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理解和使用SQL Server中的并行

那么这里我就简单介绍下SQLServer中并行的应用? 什么是并行?...如同前面人工数糖豆的例子一样,并行计划有很大可能提高完成速度,因为多线程在计数上更优。 并行如何工作? 设想一下,如果SQLServer没有内置对于并行的支持。...首先,所有必要地执行串行计划SQL代码已经存在并且已经被优化多年和在线发布。其次,方法的方位很合适:如果更多线程被调用,SQLServer 能轻易添加额外计划分之来分配更多线程。...额外的线程数量分配给每一个并行计划,这被称为并行度(缩写为DOP)。SQLServer 在查询开始之前就选择了DOP,然后不需要计划重新编译就能改变并行度。...我们发现了并行查询计划可以包含多个并行和串行区域,通过交换操作符绑定在一起。并行区域扩展出多个串行查询,每个串行都使用了独立线程来处理执行上下文的任务。

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聊聊并行并行编程

并行编程主要聚焦于性能,生产率和通用性上。 所谓性能,更像是可扩展性以及效率。不再聚焦于单个CPU的性能,而是在于平均下来CPU的性能。...并行和并发有着小小的区别:并行意味着问题的每个分区有着完全独立的处理,而不会与其他分区进行通信。并发可能是指所有的一切事务, 这可能需要紧密的,以锁的形式或其他的互相通信的方式形成的相互依赖。...因为并行编程的相对较难,导致工程师的生产率不会太高,会聚焦于更精密的细节,花费大量的时间。...并行任务变得复杂不仅仅在于之上的原因,更因为: 1.对代码,对任务的分割,这会导致错误处理以及事件处理更为复杂。如果并行程序之间会牵扯到交互,通信的时间成本,共享资源的分配和更新更为复杂。...2.并行访问控制,单线程的应用程序可以对本实例中的所有资源具有访问权,例如内存中的数据结构,文件之类的。

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    合服?关于合服的利弊说明

    待会解释理由 我也不知道他为什么想找我合服,原因有很多我不能把握。 但是有一个问题?为什么找我合服???我想这是根本问题。...所以这里达不到合服以及说明标准。...MCBBS茶馆帖《当有个人私聊找你合服你第一反应是啥》 image.png ---- 对于茶馆帖来综合说明 image.png (哈哈哈屮) 我并不觉得合服是一件坏事,但是从这件事情来讲,对我来说就是坏事...网络交友须谨慎 image.png 下面是其他用户此贴对于合服的说明 image.png 熟不熟是一方面,但是如果你已经跟陌生人合服了呢?这个问题多半也要考虑 但是就算朋友间合服也会出现合不来。...image.png ---- 最后总结(不一定都对,但是有些用处) ① 网络交友须谨慎 ② 合服本身不是一件坏事,就看你如何使用 ③ 在你为小白等可以尝试合服,但是一定要熟悉的人,而且跟你志同道合 ④

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    数据并行和任务并行

    OpenCL并行加减乘除示例——数据并行与任务并行 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。...https://blog.csdn.net/zhouxuanyuye/article/details/79949409 OpenCL并行加减乘除示例——数据并行与任务并行 关键词:OpenCL; data...parallel; task parallel 数据并行化计算与任务并行化分解可以加快程序的运行速度。...这种办法对不同的数据使用相同的核函数,称为数据并行。 ? 图3....(task parallel) 另外还有一种就是任务并行化,可以使所有功能函数内部的语句并行执行,即任务并行化,如本文中的功能函数可以分解为“加减乘除”这四个任务,可以产生“加减乘除”四个核函数,让四个函数同时执行

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    spark sql多维分析优化——提高读取文件的并行度

    这次分享多维分析优化的另一种情况 【本文大纲】 1、描述问题背景 2、讲一下解决思路 3、解决办法(spark sql处理parquet row group原理及分区原理,参数测试,解决方案) 4、效果...3、解决办法及遇到的问题 该怎么提高读取文件的并行度呢? 基础表 table_a 存储格式为parquet,我们首先要了解spark sql 是怎么来处理parquet文件的。...openCostInBytes = fsRelation.sparkSession.sessionState.conf.filesOpenCostInBytes /**defaultParallelism 并行度参数...的值 3.2 参数测试及问题 spark.sql.files.maxPartitionBytes 参数默认为128M,生成了四个分区: ?...读取hdfs文件时,并行了22个task,并且每个task处理数据均匀。 ? 2分40秒就能完成,有没有棒棒哒?

