在Pandas 2.0发布以后，我们发布过一些评测的文章，这次我们看看，除了Pandas以外，常用的两个都是为了大数据处理的并行数据框架的对比测试。...__ == "__main__": main() 测试结果对比 1、小数据集 我们使用164 Mb的数据集，这样大小的数据集对我们来说比较小，在日常中也时非常常见的。...由于polar和Dask都是使用惰性运行的，所以下面展示了完整ETL的结果(平均运行5次)。 Polars在小型数据集和中型数据集的测试中都取得了胜利。...但是，Dask在大型数据集上的平均时间性能为26秒。 这可能和Dask的并行计算优化有关，因为官方的文档说“Dask任务的运行速度比Spark ETL查询快三倍，并且使用更少的CPU资源”。...上面是测试使用的电脑配置，Dask在计算时占用的CPU更多，可以说并行性能更好。 作者：Luís Oliveira
批处理系统可用于数据准备、训练、离线推理或评估 在本文中，我们将探讨 ML 平台工程师为其 Kubernetes 平台上的内部客户提供批处理功能的一些可用选项。...从 HPC 到 Kubernetes 基于 Kubernetes 的云原生计算已成为新软件项目的实际标准。对于许多用例来说，这很简单，但高性能计算 (HPC) 并不是一个简单的领域。...随着大数据应用程序从低级分布式计算库（如 MPI）演变为 Spark 和 Ray 等框架，Slurm 和 LSF 等底层平台也受到 Kubernetes 的挑战，Kubernetes 可以适应以提供 HPC...在 Kubernetes 上构建 HPC 环境需要了解用于构建更具生产力、效率和安全性的 ML 工程环境的工具概况。...如前所述，HPC/作业队列工作负载对您可能希望在 Kubernetes 上托管的许多其他应用程序有不同的要求。对于 pod 调度逻辑尤其如此，默认情况下由 kube-scheduler 处理。
由于本人 Windows 10 系统的电脑未安装任何第三方安全软件，启用了系统自带的 Windows Defender，而微软的 Windows 安全性一直使某些应用程序的启动速度非常缓慢，但 Windows...这就是在 Windows 10 上启动/停止程序缓慢的解决方法。 下面将以 Eclipse 和 MyEclipse 为例，来说明添加 Windows Defender 排除项的必要性和操作步骤。...在“病毒和威胁防护”设置中，选择“管理设置”。 在病毒和威胁防护设置上，向下滚动，直至看到排除项，然后选择“添加或删除排除项”。 点击“添加排除项”，然后选择“进程”。...其他可信任的应用程序在启动时如果 Windows Defender 的 CUP 使用率过高，也可以采用上面的步骤进行操作，能够在一定程度上提高程序的运行性能。...Windows 10 系统上运行程序缓慢的解决办法 链接： https://zixizixi.cn/windows-defender-app-startup-stop-slow 来源： iTanken
文章的目标 第一：了解netCDF数据块chunk的概念； 第二：导入dask库，并启动并行处理机制； 第三：计算并绘制高分辨率模型的最大日降雨量。...history: none cell_measures: area: areacella 上面的计算过程看上去是在很短的时间里就完成了，但实际上它依然是xarray...输出： CPU times: user 4min 1s, sys: 54.2 s, total: 4min 55s Wall time: 3min 44s 3、并行化 上面的例子中，所有的计算处理都是运行在单核上...，而dask client可以把任务分发至不同的cpu核上，实现并行化处理。...说明在多核cpu之间进行系统调度也是耗费时间的，因此，多核cpu并行处理化场景可能不是最优解决方案，需要根据实际情况选择方案。 4、绘图 在完成了日最大降雨量的数据计算后，即可以完成画图工作。
，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。...本文要介绍的工具modin就是一个致力于在改变代码量最少的前提下，调用起多核计算资源，对pandas的计算过程进行并行化改造的Python库，并且随着其近期的一系列内容更新，modin基于Dask开始对...平台版本目前只支持Dask作为计算后端（因为Ray没有Win版本），安装起来十分方便，可以用如下3种命令来安装具有不同后端的modin： pip install modin[dask] # 安装dask...，在导入时暂时将modin.pandas命名为mpd： 图3 可以看到因为是Win平台，所以使用的计算后端为Dask，首先我们来分别读入文件查看耗时： 图4 借助jupyter notebook记录计算时间的插件
