每个数据科学项目迟早都会面临一个不可避免的挑战：速度问题。使用更大的数据集会导致处理速度变慢，因此最终必须想办法优化算法的运行时间。正如你们大多数人已经知道的，并行化是这种优化的必要步骤。python 为并行化提供了两个内置库：多处理和线程。在这篇文章中，我们将探讨数据科学家如何在两者之间进行选择，以及在这样做时应注意哪些因素。
本书示例代码适用于Python 3.5及以上。 ---- 当代第一台数字计算机诞生于上世纪30年代末40年代初（Konrad Zuse 1936年的Z1存在争议），也许比本书大多数读者都要早，比作者本人也要早。过去的七十年见证了计算机飞速地发展，计算机变得越来越快、越来越便宜，这在整个工业领域中是独一无二的。如今的手机，iPhone或是安卓，比20年前最快的电脑还要快。而且，计算机变得越来越小：过去的超级计算机能装下整间屋子，现在放在口袋里就行了。 这其中包括两个重要的发明。其一是主板上安装多块处理器（每个
作者 | Jiale Zhi，Rui Wang，Jeff Clune，Kenneth O. Stanley
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。
OpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的环境工具包，它支持训练智能体（agent）做任何事——从行走到玩Pong或围棋之类的游戏都在范围中。 它与其他的数值计算库兼容，如pytorch、tensorflow 或者theano 库等。现在主要支持的是python 语言
程序并不能单独运行，只有将程序装载到内存中，系统为它分配资源才能运行，而这种一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程就称之为进程。程序和进程的区别就在于：程序是指令的集合，它是进程运行的静态描述文本；进程是程序的一次执行活动，属于动态概念。进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。
原标题 | Speed Up your Algorithms Part 1 — PyTorch
批评Python的讨论经常谈论使用Python进行多线程工作有多么困难，将矛头指向所谓的全局解释器锁（正式称为GIL），该锁阻止了多个Python代码线程同时运行。因此，如果您不是Python开发人员，并且来自其他语言（例如C ++或Java），则Python多线程模块的行为可能与您期望的不太一样。必须明确的是，只要考虑到某些因素，仍然可以用Python编写可同时运行或并行运行的代码，并在最终性能上产生显着差异。如果您尚未阅读，建议您看看Eqbal Quran的Toptal Engineering Blog上有关Ruby中的并发和并行性的文章。
虽然Python的多处理库已成功用于广泛的应用程序，但在本博文中发现它不适用于几个重要的应用程序类，包括数值数据处理，有状态计算和昂贵的初始化计算。主要有两个原因：
上一篇我们学习了三种不易用Python多处理表示的工作负载基准测试的其中两种，并比较了Ray、Python多处理和串行Python代码。今天这一篇我们来聊聊第三种基准测试。
线程，有时候称为轻量级进程（lightweight process，LWP），是CPU使用的基本单元；它包含了线程ID，程序计数器，寄存器集合以及堆栈。它与属于同一进程的其他线程共享代码段，数据段和其他的操作系统资源。
Go语言的设计亮点之一就是原生实现了协程，并优化了协程的使用方式。使得用Go来处理高并发问题变得更加简单。今天我们来看一下Go中的协程。
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？
作者 | Satyam Kumar 译者 | 王强 策划 | 刘燕 Python 是一种流行的编程语言，也是数据科学社区中最受欢迎的语言。与其他流行编程语言相比，Python 的主要缺点是它的动态特性和多功能属性拖慢了速度表现。Python 代码是在运行时被解释的，而不是在编译时被编译为原生代码。 Python 多线程处理的基本指南 C 语言的执行速度比 Python 代码快 10 到 100 倍。但如果对比开发速度的话，Python 比 C 语言要快。对于数据科学研究来说，开发速度远比运行时性能更重要
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?