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    算力共享:数据并行,模型并行,流水线并行,混合并行策略

    # 算力共享:混合并行策略混合并行策略是在深度学习模型训练过程中,综合运用多种并行技术来加速训练过程的方法。以下是常见的并行技术以及混合并行策略的举例: 一、常见并行技术1....**DeepSpeed和Alpa框架的混合并行** - **策略**:在单机多卡场景下,优先采用张量并行(一种模型并行方式),将模型的计算密集型部分(如大规模矩阵运算)在多个GPU上并行执行,充分利用单机的计算资源...**Megatron - LM的混合并行** - **策略**:结合了**数据并行和模型并行**。...通过数据并行来利用多个GPU处理不同的数据子集,同时采用模型并行(如张量并行和流水线并行)来处理模型过大无法在单个GPU上运行的问题。...- 在模型并行方面,对于Transformer架构中的矩阵乘法等操作,采用张量并行进行切分计算。

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    云中的合规性:避免云合规陷阱

    但这种想法是不切实际的,而且在目前的监管环境中,这是危险的,并且可能是潜在的合规性陷阱。 ? 当然,组织可以通过提高效率、灵活性和降低业务成本从云计算服务中受益。...云合规差距 在数据保护条例越来越严格的情况下,更多地使用云计算的举措正在出现。...但是对于合规性,首席信息官和安全官员面临的关键问题是组织存储的数据类型以及数据的位置。运行自己的内部数据库、档案和存储系统的组织应该能够识别大部分数据的位置。...锁定数据 幸运的是,组织可以采取措施解决云合规问题。 首先是在特定的提供商服务中限制云计算的使用或将限制用途,而对于数据地理位置则采取健全且透明的策略。...但任何采用云计算的组织都需要意识到,无论他们对IT部门如何改进,都不能将合规责任推卸出去。而确保云计算提供商符合当前标准是膙尽职调查流程的一部分。

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    模型并行、数据并行、流水线并行以及混合并行的适用场景、优劣

    模型并行、数据并行、流水线并行以及混合并行的适用场景、优劣- **数据并行** - **适用场景**:**适用于模型规模相对较小,能够在单个计算设备(如 GPU)上完整运行**,但训练数据量巨大的情况...通过将模型划分为多个阶段,不同阶段在不同的计算设备上并行执行,类似于工厂的流水线作业,数据依次经过各个阶段进行处理,能够实现较高的**并行效率**。...例如在训练大型多模态模型(结合文本、图像、音频等多种数据)或超大规模的语言模型时,混合并行可以充分发挥不同并行策略的优势。...- **优点**:结合了**数据并行、模型并行和流水线并行的优点,能够根据模型结构、数据特点和硬件资源的实际情况**,灵活地调整并行策略,实现最优的训练效率。...*张量并行**)将其切分到多个 GPU 上计算;同时,对于模型的整体结构,可以采用**流水线并行将模型按层划分为多个阶段在不同 GPU 上执行**,通过这种混合并行的方式全面提升训练速度和效率。

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    什么是智慧合杆?智慧合杆有什么优势?