前言： docker部署的相同的业务，Host OS也是相同的版本，但是一段代码跑在E5-2630 v4和Gold 5118上，性能却相差很多。...按理说，Skylake是更新的架构，性能应该更好才对，然而实际表现却并非如此。 分析： 1,perf 在两台机器分别执行perf，发现在5118上，有些不同的地方，libgomp中出现了热点。...上执行的结果是120,在E5-2630 v4执行的结果是9。...一个很犀利的同事给出了这个问题的暂时解决办法：在5118上pause指令的性能大约下降了14倍，所以“GOMP_SPINCOUNT”的值就是30000000000的14分之1,大约2000000000。...在不同版本的glibc使用pthread_spin_lock函数，会出现不同的热点。 后记： 其他的问题，在skylake上如果性能突然变得不好，热点抓到是pause指令，很可能就是这个原因导致。
skywalking作为APM的一项必不可少的技能。那么为什么它要和性能优化扯上关系呢？因为只有我们分析性能不是凭空猜测的，通过skywalking就能为性能优化提供依据。...几乎所有的互联网公司都有 APM 系统，力求及时发现故障，并为优化系统提供性能数据支持。 APM系统是什么系统？Application Performance Monitor。通过监控深入剖析内幕。...国内比较常用的是美团开源的 CAT、Twitter 开源的 Zipkin、韩国开源的 Pinpoint，以及本文提到的skywalking。...下面介绍具体的步骤和可能会遇到的问题： 1.skywalking官网下载 ?...6.再次运行apache-skywalking-apm-bin-es7\bin下的startup.bat的批处理程序： ? 7.访问：localhost:8080 ?
1 简介 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。 ...本文要介绍的工具modin就是一个致力于在改变代码量最少的前提下，调用起多核计算资源，对pandas的计算过程进行并行化改造的Python库，并且随着其近期的一系列内容更新，modin基于Dask开始对...平台版本目前只支持Dask作为计算后端（因为Ray没有Win版本），安装起来十分方便，可以用如下3种命令来安装具有不同后端的modin： pip install modin[dask] # 安装dask...图2 为了区分他们，在导入时暂时将modin.pandas命名为mpd： ? 图3 可以看到因为是Win平台，所以使用的计算后端为Dask，首先我们来分别读入文件查看耗时： ?
这些库是在大数据用例变得如此普遍之前开发的，没有强大的并行解决方案。Python 是单核计算的首选，但用户不得不为多核心或多计算机并行寻找其他解决方案。这会中断用户体验，还会让用户感到非常沮丧。...GPU 可提供曾经深奥难测的并行计算技术。 | Dask + NVIDIA：推动可访问的加速分析 NVIDIA 了解 GPU 为数据分析提供的强大性能。...以下是 NVIDIA 使用 Dask 正在进行的许多项目和协作中的几个： | RAPIDS RAPIDS 是一套开源软件库和 API，用于完全在 GPU 上执行数据科学流程，通常可以将训练时间从几天缩短至几分钟...| BlazingSQL BlazingSQL 是一个在 GPU 上运行的速度超快的分布式 SQL 引擎，也是基于 Dask-cuDF 构建的。...开发交互式算法的开发者希望快速执行，以便对输入和变量进行修补。在运行大型数据集时，内存有限的台式机和笔记本电脑可能会让人感到沮丧。Dask 功能开箱即用，即使在单个 CPU 上也可以提高处理效率。
它的语法和pandas非常相似，因其出色的性能，能弥补Pandas在处理大数据上的缺陷。 本文会解释何时该用Modin处理数据，并给出Modin的一些真实案例。...但Pandas并不是完美的，大数据是它的软肋。 由于设计原因，Pandas只能在单核上运行，数据处理能力有限。目前大部分计算机虽都是多核CPU，Pandas却心有余而力不足，无法用到多核。...Modin以Ray或Dask作为后端运行。 ❝Ray是基于python的并行计算和分布式执行引擎。 Dask是一个高性能并行分析库，帮助Pandas、Numpy处理大规模数据。...，Modin的优势也是显而易见的，当然处理时间会随计算机的不同有差异。...通过上面3个函数的比较，Modin在使用append、concat等方法上要比Pandas快5倍以上 对比Modin和其他加速库有何不同？
下面，我们会展示一些性能对比，以及我们可以利用机器上更多的资源来实现更快的运行速度，甚至是在很小的数据集上。 转置 分布式转置是 DataFrame 操作所需的更复杂的功能之一。...Dask 为 Pandas 用户提供精细调整的定制，而 Pandas on Ray 则提供一种以最少的工作量实现更快性能的方法，且不需要多少分布式计算的专业知识。...此外，默认情况下，懒惰计算使每个熟悉的 Pandas 调用返回一个意外的结果。这些差异为 Dask 提供了更好的性能配置，但对于某些用户来说，学习新 API 的开销太高。...，在多个数据集上都优于 Dask。...注：第一个图表明，在像泰坦尼克数据集这样的小数据集上，分发数据会损害性能，因为并行化的开销很大。 MAX 案例研究 为了查看逐行操作和逐列操作时三者的对比结果，我们继续在相同的环境中进行实验。 ?