本文整理自讲座： 演讲者为： 功能强大的低能耗设备的引入引发了可以在边缘运行的高级 AI 方法的新时代。但是由于与边缘设备相关的严格限制，在边缘训练和部署深度学习模型可能会令人生畏。您如何构建一个不太复杂或太大而无法在边缘设备上运行的模型，但仍能充分利用可用硬件？NVIDIA Jetson是当今最受欢迎的低功耗边缘硬件系列之一。它旨在加速边缘硬件上的深度学习模型，无论是机器人、无人机、物联网设备还是自动驾驶汽车。 是什么让 Jetson 上的深度学习变得困难？ 在最好的情况下，深度学习并不是那么容易做好
>>> 并发是指，程序在运行的过程中存在多于一个的执行上下文。这些执行上下文一般对应着不同的调用栈。
引入进程 的目的： 使多个程序能并发执行，提高资源利用率和系统吞吐量。 引入线程 的目的： 应用的需要/ 开销的考虑/ 性能的提升
进程、线程、轻量级进程、协程和go中的Goroutine 进程、线程、轻量级进程、协程和go中的Goroutine 那些事儿电话面试被问到go的协程，曾经的军伟也问到过我协程。虽然用python时候在Eurasia和eventlet里了解过协程，但自己对协程的概念也就是轻量级线程，还有一个很通俗的红绿灯说法：线程要守规则，协程看到红灯但是没有车仍可以通行。现在总结各个资料，从个人理解上说明下 进程 线程 轻量级进程 协程 go中的goroutine 那些事儿。 一、进程 操作系统中最核心的概念是进程，分布式
我们在前两章提到了线程、进程，还有并发编程。我们在很高的层次，用抽象的名词，讲了如何组织代码，已让其部分并发运行，在多个CPU上或在多台机器上。 本章中，我们会更细致的学习Python是如何使用多个CPU进行并发编程的。具体目标是加速CPU密集型任务，提高I/O密集型任务的反馈性。 好消息是，使用Python的标准库就可以进行并发编程。这不是说不用第三方的库或工具。只是本章中的代码仅仅利用到了Python的标准库。 本章介绍如下内容： 多线程 多进程 多进程队列 多线程 Python从1.4版本开始就支持多
虽然 Python 是数据科学家的浪漫语言，但是它速度还不够快。这个脚本语言是在执行时进行解释的，这使它变慢，并且难以并行执行。遗憾的是，并非所有数据科学家都是 C++ 专家。
虽然python的多处理库已经成功地广泛的用于应用程序，但在本文中，我们发现它在缺少一些重要的应用程序类中依然存在不足，包括数值数据处理、状态计算和具有昂贵初始化的计算。主要有两个原因：
Python是一种线性语言。但是，当您需要更多的处理能力时，线程模块就派上用场了。
在20世纪 60年代人们提出了进程的概念后，在OS中一直都是以进程作为能拥有资源和独立运行的基本单位的。
进程是计算机系统中资源分配的最小单位，也是操作系统可以控制的最小单位，在数据科学中很多涉及大量计算、CPU密集型的任务都可以通过多进程并行运算的方式大幅度提升运算效率从而节省时间开销，而在Python中实现多进程有多种方式，本文就将针对其中较为易用的几种方式进行介绍。
电话面试被问到go的协程，曾经的军伟也问到过我协程。虽然用python时候在Eurasia和eventlet里了解过协程，但自己对协程的概念也就是轻量级线程，还有一个很通俗的红绿灯说法：线程要守规则，协程看到红灯但是没有车仍可以通行。现在总结各个资料，从个人理解上说明下 进程 线程 轻量级进程 协程 go中的goroutine 那些事儿。 一、进程 操作系统中最核心的概念是进程，分布式系统中最重要的问题是进程间通信。 进程是“程序执行的一个实例” ，担当分配系统资源的实体。进程创建必须分配一个完整的独立地址
线程是CPU使用的基本单元，它由线程ID、程序计数器、寄存器集合和栈组成。它与属于统一进程的其他线程共享代码段、数据段和其他操作系统资源。
多进程，启用多个CPU完成任务，通俗点讲，就是将你的任务发布给不同的CPU使他们同时工作，提高效率。
Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言，我们在用数据训练机器学习模型之前，通常都需要对数据进行预处理，而Python就非常适合完成这项工作，比如需要重新调整几十万张图像的尺寸，用Python没问题！你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-NMyHNqj4-1591867681155)(https://raw.githubusercontent.com/Coxhuang/yosoro/master/20190507225848-image.png)]
