原理 在XGBoost里，单机多线程，并没有通过显式的pthread这样的方式来实现，而是通过OpenMP来完成多线程的处理，这可能跟XGBoost里多线程的处理逻辑相对简单，没有复杂的线程之间同步的需要...，所以通过OpenMP可以支持得比较好，也简化了代码的开发和维护负担。...OpenMP OpenMP 是 Open MultiProcessing 的缩写。是一套支持跨平台共享内存方式的多线程并发的编程API。...在项目程序已经完成好的情况下不需要大幅度的修改源代码，只需要加上专用的pragma来指明自己的意图，由此编译器可以自动将程序进行并行化，并在必要之处加入同步互斥以及通信。...例如 #pragma omp parallel for 解决方案 omp_num_threads 对于调用OpenMP的lib编译编译成OpenMP的程序，对于加了#pragma的代码，默认情况下会调用和你
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。...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...通过简单的指令和库函数，即使是对多线程编程不太熟悉的开发人员也能快速地实现并行计算。 同时，OpenMP 的可移植性和灵活性也使其成为跨平台并行开发的理想选择。...无论是学术研究还是工业应用，OpenMP 都是值得探索的有力工具。 希望这篇文章能够为您提供 OpenMP 的基本概念和使用方法。如果有想要讨论的话题，请留言！
然后会以3个具体的例子来演示框架的 使用方法，和验证框架的正确性，更多的例子详见github上的example.Main.scala文件。...3个具体的并行计算问题包括： 1、梯形积分法 2、计算pi值 3、多线程分段下载文件（图片、mp3） 3、框架接口设计与技术实现 3.1、接口设计 该框架主要是模仿了openmp的“omp parallel...当用户调用接口时，管理者会将用户定义的线程函数发送给每个actor，然后每个actor执行用户定义 的函数。...4.4、多线程下载文件 下载的文件时古巨基的“情歌王”： 代码： //多线程下载文件 multi-thread download file println("multi-thread download...个特征中距离的top20个，使用了ScalaMp的并行版本比原串行快了6，7倍左右。
OpenMP2.5规范中，对于可以多线程执行的循环有如下5点约束： 1.循环语句中的循环变量必须是有符号整形，如果是无符号整形就无法使用，OpenMP3.0中取消了这个约束 2.循环语句中的比较操作必须是这样的样式...，反之亦然 5.循环必须是单入口，单出口，内部没有跳转语句 将循环多线程化所面临的挑战 1.循环迭代相关 因为OpenMP编译指导是对编译器发出的命令，所以编译器会将该循环编译成多线程代码...，但由于循环迭代相关的存在，多线程代码将不能成功执行。...循环调度与分块 为了提供一种简单的方法以便能够在多个处理器之间调节工作负载，OpenMP给出了四种调度方案： static,dynamic,runtime,guided. ...单线程和多线程交错执行： 当开发人员为了减少开销而把并行区设置的很大时，有些代码很可能只执行一次，并且由一个线程执行，这样单线程和多线程需要交错执行 举例如下：
然后会以3个具体的例子来演示 框架的使用方法，和验证框架的正确性，更多的例子详见github上的example.Main.scala文件。...3个具体的并行计算问题包括： 1、梯形积分法 2、计算pi值 3、多线程分段下载文件（图片、mp3） 3、框架接口设计与技术实现 3.1、接口设计 该框架主要是模仿了openmp的“omp...比如： 1、梯形积分法 给了定积分区间和梯形个数，每个线程就负责某一段区间的梯形面积的计算。....png 运行结果： p.png 4.4、多线程下载文件 下载的文件时古巨基的“情歌王”： 代码： //多线程下载文件 multi-thread download file println...个特征中距离 的top20个，使用了ScalaMp的并行版本比原串行快了6，7倍左右。