    智慧合杆 多功能杆 智慧路灯杆是一种可搭载照明、交通、监控、通信等多类设施的路杆件,借助智慧灯杆网关 5g智能网关 物联网网关的通信集成能力、边缘计算能力、远程管控能力、集中供电能力等,实现路杆的多杆合一...智慧合杆 智慧路灯杆新基建有什么优势? 1、美化道路景观,减少空间资源浪费 有利于解决道路杆体设施重复建设,路面反复开挖和管线复设,导致的城市景观风貌、地面空间资源浪费等现象。...智慧合杆实现“多杆合一”,利用BMG8200智慧路灯杆网关的接入能力,一根杆体上就可同时搭载智慧照明灯控、摄像头、环境传感器、信息屏、网络微基站、交通信号灯等功能设备。...3、融合多种高新技术,提供智慧化市政服务 智慧合杆 智慧路灯杆集成了物联网感知、边缘计算、复合通信支持和云端智能管控技术,为打造现代化新型智慧城市提供集约化、共享化数据服务,支持实现在智慧交通、智慧园区...智慧合杆 物联网智慧杆作为分布于每条街道的智慧数据采集终端,能够监测采集丰富全面的交通数据、环境数据、物联运营数据等,健全杆-路-车-物的响应互动机制,实现城市精细化管理运营服务的提升。

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    键合对准机

    临时键合 (3)对准技术 对转技术可以分为与实时图像对准和预先存储的对准标记对准两类。...叠加投影技术已被用于晶圆熔融键合的高精度IR对准工艺流程。...6)键合质量检测   键合质量测试是指对对准精度、键合强度以及界面空隙的检测 对准精度   如果键合晶圆中有一个是透明的,可采用IR或BSA对准显微镜进行对准金固定测量 键合强度   Tong和Gosele...界面空隙   采用IR对键合空隙进行快速成像检测,并可以检测所有空隙   采用CCD成像侧向观察,并需要一个高度1μm的空隙开口,通过亮与暗的菲涅尔波纹来观察空隙。   ...高分辨率的声学显微镜 键合界面空隙鉴别的方法包括:   X射线断层扫描、破坏性切割分析及界面刻蚀表征空隙等

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    C#并行与多线程——Parallel并行

    并行Parallel 在Parallel下面有三个常用的方法invoke,For和ForEach。 先说下StopWatch,这个类主要用于测速,记录时间。...很直观的看出,使用Parallel.Invoke()之后,Run1和Run2是并行执行的,一共用时3s(3000ms左右),而直接运行Run1和Run2则耗时5s。...Parallel.For实际上是并行执行了循环,因为内部只是一个单纯的累加,因此效率差异明显,但是并非所有的场景都适合使用并行循环。 修改一下上面的方法。...."); } 改为操作一个全局变量的累加,这个时候由于并行请求,需要等待调用内存中的全局变量num,效率反而降低。...同样的,由于并行处理的原因,For的结果并不是按照原有顺序进行的: public void ParallelForCW() { Parallel.For(0, 100, i => { Console.Write

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    APP安全合规

    安卓安全合规的违规处理方式:通告--->罚款--->应用下架--->停业整顿。 App安全合规目前主要采用的是通告手段,虽然不会造成经济损失,但是会给公司带来一定的经营风险。...安卓合规为什么会比苹果更严峻? ? 安卓应用的安全合规面临主要问题? (以下只是列出APP安全合规面临最突出的10个问题) ?...个人隐私安全合规 个人隐私合规主要细分为如下的六个大方向,这也是开发APP应用需要重点关注和处理好的个人隐私合规的问题。 ?...敏感权限合规 以下是在开发APP应用上会遇到的权限问题,那么对于这些敏感的权限,安全合规的做法就是通过采用渐进授权方式进行申请权限。 ? 加解密算法安全合规 ? 数据存储安全合规 ?...APP安全合规建设的思考 安全开发人员:熟悉负责的产品功能、了解个人 信息采集、使用和展示定制个人隐私政策,并对组员以及APP开发团队进行安全合规的要求以及做法进行做宣传以及安全合规应用和监督把控。