#include "widget.h" #include "ui_widget.h" #include <QPushButton> #include <QDeb...
MYSQL 8 的在性能上的设计在MYSQL 的历史上是具有突破性的，也是从底层的架构上进行的改变，可能未来MYSQL 越来越不像原来的MYSQL，长远看MYSQL 是朝着企业和互联网通吃的方向去的，其实...MYSQL本身的设计和其他的数据库相比是有差距的，例如doublewrite对性能的损耗，以及在RR上的GAP 其实可能对有些其他数据库的使用者都是吐槽的对象。...而从MYSQL 8 上的新设计上来看，REDO LOG （WAL）的设计是进行改变了，这也是为什么会期盼MYSQL8 的声音很多的原因之一。...老的MYQL的设计在目前越来越多，越复杂的任务中，REDO LOG 的设计的确说不上有多出色。...但需要考虑的是 checkpoint 和 flushing 总体的顺序，因为REDO LOG 最终的目的是在DATABASE CRASH 时进行回滚，回滚是一定要有顺序的。
导语 性能调优是一个亘古不变的话题，无论是在传统H5上还是小程序中。因为实现机制不同，可能导致传统H5中的某些优化方式在小程序上并不适用。因此必须另开辟蹊径找出适合小程序的调估方式。...预先加载 这一节的内容主要是基于 anniexliu 的文章进行的研究：《小程序性能优化——提高页面加载速度》 原理 传统H5中也可以通过预加载来提升用户体验，但在小程序中做到这一点实际上是可以更简单方便却又更容易被忽视的...因此在这种情况下，脏检查并不会导致性能问题。 其实，在很多情况下，框架封装的解决方案都不是性能优化的最优解决方案，使用原生肯定能优化出更快的代码。...但它们之所以存在并且有价值，那都是因为它们是在性能、开发效率、可维护性上寻找到一个平衡点，这也是为什么 WePY 选择使用脏检查作为数据绑定的优化。...其它优化 除了以上两点是基于性能上做出的优化以外，WePY 也作出了一系列开发效率上的优化。因为在我之前的文章里都有详细说明，所以在这里就简单列举一下，不做深入探讨。详情可以参看 WePY 文档。
随着微服务体系在生产环境落地，也会伴随着一些问题出现，比如流量过大造成某个微服务应用程序的性能瓶颈、CPU利用率高、或内存泄漏等问题。...本文将介绍一个 持续性能分析平台 Pyroscope，它能够帮助我们快速找到内存泄漏、CPU利用率高的代码。 什么是 Pyroscope？ Pyroscope 是一个开源的持续性能分析平台。...它能够帮你： 查找代码中的性能问题 解决 CPU 利用率高的问题 定位并修复内存泄漏 了解应用程序的调用树 跟踪随时间的变化 Pyroscope 可以存储来自多个应用程序长期的分析数据；可以一次查看多年的数据或单独查看特定的事件...Pyroscope Agent：记录并汇总您的应用程序一直在执行的操作，然后将该数据发送到 Pyroscope Server。...在 Single View 视图中，可以通过 Application 选择服务。它可以显示某一段时间内的火焰图，也可以使用表格展示或者同时展示，火焰图可以看到微服务方法调用的性能指标。
IOS7无疑是史上升级速度最快的IOS系统，但部分稍旧的设备例如iPhone 4和iPhone 4S在升级到IOS7之后却遇到了不少性能问题。...下面给大家带来了几点建议，通过修改系统设置在一定程度上提高IOS7的性能。 1.清理设备空间 更大的剩余空间能够提供更快的闪存速度和响应性，以提升系统整体的速度。...打开设置>一般>用量可以查看已安装的应用所占用的空间。清理不常用的应用，建议至少保持15%以上的可用空间。...2.关闭后台自动进程 后台运行的应用和服务仍然会占用系统资源，建议关闭不必要的后台应用以及服务加快系统运行 打开iTunes以及App Store，滚动到自动下载选项并切换为关闭 找到自动下载下面的自动同步...，切换为关闭 打开设置>一般>后台应用刷新，关闭不必要的应用 3.减少视觉特效 IOS7的画面特效无疑是史无前例的，但不少人却因此感觉到不适。