https://blog.csdn.net/10km/article/details/52723306 从所周知，所有的深度学习框架使用GPU运行是最快的，但是在不具备Nvidia显卡的环境下只使用...请注意前面安装OpenBlas的软件列表，有一项是openblas-openmp，看到这里我似乎明白了什么。到网上一查，果然openblas-openmp是OpenBlas的多线程优化版本。...在/usr/lib64下不仅有libopenblas.so.0(单线程版本)，还有一个libopenblasp.so.0,这个就是前面软件列表中的openblas-openmp的so文件(多线程版本)，...编译时使用USE_OPENMP=1选项 #!...看到Caffe上有人提交了《Parallel version of caffe for CPU based on OpenMP》，据说在CPU模式下有高达10倍的但似乎为了减少代码维护的复杂性，Caffe
GPU的核心组件 – SM（Streaming Multiprocessor） 与CPU的多线程类似，一个Kernel实际上会启动很多线程，而多线程如果没有多核支持，在物理层也是无法实现并行的。...3.SIMI–（Single-Intruction, Multiple-Thread）单指令多线程 基本的执行单元是线程束（wraps)，线程束包含32个线程，这些线程同时执行相同的指令，但是每个线程都包含自己的指令地址计数器和寄存器状态...所以尽管线程束中的线程同时从同一程序地址执行，但是可能具有不同的行为，比如遇到了分支结构，一些线程可能进入这个分支，但是另外一些有可能不执行，它们只能死等，因为GPU规定线程束中所有线程在同一周期执行相同的指令...总之，就是网格和线程块只是逻辑划分，一个kernel的所有线程其实在物理层是不一定同时并发的。所以kernel的grid和block的配置不同，性能会出现差异。...> void printDeviceProp(cudaDeviceProp& devProp, int dev) { std::cout << "使用GPU device " << dev
研究人员称，SLIDE是第一个基于CPU的深度学习智能算法，并且，在具有大型全连接架构的行业级推荐数据集上，SLIDE训练深度神经网络的速度甚至超过了GPU。 代码已开源。...每层中的LSH哈希表构造都是一次性操作，可以与该层中不同神经元上的多个线程并行。...在CPU上跑深度学习能快过GPU，这样的结论立刻吸引住了网友们的目光。 有网友分析说： 该方法不仅使用了哈希表，其速度之快还得归功于OpenMP的硬件多核优化。...（OpenMP是一套支持跨平台共享内存方式的多线程并发的编程API） 看起来在小型DNN中是非常有前途的替代方案。不过，问题在于，该方法是否可以推广到其他CPU架构中？...那么至少，在架构探索中，该方法提供了探索更宽网络的可能性。 ? 不过，也有网友提出了更尖锐的质疑：怕不是来给英特尔打广告的。 1、预处理步骤看上去开销高昂。
连续访问 数据访问一般都遵循局部性原理，位置相近的内存被重复使用的概率更高, cache的替换规则也大多给基于这个原理来设计，跳跃的访问内存会打破这个规则，造成访问效率的低下。...padding的，比如 224x224的图片，我们可能会存储在256x224的内存地址中，保证在随机访问某一行时，地址处于对齐的位置。...当然，多核的使用，会导致CPU占比和功耗直线上升，但在可接受的条件下，多线程优化带来的性能提升是最可观的。...多线程的实现方法推荐使用OPENMP，接口丰富，编程简洁，用起来并不难，但需要注意一些细节。...线程开销 OPENMP会自动为循环分配线程，但并非所有循环都适合做多线程优化，如果每次循环只做了非常少的事情，那么使用多线程会得不尝失。
/install.sh # 安装过程中注意看提醒，输入前面得到的序列号，除此之外一路都是默认安装 安装完成，安装文件的位置在/opt/intel下 编译Caffe 安装MKL要用cmake重新生成Makefile...文件并编译，执行代码如下，然后make Caffe #!...关于CentOS6.5下编译Caffe的过程参见我的另一篇博客《CentOS6.5编译Caffe过程记录(系统存在多个编译器)》 编译完成后，ldd查看tools/caffe的动态库依赖，确认使用MKL...《Intel MKL 多线程设置》 在我的电脑上(CentOS6.5,双至强24核处理器/32GB),用时大约9分钟，比使用OpenBLAS-openmp快了大约1分钟,参见上一篇博文《Caffe:...CPU模式下使用openblas-openmp(多线程版本)》
