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for循环与串行化、并行化Stream流性能对比

“第三章 Stream流”一直介绍的是串行化的流，串行化的流如果你有心可以和for循环对比，会发现串行化的流在性能上是比for循环要差的。这也是部分人“鄙视”Stream流的一点。...4.1 并行与并发 并行，指的是在同一时刻多个任务同时执行。 并发，指的是在同一时间段多个任务交替执行。 当然，并行的执行速度更快，但并行也依赖硬件设置，因为它依赖硬件CPU是多核的场景。...我们分别举几个数据量不同的例子，来说明for循环、串行化Stream流、并行化Stream流的性能在我本机的性能。 ?...从曲线图可以看出90000个学生以前3者的性能都是几毫秒，并没有太大区别，从90000个学生过后，串行化流性能主键走弱，并行化流的性能开始逐渐赶上for循环，但注意这并不意味着从900000个数据后并行化的数据就一定会超越...并行化流受CPU核数的影响，在本机2核下，在数据量小的情况下性能略高于串行化流，略低于for循环，在数据量中的情况下差不多，在数据量比较大时性能最差，但当数据量特别大时，性能也变得更好。

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一、简单使用二、 并行循环的中断和跳出三、并行循环中为数组集合添加项四、返回集合运算结果含有局部变量的并行循环五、PLinq（Linq的并行计算）

这里我们可以看出并行循环在执行效率上的优势了。 结论1：在对一个数组内的每一个项做单独处理时，完全可以选择并行循环的方式来提升执行效率。...结论3:在并行循环内重复操作的对象，必须要是thread-safe(线程安全)的。集合类的线程安全对象全部在System.Collections.Concurrent命名空间下。...四、返回集合运算结果/含有局部变量的并行循环 使用循环的时候经常也会用到迭代，那么在并行循环中叫做 含有局部变量的循环 。下面的代码中详细的解释，这里就不啰嗦了。...在ParallelEnumerable中提供的并行化的方法 ParallelEnumerable 运算符 说明 AsParallel() PLINQ 的入口点。指定如果可能，应并行化查询的其余部分。...ForAll() 多线程枚举方法，与循环访问查询结果不同，它允许在不首先合并回到使用者线程的情况下并行处理结果。

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并行for循环，简单的改动让python飞起来

MPI（Message Passing Interface）是在并行计算中，在不同进程间传递信息的标准解决方案。mpi4py是它的python版本。...修改python代码以支持mpi4py 假设你想要并行运算的python代码叫“python_mpi4py.py“，这个代码是一个可以独立在一台电脑上（一个node）上执行的代码。...然后各个core会同时进行，但是，我们在每个核上有不止一个任务（[2,2,1,1])，所以要进行唯一的循环。...在单个node上运行python代码 要运行上面的包含mpi4py的代码，最简单的可以一句bash命令就可以： mpirun -np 4 python -u python_mpi4py.py 1 2...上面的例子中，各个任务之间是完全没有依赖的。但是我们的for循环结束了之后一般比如会有个concat操作之类的，需要将各个cores运行的结果收集起来。mpi4py也支持在不同的任务之间传输数据。

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社交网络分析的 R 基础：（四）循环与并行

循环语句 while for 循环控制 apply() 系列函数 apply() sapply() 使用 parallel 包并行处理 在本机上并行 在多台计算机上并行 循环语句 while while...或者更简单的说，包含在循环控制块内的代码基本都可以进行并行处理。...在本机上并行 在本机上处理并行计算的概念很好理解，就是将需要并行处理的任务分配到计算机的多个 CPU 内核中，这也是最常见的场景。继续以“对一个矩阵的行求和”为例，采用并行的方式解决这个问题。...最后在并行计算完成后需要及时关闭集群： > stopCluster(cl) 由于集群是一个独立的环境，本地环境所引入的包、拥有的变量在集群内是无法访问的。...在多台计算机上并行与在本机上并行的区别仅在于集群的创建，因此本小节将只介绍集群创建的不同。