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    TPU中的指令并行和数据并行

    高性能的多来自于并行,因此本文分别讨论了指令并行和数据并行的设计方法。...为了获得更高的性能,可以采用一系列的常规方法进行设计,包括 指令并行,即一次性处理更多指令,让所有执行单元高效运行 数据并行,即一次性处理多组数据,提高性能 后文会针对这两点做进一步描述,并简单讨论...根据指令流和数据流之间的对应关系,可以将处理器分为以下几个类别 SISD,单指令流单数据流,顺序执行指令,处理数据,可以应用指令并行方法 SIMD,单指令流多数据流,同一指令启动多组数据运算,可以用于开发数据级并行...MISD,多指令流单数据流,暂无商业实现 MIMD,多指令流多数据流,每个处理器用各种的指令对各自的数据进行操作,可以用在任务级并行上,也可用于数据级并行,比SIMD更灵活 由于TPU应用在规则的矩阵.../卷积计算中,在单个处理器内部的设计上,SIMD是数据并行的最优选择。

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    .NET并行编程实践(一:.NET并行计算基本介绍、并行循环使用模式)

    阅读目录: 1.开篇介绍 2.NET并行计算基本介绍 3.并行循环使用模式 3.1并行For循环 3.2并行ForEach循环 3.3并行LINQ(PLINQ) 1】开篇介绍 最近这几天在捣鼓并行计算...,发现还是有很多值得分享的意义,因为我们现在很多人对它的理解还是有点不准确,包括我自己也是这么觉得,所以整理一些文章分享给在使用.NET并行计算的朋友和将要使用.NET并行计算的朋友; NET并行编程推出已经有一段时间了...,这不太符合我们对.NET并行的强大技术的理解,所以自己搞了点资料看看,实践了一下,发现在使用.NET并行技术的时候需要注意一些细节,这些细节看代码是看不出来的,所以我们看到别人这么用我们就模仿这么用,...既然是.NET并行计算,那么我们首先要弄清楚什么叫并行计算,与我们以前手动创建多线程的并行计算有何不同,好处在哪里;我们先来了解一下什么是并行计算,其实简单形容就是将一个大的任务分解成多个小任务,然后让这些小任务同时的进行处理...; 下面我们将接触.NET并行计算中的第一个使用模式,有很多并行计算场景,归结起来是一系列使用模式; 3】并行循环模式 并行循环模式就是将一个大的循环任务分解成多个同时并行执行的小循环,这个模式很实用;

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    分布式训练中数据并行远远不够,「模型并行+数据并行」才是王道

    来自加州大学洛杉矶分校和英伟达的研究人员探索了混合并行化方法,即结合数据并行化和模型并行化,解决 DP 的缺陷,实现更好的加速。...数据并行化(Data parallelism,DP)是应用最为广泛的并行策略,但随着数据并行训练设备数量的增加,设备之间的通信开销也在增长。...图 2:不同的训练并行化策略,2(a) 展示了数据并行化训练,2(b) 展示了模型并行化训练。 该研究发现,在规模较大的情况下,混合训练在最小化端到端训练时间方面比仅使用 DP 更加高效。...该研究的贡献如下: 当 DP 愈加低效时,可以使用混合并行化策略(即每个数据并行化 worker 在多个设备上也是模型并行化的)进一步扩展多设备训练。...这部分量化了使用数据并行策略的训练时间、使用模型并行策略的训练时间,以及使用混合并行策略的训练时间(详情参见原论文),并得出结论:在一定条件下,混合并行策略的效果优于仅使用 DP。

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    GreatSQL重磅特性,InnoDB并行并行查询优化测试

    个别SQL例如Q10在运行过程中会产生临时表(Using temporary),这时候需要加大 temptable_max_ram 选项值。...如果该选项值不够的话,可能运行过程中会提示诸如 The table '/tmp/#sql57_a1_0' is full 这样的错误提示,然后退出查询,这是MySQL的BUG#99100。...| ON 那么默认所有的SQL只要符合条件,即可自动采用并行查询,通过查看执行计划确认: mysql> EXPLAIN SELECT...一条SQL若不想启用并行查询,加上相应的HINT即可: mysql> SELECT /*+ NO_PQ */ ... FROM ... WHERE ......3、Q5原始SQL性能提升不多,调整JOIN顺序后性能提升显著(从只提升28%跃升到11倍)。 GreatSQL将于近期正式开源,欢迎关注。 全文完。 Enjoy GreatSQL :)

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