在OpenAI的许多项目中都使用域随机化技术。 最新版本的mujoco-py支持支持自动的（headless）GPU 渲染，与基于CPU的渲染相比，它的速度有40倍的提升，可以每秒产生数百帧的合成图像
最近有人在Twisted邮件列表中提出诸如”为任务紧急的人提供一份Twisted介绍”的的需求。值得提前透露的是，这个序列并不会如他们所愿.尤其是介绍Twisted框架和基于Python 的异步编程而言，可能短时间无法讲清楚。因此,如果你时间紧急，这恐怕不是你想找的资料。
the various network layers that allow us to establish functional connections between computers
我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。
AI 研习社按：本文为 Salesforce 知名数据科学家、机器学习工程师 Anmol Rajpurohit 对开发者的建议。对算法进行并行处理，是业内常见的加速方式，但不少开发者对它的认识存在误区
处理机：是计算机中存储程序和数据，并按照程序规定的步骤执行指令的部件。包括中央处理器、主存储器、I/O接口。
工程师 Jim Anderson 分享了他的经验，他写了一篇关于「通过并发性加快 python 程序的速度」的文章。Jim 有多年的编程经验，并且使用过各种编程语言。他曾做过嵌入式系统相关的工作，开发过分布式系统，并且参加过许多会议。
在 操作系统 中 , 进程 之间 的 内存空间 是 隔离的 , 不同的进程 拥有各自的 内存空间 ,
在本文[1]中，我们将学习如何使用多处理模块中的特定 Python 类（进程类）。我将通过示例为您提供快速概述。
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。
选自OpenAI 机器之心编译 参与：黄小天 OpenAI 宣布开源一个高性能的 Python 库，它可用于使用 MuJoCo 引擎（在上年的机器人研究中开发出来）的机器人模拟。 代码：https:/
在过去的几年里，Python已成为数据科学和人工智能的通用语言，所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架（Keras，Pytorch，MXNet）。与竞争语言相比，Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越：最新的机器学习算法及其高效实现（Scikit-Learn，LightGBM，XGBoost），数据处理和分析（Pandas，cuDF），高效的数值计算库（Numpy） ，PyPy，Numba），GPU计算（CuPY）和Web API编程（Flask，Celery）。
线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。程序员可以通过它进行多处理器编程，你可以使用多线程对运算密集型任务提速。比如，如果一个线程完成一个任务要100毫秒，那么用十个线程完成改任务只需10毫秒。Java在语言层面对多线程提供了卓越的支持，它也是一个很好的卖点。
1 基本概念 共享内存的多核架构：一个单独的封装包内封装了多个互相连接的未处理器，且所有内核都可以访问主内存。共享内存的多核系统的一些微架构，例如内核暂停功能，超频。 内核暂停功能：当使用内核不多的时候，操作系统会使剩下的内核进入休眠状态，当需要使用这些内核时，操作系统会唤醒这些睡眠的内核。 超频：提升一个内核频率的过程。当内核工作繁重时，使内核以更高的频率工作。 分布式内存系统:由多个处理器(CPU)组成，每个处理器可以位于不同的计算机上，计算机之间可以有不同类型的通信信道，并且都有自己私有的内存。 物理
引用一句经典的话：“UNIX下一切皆文件”。 文件是一种抽象机制，它提供了一种方式用来存储信息以及在后面进行读取。
操作系统原理相关的书，基本都会提到一句很经典的话： "进程是资源分配的最小单位，线程则是CPU调度的最小单位"。
本指南的目的是解释为什么在Python中需要多线程和多处理，何时使用多线程和多处理，以及如何在程序中使用它们。作为一名人工智能研究人员，我在为我的模型准备数据时广泛使用它们!
创建进程池可以形象地理解为创建一个并行的流水线，只需创建一次流水线的消耗，处理接收到的任务的，不使用进程池。 ，浪费时间。
最早的数据库是在单台支持多任务的物理机器上运行的，这种集中式的数据库系统仍然在被广泛使用，如今在集中式数据库系统上运行的企业级应用可能拥有成千上万的用户，数据库的规模从兆字节到数百G字节不等。
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