如图(a)所示，点 A 的数据只存放在机器 1 上，点B 的数据只存放在机器 2 上。对于边 AB 而言，会存储在机器 1 和机器 2 上。...由于点 A 和点 B 分布在不同的机器上，在迭代计算过程中，会带来通讯上的开销。 点分割：每条边只会存储在一台机器上，但有的点有可能分割，分配在多台机器上。...如图(b)所示, 边 AB 存储在机器 1 上，边 BC 存储在机器 2 上，边 CD 存储在机器 3 上，而点 B 被分配到了 1, 2 两台机器上，点 C 被分配到了 2，3 两台机器上。...由于点被存储在多台机器上，维护顶点数据的一致性同样也会带来通讯上的开销。...mirror 被称为占位符（placeholder) ，在 pull 的计算过程中，各个机器上的 mirror 顶点会拉取其入边邻居 master 顶点的信息进行一次计算，在 BSP 的计算模型下通过网络同步给其
刚刚拜读了一本书, 《图灵的秘密》. 该书介绍了图灵的论文《论可计算数及其在判定上的应用》, 其指出: 一个拥有铅笔, 纸和一串明确指令的人类计算者, 可以被看做是一种图灵机. 那么图灵机是什么呢?...先来介绍一下在计算 时涉及的数学知识. 首先, 一定是介于1-2之间的一个小数. 二进制的 前十位是: 1.011. 如何确定下一位是0还是1呢?...而图灵在计算时, 使用了稍有不同的方法进行乘法计算, 在运算中维护一个过程和, 每一位的相乘结果加到这个过程和中....每次计算新的一位, 都会调用new状态将扫描格重置到最左边的数字上: 状态 符号 操作 切换状态 new a R mark_digits new else L new 假设此时, 纸带的状态: 现在对各个数字位进行标记...为了下一次计算的时候, 能够将结果加到对应的位置上, 就是下一次相乘结果的相加位要向后一格, 在做加一操作的时候, 只识别r, u, 所以之后的标识符还需要重置.
flash-rwkv（https://github.com/BBuf/flash-rwkv）仓库在RWKV-CUDA的最优性能算子的基础上进行了封装，提供了rwkv5_cuda_linear_attention...另外，本文使用了PyTorch Profiler TensorBoard 插件来做程序的性能分析，感兴趣的小伙伴可以在系统调优助手，PyTorch Profiler TensorBoard 插件教程...Profile代码编写 上一节明确了，我们需要加速RWKV模型中rwkv6_linear_attention_cpu的计算，https://github.com/sustcsonglin/flash-linear-attention...Triton实现的版本在编译中发生了什么，但真的找到了放弃cuda的理由，毕竟不是专业做这个东西的，而Triton大家都可以写），后续应该会考虑在Triton kernel的基础上继续做优化以及训练性能验证...因此，grid 的大小将是 (4, 4, 16)，相当于有256个Block在并行计算，而每个Block的内部目前Triton的Kernel中指定的是1个warp也就是32个进程来计算。
理想情况下，大家的努力应该集中在这一步上。幸运的是，在迁移到Python GPU库之后，其他步骤可以自动处理，而不会牺牲其性能。例如： 步骤1：可以通过CuPy数组自动分配和初始化GPU内存。...DASK是RAPIDS在GPU上进行分布式计算的集成组件。大家可以利用它将蒙特卡罗模拟计算分布到跨多个节点的多个GPU。 ?...然后使用这个生成的大数据集来训练一个深度神经网络，将期权定价作为一个非线性回归问题来学习。 数据生成 在第1部分中我们使用Dask可以轻松地进行分布式计算。...Greeks和隐含波动率计算 训练收敛后，性能最好的模型保存在本地存储器中。...通过使用RAPIDS/Dask，大规模的蒙特卡罗仿真可以很容易地分布在多个节点和多个GPU上，从而获得更高的精度。 在第2部分中，我们再现了论文的结果。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
云直播
实时音视频