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OpenMP基础----以图像处理中的问题为例

降低线程开销：当编译器生成的线程被执行时，循环的迭代将被分配给该线程，在并行区的最后，所有的线程都被挂起，等待共同进入下一个并行区、循环或结构化块。              ...     现实中应用程序的所有性能敏感的部分不是都在一个并行区域内执行，所以OpenMP用任务分配区这种结构来处理非循环代码。...任务分配区可以指导OpenMP编译器和运行时库将应用程序中标示出的结构化块分配到用于执行并行区域的一组线程上。...隐式的栅障会使线程等到所有的线程继续完成当前的循环、结构化块或并行区，再继续执行后面的工作。...在并行区的最后，还要将最后一次迭代/结构化块中计算出的私有变量复制出来（Copy-out），复制到主线程中的原始变量中。

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【OpenMP学习笔记】编译制导指令

前言 OpenMP通过在串行程序中插入编译制导指令, 来实现并行化, 支持OpenMP的编译器可以识别, 处理这些指令并实现对应的功能....并行域中对变量的修改只在该域中起作用, 当离开并行域后, 变量值仍然是未进入并行域之前的值 lastprivate lastprivate会在退出并行域时, 将其修饰变量的最后取值(last value...Thread 3 after barrier at 17:05:32 通过对比我们可以看出, 加上路障之后, 各线程要在路障点同步一次, 然后再继续往下执行. ordered ordered结构允许在并行域中以串行的顺序执行一段代码..., 如果我们在并行域中想按照顺序打印被不同的线程计算的数据, 就可以使用这个子句, 下面是语法形式 #pragma omp ordered structured block 在使用时需要注意一下两点...时是以乱序的顺序更新, 但是在打印时是以串行顺序的形式打印. critical 临界区(critical), 临界区保证在任意一个时间段内只有一个线程执行该区域中的代码, 一个线程要进入临界区必须要等待临界区处于空闲状态

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ScalaMP ---- 模仿 OpenMp 的一个简单并行计算框架

1、前言 这个项目是一次课程作业，老师要求写一个并行计算框架，本人本身对openmp比较熟，加上又是scala 的爱好者，所以想了许久，终于想到了用scala来实现一个类似openmp的一个简单的并行计算框架...项目github地址：ScalaMp 2、框架简介 该并行计算框架是受openmp启发，以scala语言实现的一个模仿openmp基本功能的简单并行计算框架， 该框架的设计目标是，让用户可以只需关心并行的操作的实现而无需考虑线程的创建和管理...本框架实现了最 基本的并行代码块和并行循环两个功能。 接下来会介绍框架的接口设计和具体的技术实现细节。...所以根据以上并行问题的抽象和对openmp的理解再结合Scala语言，该框架设计两个接口： 第一个是并行for 循环的接口： ?...最后希望感兴趣的朋友可以和我一起改进这个小框架，虽然在实际问题中测试的不够多，但是我也尝试过 在实际中的应用，并行还是显著效果的，比如某个问题是我现在有4000个400维的特征，每个特征要寻找 在另外3999

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ScalaMP ---- 模仿 OpenMp 的一个简单并行计算框架

项目github地址：ScalaMp 2、框架简介 该并行计算框架是受openmp启发，以scala语言实现的一个模仿openmp基本功能的 简单并行计算框架，该框架的设计目标是，让用户可以只需关心并行的操作的实现而无需考...本框架实现了最基本的并行代码块和并行循环两个功能。 接下来会介绍框架的接口设计和具体的技术实现细节。...在介绍接口设计之前首先我们可以分析一下以上五个问题的做一下抽象，把相同的 可并行的部分抽象出来。...所以根据以上并行问题的抽象和对openmp的理解再结合Scala语言，该框架设计 两个接口： 第一个是并行for 循环的接口： 115410_Uiqk_1164813.png range指的是循环的范围...最后希望感兴趣的朋友可以和我一起改进这个小框架， 虽然在实际问题中测试的不够多，但是我也尝试过在实际中的应用，并行还是显著效果的， 比如某个问题是我现在有4000个400维的特征，每个特征要寻找在另外3999