由于共享LLC，因此多线程或多进程程序在多核处理器上运行时，平均每个进程或线程占用的LLC缓存相比使用单线程时要小，这使得某些LLC或内存限制的应用的可扩展性看起来没那么好。...在MIC上编程时，软件开发人员的工作部分由显式使用向量指令转化为改写C代码和增加编译制导语句以让编译器产生更好的向量指令。 另外，现代64位X86 CPU还利用SSE/AVX指令执行标量浮点运算。...其中qn和d2n、d2n+1是一样的，故使用汇编写代码时要注意避免寄存器覆盖。 OpenMP OpenMP是Open Multi-Processing的简称，是一个基于共享存储器的并行环境。...当选择告诉编译器忽略这些pragma或者编译器不支持OpenMP时，程序又可退化为串行程序，代码仍然可以正常运作，只是不能利用多线程来加速程序执行。...对基于数据并行的多线程程序设计，OpenMP是一个很好的选择。同时，使用OpenMP也提供了更强的灵活性，可以适应不同的并行系统配置。
（GPU会很快的算完你给进去的数据，主要瓶颈在CPU的数据吞吐量上面。） 2....其次，当你的服务器或者电脑的内存较大，性能较好的时候，建议打开pin_memory打开，就省掉了将数据从CPU传入到缓存RAM里面，再给传输到GPU上；为True时是直接映射到GPU的相关内存块上，省掉了一点数据传输时间...遇到各自问题的网友们，把他们的不同情况，都描述和讨论了一下，经过交流，大家给出了各自在训练中，CPU，GPU效率问题的一些新的发现和解决问题的方法。...可以采用的方法： 两边的配置都一样吗。另一台电脑和你的电脑。你看整体，好像设置配置有点不同。包括硬件，CPU的核，内存大小。你对比一下两台设备。这是第一个。第二个，还是代码里面的配置，代码的高效性。...如果需要留一部分CPU性能来做其他的业务，4线程，6线程？都可以。自己试一试。配合着任务管理器或者htop top 在linux下实时查看CPU使用状态和设置多线程数量的关系。
大部分开发者听到“并发”通常会立刻想到多线程的程序。目前来说，多线程执行还是利用多核系统最常用的方式。尽管多线程编程大大好于“顺序”编程，不过即便是仔细的程序员也没法在代码中将并发性做到最好。...同时它还要保证在管理用户线程时保证总是有最大化的计算资源。 那么，不同线程同时访问时，数据的保护机制是怎样的呢？答案是解释器全局锁。...事实上，这个问题被问得如此频繁以至于Python的专家们精心制作了一个标准答案：”不要使用多线程，请使用多进程。“但这个答案比那个问题更加让人困惑。难道我不能在Python中使用多线程？...难道我们作为Python开发人员就意味着要放弃使用多线程来探索并行的想法了？为什么无论怎样，GIL需要保证只有一个线程在某一时刻处于运行中？难道不可以添加细粒度的锁来阻止多个独立对象的同时访问？...GIL的出现无意中帮助了开发者免于陷入困境。在使用多线程时仍然需要同步原语的情况下，GIL事实上帮助我们保持不同线程之间的数据一致性问题。 那么现在看起来讨论Python最难得问题是有点问错了问题。
1.问题描述 linux环境下，使用MIC架构的Xeon Phi（至强融核）协处理器进行进行host+mic编程时，源程序运行的毫无问题，但将其通过ar命令生成静态连接库供其他应用程序使用时，就会出现offload...:in test kernel 9:in test kernel 3:in test kernel 1:in test kernel 5:in test kernel 可见，for循环的代码已经在...3.生成静态链接库供其他程序使用发生错误 在上面的代码中，将main()修改为调用MIC段代码的普通函数，修改结果如下： #include #include #include...:offloadtest.cpp icpc -openmp -o offload.out offloadtest.cpp 在使用ar或者xiar时，加上-qoffload-build命令选项就可以了...本人实践证明，使用xiar时不加-qoffload-build命令选项也可以。
