查询执行引擎对数据库系统性能非常重要。TIDB是一个开源兼容MySQL的HTAP数据库,部署广泛使用的火山模型来执行查询。不幸的是,当查询一个大库时,向量化模型会造成较高的解释开销以及较低的CPU CACHE命中率。
现在,有人忍不了了。他是一位来自德国的数据分析师,名叫Benedikt Droste。
作者介绍 josehu(胡翔),腾讯云数据库高级工程师,具有多年分布式数据库内核研发经验,主要负责和参与过高可用、数据导入导出、索引等相关模块的设计和开发。博士毕业于中国科学院软件研究所,加入腾讯后主要负责CDW PG数据库向量化执行引擎等相关特性的设计和开发工作。 1. 什么是向量化执行 向量化是指计算从一次对一个值进行运算转换为一次对一组值进行运算的过程。 1.1 从CPU角度看 现代 CPU 支持将单个指令应用于多个数据(SIMD)的向量运算。例如,具有 128 位寄存器的 CPU可以保存 4 个
这样就把内层的 dw1,... dwn 的计算使用向量化了,只用1层 for 循环,还可以做的更好,往下看
Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库,它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列,从而消除了显式循环的需要。在本文中,我们将探讨什么是向量化,以及它如何简化数据分析任务。
下面是一个实际的应用示例,演示如何使用MATLAB设计一个基于遗传算法的优化算法:
根据用户提供的文章内容,撰写摘要总结。
Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发,它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。
随着硬件技术的不断发展,数据库系统也需要进行相应的优化,以便可以充分发挥出底层硬件提供的能力。 以查询计划执行为例。原有的数据库执行一个查询计划,往往采用火山模型的方式。这种上层算子递归调用下层算子获取并处理元组的方式,存在虚函数调用次数较多、指令或数据cache miss率高的缺陷,并且这种一次处理一个元组的方式无法使用CPU的SIMD指令进行优化,从而造成查询执行效率低下的问题。向量化执行就是解决上述问题的一种有效手段。 探索前沿研究,聚焦技术创新。本期DB·洞见由腾讯云数据库高级工程师胡翔为大家介绍向
感谢水友们积极的提问,大猫和村长在此再次表示衷心的感谢。通过对水友们问题的汇总,我们发现大多数水友存在一些R语言的应用误区,在此出一期关于该问题的解读。
· 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,
最近我们扩展了 TiDB 表达式计算框架,增加了向量化计算接口,初期的性能测试显示,多数表达式计算性能可大幅提升,部分甚至可提升 1~2 个数量级。为了让所有的表达式都能受益,我们需要为所有内建函数实现向量化计算。
火山模型(迭代器模型), 是1994年 Goetz Graefe 在他的论文 《Volcano, An Extensible and Parallel Query Evaluation System》中提出的概念。
最近公司项目中涉及到给每个用户推荐app,而在app数据相关处理的过程中,将app变为了一个向量,最后再转变到一个用户用一个向量来表示,而这其中用到的关键技术就是Word2Vec!之前只是大概听过,现在系统性的总结一波~
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例,假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。我们的目的是突出每一种语言的优缺点,而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位,精确到四位数,任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。
如果你是一名数据科学家,你很有可能使用Python或R编程。但是有一个叫Julia的新成员承诺在不影响数据科学家编写代码和与数据交互的情况下拥有c一样的性能。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要推导逻辑回归损失函数的梯度,通过与线性回归模型的梯度进行比较找出逻辑回归损失函数梯度的向量化表示。