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OpenMP并行编程简介

在OpenMP中，线程的并行化是由编程人员控制的，不是自动编程模型，而是外部变成模型。 OpenMP采用Fork-Join并行执行模型。...当所有并行线程完成代码的执行后，它们或被同步或被中断，最后只剩下主线程在执行。 那么并行代码块是如何创建的呢？...在OpenMP中，通过编译制导语句（即像#pragma开头的语句）来构造并行域，在原本的串行代码中，在可并行代码块周围添加编译制导语句并修改相应的代码，就可以完成并行的功能。...包含头文件omp.h 所有并行块由#pragma omp开头的编译制导语句来开始，在代码块周围要有大括号 常见的编译制导语句有#pragma omp prallel, 表示最基本的循环 #pragma...omp parallel for:并行部分包含一个for循环; #pragma omp critical:并行部分的代码一次只能由一个线程执行，相当于取消了并行化 #pragma omp barrier

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OpenMP 并行编程初探

引言 在当今多核处理器的时代，利用并行计算的能力以最大化性能已成为程序员的重要任务之一。OpenMP 是一种并行编程模型，可以让我们更容易地编写多线程程序。...本文将深入浅出地探讨 OpenMP 的工作原理、基本语法和实际应用。 一、OpenMP 简介 OpenMP（Open Multi-Processing）是一种支持多平台共享内存并行编程的 API。...通过简单的编译器指令和库函数，开发人员可以方便地编写可以在多个核心或处理器之间并行执行的代码。 1.1 主要特点 易用性：通过编译器指令，开发人员可以快速将现有代码并行化。...二、基本语法和指令 2.1 并行化代码块 使用 #pragma omp parallel 指令并行化代码块： #pragma omp parallel { // 并行执行的代码 } 2.2 循环并行化...通过 #pragma omp for 指令并行化循环： #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < N; i++) { // 并行执行的循环体 }

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小站便利店|大神很Nice，循环并行+Lasso回归+封面三张图的代码，只要60元~~

大神入驻 小站蓬荜生辉，重要的是大神这个代码坚决只卖60元~如此性价比极高的代码，全网少有~ Lasso可以找到更关键的基因 基因那么多，哪几个对疾病生存期或其恶性进展至关重要呢？...v=NGf0voTMlcs 站长对于Lasso有个简单的理解：Lasso就是在一堆与事件相关的变量中，找到那几个最重要的，并给这几个变量加个系数。...套马di~汉子，一下抓住了重点（Lasso的BGM就是套马杆，自行脑补） 有了这样强大的工具，我们就可以在一对基因中找到关键变量，再去研究他们之间的联系。...300样本级别的运行一次至少要10分钟，一天最多按150次，10次的运算需要近2年~~~计算机的优势就是处理这样的重复运算，CPU全开，3天就能完成2年人的工作量 而如何高效使用计算机，好的代码必不可少...~~~对于R语言来说，至少要搞定循环并行与Lasso结果收集。

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C++与并行计算：利用并行计算加速程序运行

以下是一些常用的C++并行计算工具：OpenMP：OpenMP是一种基于共享内存的并行计算模型，使用指令性编程方式实现并行。通过在代码中插入特定的指令，开发人员可以指定循环、函数等部分的并行执行。...OpenMP可以与多个编译器兼容，是一种灵活易用的并行计算工具。...下面是一个简单的OpenMP例子，演示了如何在C++中并行执行一个for循环：cppCopy code#include #include int main() {...将图像的处理逻辑放在processImage函数中，我们采用OpenMP库中的并行for循环指令#pragma omp parallel for来实现并行计算。...在每个线程中，并行处理不同行的像素，从而加快图像处理的速度。通过在主函数中输出部分处理后的图像数据，我们可以验证并行处理的正确性。

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OpenMP并行化实例----Mandelbrot集合并行化计算

在理想情况下，编译器使用自动并行化能够管理一切事务，使用OpenMP指令的一个优点是将并行性和算法分离，阅读代码时候无需考虑并行化是如何实现的。...当然for循环是可以并行化处理的天然材料，满足一些约束的for循环可以方便的使用OpenMP进行傻瓜化的并行。...，分形图中大部分点不在集合中，这部分点只需要少量的迭代就可以确定，但有些在集合中的点则需要大量的迭代。      ...当然我再一次见识到了OpenMP傻瓜化的并行操作机制，纠正工作负荷不均衡只要更改并行代码调度子句就可以了，使用动态指导调度，下面代码是增加了OpenCV的显示部分： #include "Fractal.h...http://openmp.org/mp-documents/OpenMP3.1-CCard.pdf http://blog.csdn.net/gengshenghong/article/details