1 引言 近来，群中有几个小伙伴想要公号推送XGBoost的相关内容，去年我在学习XGBoost时写过几篇笔记(恕我当时理解的浅显): 1 XGBoost思想 2 XGBoost模型构造 3 XGBoost...3 XGBoost背后的故事 XGBoost在机器学习领域如此流行和强大，大家都或许都已经了解了，它是华盛顿大学的博士陈天奇发明的。我一直很好奇，陈天奇是怎么想到的然后创造了这么好的一个分类器呢？...在这之前，他在快从交大毕业时做的一个项目里接触到了 OpenMP，里面使用多线程写的，于是他就想能不能利用OpenMP写一个多线程的 GBDT（Gradient Boosting Decision Trees...在14年他刚到华盛顿大学，就开始利用业余实践他的想法，并在寒假做XGBoost的第一版。做了一些对比后，发现效率挺高的，然后就发布了出来了。...2) XGBoost的Github地址, 至今仍有人在维护更新： https://github.com/dmlc/xgboost 3) XGBoost详细使用的Github地址： https://github.com
openMP进行多线程编程 在C++中使用openmp进行多线程编程 - DWVictor - 博客园 (cnblogs.com) openmp是由一系列#paragma指令组成，这些指令控制如何多线程的执行程序...选择的线程可以是主线程以外的线程。 single指令相关的代码块只运行一个线程执行，但并不限定具体哪一个线程来执行，其它线程必须跳过这个代码块，并在代码块后wait，直到执行这段代码的线程完成。...芒果的博客 - 芒果的个人博客 (mangoroom.cn) master指令则指定其相关的代码块必须在主线程中执行，且其它线程不必在代码块后阻塞。...； lastprivate:变量在每个线程的共享方式与private一致，但不同的是，变量的最后一次迭代中的值会flush主线程中的变量中。...private一致，但不同的是，变量的最后一次迭代中的值会flush主线程中的变量中。
Read More hawk ---- 使用WASI对区块链进行通用计算 #wasi 本文来自于OasisLabs，介绍了WASI（Web Assembly System Interface ）在区块链上的应用...）和C++/OpenMP（c++的类似于rayon的库）在36核的机器上进行了性能测试。...如果程序能够感知NUMA，那就相关计算资源，将会被放置到一个不同的物理NUMA节点。尽管仍旧在两个NUMA节点之间扩展，但资源使用将会得到优化。）...但未可知OpenMP的测试代码是否利用了NUMA感知来提升性能，但OpenMP好像是支持NUMA（不确定）。...nalgebra的最佳功能是在编译时进行维度检查，这意味着错误数学运算的代码将无法通过编译。
RGB和YUV互转优化第二版 按照我们以前写文章的套路，第二版自然要来测一下OpenMP多线程，代码实现如下： void RGB2YUV_OpenMP(unsigned char *RGB, unsigned...剩下的就是将第四节的代码直接使用SSE指令集向量化了。...2、注意到获取Blue和Green分量的连续排列变量时是用的shuffle指令，我们也可以采用不同的shuffle系数直接获取交叉后的结果。 这里采用了第二种方法，速度比较快。...RGB和YUV互转优化第五版 刚才开启OpenMP 4线程的速度都快赶上SSE第一版优化的速度了，这提醒了我是不是可以将多线程应用在SSE上进一步加速呢？来试试。...总结 基本上还是我以前的那些套路，总的来说相比于原始实现的速度，快了 倍，关于进一步加速的想法我感觉大概得从宽方向上的多线程以及尝试AVX2指令集等吧。。有问题欢迎在留言区讨论。 10.
支持单机多线程，多机集群及分布式环境 (Hadoop，Spark)，相比 Hadoop Mahout, Spark MLlib 效率高很多 提供简单易用的在线预测代码，可以方便整合到线上生成环境 支持多种目标函数和评估指标...同样的功能，在 C/C++ 环境中，可能需要结合 MPI 和 OpenMP 才能实现 不仅支持基本的数据类型 (double, float, long, int, short, byte)，而且还支持...数据类型，使用 Map 数据类型，用户可以实现非常复杂的通信操作 (例如：集合求交、求并，链表的连接等操作) 支持数据压缩传输，在网络资源很紧张的情况下，可以节约大量的带宽 纯 Java 代码实现，可以无缝集成到...下面给出了 ytk-mp4j 在多进程、多进程、数组，Map 下的 allreduce (归约操作为求和) 示意图： ? ?...表 2 ytk-mp4j 实现的 Collective 操作时间复杂度 下图是测试在 1Gigabit Ethernet 网络下，10 亿维 double 数组，各种 Collective 通信操作在不同的机器数量下的通信性能
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