神经网络就是由若干神经元组合而成的网络结构,其包含输入层、隐藏层和输出层。而含有多层隐藏层的神经网络即为深度神经网络。下图给出了一个深度神经网络的示意图。
软件流水线化也是一种重要的指令调度技术,就像硬件流水线的指令一样,它通过并行执行来自不同循环体的指令来加快循环程序的执行速度, 在前一个循环体未结束前启动下一个新的循环体,来达成循环体时间上的并行性。相比于简单的展开循环(在提高性能的同时会导致代码的膨胀),软件流水线提供了一个方便的优化方法,能够在优化资源使用的同时保持代码的简洁。
openGauss实现了向量化执行引擎,达到算子级别的并行。也就是说在执行器火山模型基础上,一次处理一批数据,而不是一次一个元组。这样可以充分利用SIMD指令进行优化,达到指令级别并行。前期我们介绍了PgSQL Unique算子的实现机制,本文接着介绍openGauss是如何实现Unique算子向量化的。
在 expression 层面一般采用 expression tree 的模型来解释执行,而在 operator 层面则大多采用火山模型。
首先,想要在文章的开头明确一个概念:查询引擎中提到的代码生成可以分为运行时代码生成和编译时代码生成。
机器学习 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说,就是计算机从数据中学习规律和模式,以应用在新数据上做预测的任务。 深度学习概念 深度学习指的是训练神经网络,有时候规模很大。 线性回归 回归函数,例如在最简单的房价预测中,我们有几套房屋的面积以及最后的价格,根据这些数据来预测另外的面积的房屋的价格,根据回归预测,在以房屋面积为输入x,输出为价格的坐标轴上,做一条直线最符合这几个点的函数,将它作为根据面积预测价格的根据,这条线就是
目前为止,学习了只有一个单独隐藏层的神经网络的正向传播和反向传播,还有逻辑回归,并且还学到了向量化,这在随机初始化权重时是很重要。
机器学习: 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说,就是计算机从数据中学习规律和模式,以应用在新数据上做预测的任务。
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗?当然有可能 ,关键在于你如何操作!
233酱工作中开始接触Presto等大数据分析场景下的内容,列式存储属于OLAP中重要的一环。这周主要花时间搜索阅读网上的相关资料,发现一众大数据、数据库开发等大佬们的总结文章,如知乎专栏:「分布式数据系统小菜」、「数据库内核」、「Presto」、「尬聊数据库」...这对我这种想要入门的小白是很好的读物。本篇文章是我主要基于上述专栏中的一些资料的笔记总结,因为能力有限,很难跳脱于本文参考资料的总结。希望本篇文章能对和我一样的小白起到科普作用,想要了解更多的小伙伴请移步以上专栏。另外,对OLAP/Presto等感兴趣的小伙伴也欢迎和233酱多多交流,一起学习进步,求抱大腿,hhh~~
C++的<algorithm>提供了一系列通用的算法,这些算法可以与各种容器(如vector、list、array等)以及其他可迭代的数据结构一起使用。这些算法涵盖了从基本操作(如复制、查找、替换)到更复杂的操作(如排序、合并、堆操作)等多个方面。这些算法都接受迭代器作为参数,这使得它们可以与各种容器和可迭代对象一起使用。同时,从C++17开始,引入了执行策略(std::execution),该策略决定了它们的执行方式以及与底层硬件的交互方式,允许开发者指定算法的执行方式。
向量化引擎是OLAP数据库提升性能的有效技术。翻到PostgreSQL邮件列表有对向量化引擎的讨论。这里进行整理,以作分析。
在讨论人工智能、大数据和信息检索领域的技术时,向量化和哈希算法常常被提及。两者都是处理大量数据时不可或缺的工具,尤其是在设计高效的数据结构和避免数据冲突方面。本文将深入探讨向量化是否具备与哈希算法类似的一致性,以及它们在处理碰撞和设计数据结构方面的应用和效果。
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
提升R代码运行速度并不需要很高级的优化技术, 例如代码并行化, 使用数据库, 使用c++等. 实际上, 通过简单的操作, 就能够是R的运算速度显著的加快, 下面介绍几种方法.