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【OpenMP学习笔记】与运行环境交互

, 我们需要通过OpenMP函数或者环境变量来访问或者修改它们, 下面是被定义的内部变量 nthread-var : 存储并行域的线程数量 dyn-var : 控制在并行域执行时是否可以动态调整线程的数量...nest-var : 控制在并行域执行时是否允许嵌套并行 run-sched-var : 存储在循环域(loop regions)使用 runtime 调度子句时的调度类型 def-sched-var...: 存储对于循环域默认的调度类型 nthread-var 我们可以通过以下几种方式来设置线程数量 OMP_NUM_THREADS 我们可以在命令行(command line)下设置OMP_NUM_THREADS..., 我们可以使用下面几个函数获得线程的数量信息 omp_get_max_threads : 获得可以使用的最大线程数量, 数量是可以确定的, 与在串行域还是并行域调用无关. omp_get_num_threads..., 在并行域内创建的新并行域会以单线程执行, 而允许嵌套并行之后, 会在并行域内创建新的并行域, 为其分配新的线程执行. def-sched-var 通过OMP_SCHEDULE环境变量, 可以设置循环调度为

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【独家】并行计算性能分析与优化方法（PPT+课程精华笔记）

所谓向量化，比方说在矩阵相乘的运算中，普通的做法是一个循环分别取一行和一列里面的一个数，做乘加运算。...黄新平先生同时指出并行计算编程常用的有两个技术，一是OpenMP技术，一是MPI技术。 针对单台服务器，准确地说是共享内存系统，充分利用多核、多线程的并行处理能力，通常使用OpenMP技术。...这个循环一般就可以通过OpenMP 技术，添加编译器指导指令使其自动变成一个多线程程序，每个线程处理其中一部分数据，在执行完以后自动把结果收拢起来，得到最终结果，这样就能充分利用多核的处理性能了。...在原有串行单线程程序中，如果有比较明显的计算密集型循环，可以引入OpenMP进行并行化，结合编译器的自动向量化编译选项，可以只改极小一部分代码，获得比较大的性能收益。...而且它是一个单线程的程序，所以第一件事就是在模拟计算部分的计算密集的for循环处加了OpenMP编译指令，同时使用编译器的自动向量化编译选项，获得了4倍的性能提升。

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「技术选型」深度学习软件选择

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial...深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。...[1] 深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。...一些库可能在不同的许可证下在内部使用其他库 机器学习模型的兼容性比较 Format Name 设计目标 与其他格式比较 自包含 DNN 模型 预处理和后处理 用于调整和校准的运行时配置 款模型互连 通用平台...TensorFlow, Keras, Caffe, Torch, ONNX, 算法训练 No 没有/单独的文件在大多数格式 No No No Yes ONNX 算法训练 Yes 没有/单独的文件在大多数格式

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算法优化——如何将人脸检测的速度做到极致

如果循环次数是固定的，可以去掉for循环，直接展开。...另外可以在设计分类器的时候，就把这些因素考虑进去，由训练程序生成的强分类器包含固定数目的弱分类器，或者某种规律数目的弱分类器，这样有利于检测代码优化。...如果你有更好的策略，可以果断抛弃积分图。 多核并行运算 　　OpenMP或者Intel TBB可以让我们充分利用CPU的多个内核进行并行运算，提升速度。...但用了OpenMP或TBB，未必可以加速，或未必可以加速到期望的倍数。多核并行，任务的拆分的粒度应该尽可能粗，不同的任务尽可能不用同一块内存，也就是任务之间的相关度低一些有利于加速。 　　...Boosting算法中逻辑分支较多，也就是有不定长的for循环，有if-else判断；并行的时候每个运算单元运算量并不相同，有些运行时间长，有些运行时间短。运行时间短的要等运行时间长的。

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