的并行化。
每年618,当你剁手买买买,清空购物车的时候,你知道在电商的后台,都发生了什么吗?
一种项目对象模型,可以通过一小段描述信息来管理项目的各种依赖之间的关系,是一个项目管理工具软件。
可以看到并行计算香对于多核串行计算在提高效率方面说有大的提高,本节内容介绍到此结束过程仅供参考;
以我们公司的实时带宽计算为例,就是一个长长的Pipeline,中间经过的组件其实是很多的,比如解析模块,指标拼接模块,累加器模块等,这些模块可能是独立部署,也可能是在一个系统中,它们根据业务需求会经常发生变更。
在上文图形化开放式生信分析系统开发 - 4 生信分析流程的图形化设计 讨论了生信分析pipeline的图形化,如何用图形的方式显示生信pipeline,但是pipeline脚本按照变量的形式保存之后,如何运行,在什么环境下运行?是本文要解决的问题。
FunDA是一个开源的函数式数据处理工具库,是Slick的补充。它增加了recordset数据集逐行处理功能,并支持并行运算。FunDA还使用reactive-streams标准,对大量数据进行后台缓存,然后逐块输出。
目录 云计算的5大关键技术是: 背景介绍: 以上就是今天想分享的相关内容 啦!!! ---- 云计算的5大关键技术是: 1.云计算平台管理技术 2.分布式计算的编程模式 3.分布式海量数据存储 4.海量数据管理技术 5.虚拟化技术 1、云计算平台管理技术:云计算系统的平台管理技术能够使大量的服务器协同工作,方便的进行业务部署和开通,快速发现和恢复系统故障。 2、分布式计算的编程模式:云计算采用了一种思想
如果scalaz-stream真的是一个实用的数据流编程工具库的话,那它应该能处理同时从多个数据源获取数据以及把数据同时送到多个终点(Sink),最重要的是它应该可以实现高度灵活的多线程运算。但
二战结束后,考虑到二战为人类带来的巨大灾难,爱因斯坦与特斯拉联手研发了一台时空穿梭机,并回到了1924年,除掉了由于啤酒馆政变入狱的希特勒,纳粹德国不复存在,但这却将欧洲拖入了新的血雨腥风,使得苏联统治了整个欧洲。不久,斯大林被Nod兄弟会派来的女刺客暗杀……
tf.ConfigProto()主要的作用是配置tf.Session的运算方式,比如gpu运算或者cpu运算,设置性质如下:
Python在处理大的数据集的时候总是速度感人。代码一旦开始运行,剩下的时间只好满心愧疚地刷手机。
目前IT行业的首要热点,也就是所谓的“大模型”和“机器学习”等AI技术,背后的算法,本质上是列出一个参数方程,并根据现有样本(参数方程的输入和输出),来迭代计算参数方程的参数,也就是所谓的调参。
在平时的金融数据处理中,模型构建中,经常会用到pandas的groupby。之前的一篇文章中也讲述过groupby的作用:
原子锁是多线程编程中的一个特色。然而,在平时的软件编写中,原子锁的使用并不是很多。这其中原因很多,我想主要有两个方面。第一,关于原子锁这方面的内容介绍的比较少;第二,人们在编程上面习惯于已有的方案,如果没有特别的需求,不过贸然修改已存在的代码。毕竟对很多人来说,不求有功,但求无过。保持当前代码的稳定性还是很重要的。
并发简史可以追溯到计算机科学的早期发展阶段,它是多任务处理和并行计算概念的基础。下面是对并发发展历程的一个简要概述:
好久不见,我叫阿Q,是CPU一号车间的员工。我所在的CPU有8个车间,也就是8个核心,咱们每个核心都可以同时执行两个线程,就是8核16线程,那速度杠杠滴。
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