数据库向量化是一项工程性很大的挑战,但可为StarRocks等实时分析引擎提供数量级性能提升。
虽然之前也在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 中提过向量化可以极大的改善效率。
向量化技巧对于数据科学家来说是相当熟知的,并且常用于编程中,以加速整体数据转换,其中简单的数学变化通过可迭代对象(例如列表)执行。未受到重视的是,把有一定规模的代码模块,如条件循环,进行矢量化,也能带来一些好处。
新鲜出炉的第三版,更新也很大,全面拥抱了ggplot体系。对我来说,比较新的知识点可能是一些小技巧,这里借花献佛给大家。
作者介绍 ericxwu(伍鑫),腾讯云数据库专家工程师,在数据库内核、数据复制、大数据计算等领域有丰富经验,曾发表多篇相关论文、专利。加入腾讯前曾在IBM DB2团队工作多年,后加入Hashdata云数仓公司。加入腾讯后,负责TDSQL PG系数据库研发工作。 CDW PG总体介绍 CDW PG作为腾讯首款自研MPP分析型数据库,在政务、公安、电信、金融等多个企业级项目中崭露头角。作为国内分析型数据库里的破局者,CDW PG在发布后继续面向行业前沿构架进行大幅优化。经过团队过去一年的深入探索和改进,CD
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中,5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、Fragment执行框架/查询分片策略/子查询框架以及向量化执行引擎等多方面对TDSQL-A进行了深入解读。没有观看直播的小伙伴,可要认真做笔记啦!今天带来本系列分享中最后一篇腾讯云数据库高级工程师胡翔老师主题为“TDSQL-A向量化执行引擎技术揭秘”的分享的文字版。 作为领先的分析型数据库,TDSQL-A是腾讯首款分布式分析型数据库,采用全并行无共享架构,具有自
大家好我是费老师,我写过很多篇介绍geopandas相关技术的文章,而geopandas之所以如此高效易用,成为Python GIS生态中的翘楚,离不开其底层依赖库shapely对其矢量计算功能的支持。
Course1:神经网络和深度学习,包括: ---- [1] Week1:深度学习概述 [2] Week2:神经网络基础 [3] Week3:浅层神经网络 [4] Week4:深层神经网络 [
向量化引擎是OLAP数据库提升性能的有效技术。翻到PostgreSQL邮件列表有对向量化引擎的讨论。这里继续进行整理,以作分析。
如今,已有许多像 Keras, TensorFlow, PyTorch 这样高水平的专门的库和框架,我们就不用总担心矩阵的权重太多,或是对使用的激活函数求导时存储计算的规模太大这些问题了。基于这些框架,我们在构建一个神经网络时,甚至是一个有着非常复杂的结构的网络时,也仅需少量的输入和代码就足够了,极大地提高了效率。无论如何,神经网络背后的原理方法对于像架构选择、超参数调整或者优化这样的任务有着很大的帮助。
【导读】为了更好地理解神经网络的运作,今天只为大家解读神经网络背后的数学原理。而作者写这篇文章的目的一个是为了整理自己学到的知识;第二个目的也是为了分享给大家,如果学习时有困惑难解的知识,希望这篇文章可以有助于大家的学习与理解。对于代数和微积分相关内容基础薄弱的小伙伴们,虽然文中涉及不少数学知识,但我会尽量让内容易于大家理解。
如今,熟练使用像 Keras、TensorFlow 或 PyTorch 之类的专用框架和高级程序库后,我们不用再经常费心考虑神经网络模型的大小,或者记住激活函数和导数的公式什么的。有了这些库和框架,我们创建一个神经网络,哪怕是架构很复杂的网络,往往也只是需要几个导入和几行代码而已。如下示例:
Vector API (Sixth Incubator) 是 Java 平台的一个项目,旨在提供一种简单且高效的方式来执行向量化计算。它引入了新的类和接口,以支持使用 SIMD(Single Instruction, Multiple Data)指令集进行并行计算。
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
本文将介绍 Chocolate Factory 框架背后的一系列想法和思路。在我们探索和设计框架的过程中,受到了:LangChain4j、LangChain、LlamaIndex、Spring AI、Semantic Kernel、PromptFlow 的大量启发。
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