C# 并行任务——Parallel类 一、Parallel类 Parallel类提供了数据和任务的并行性； 二、Paraller.For() Paraller.For()方法类似于...C#的for循环语句，也是多次执行一个任务。...使用Paraller.For()方法，可以并行运行迭代，迭代的顺序没有定义。 在For()方法中，前两个参数是固定的，这两个参数定义了循环的开头和结束。...四、Parallel.Invoke() Parallel.Invoke()方法，它提供了任务并行性模式。...Parallel.ForEach()用于数据并行性，Parallel.Invoke()用于任务并行性；
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
数据并行是指对源集合或数组中的元素同时（即并行）执行相同操作的情况。...简单的并行for循环 Parallel.For(0, length, i => { //do something about i }); 并行foreach循环...break和continue 在使用并行for的时候，普通的break和continue在这里并没有太大作用。...{1} ", i, d); Thread.Sleep(1000); } }); 使用Stop的时候，系统将通知其他的并行线程在可能的时候尽快停止...复杂一点的并行：带有线程局部变量 public static ParallelLoopResult For(int fromInclusive, int toExclusive, Func
下面将重点介绍模型并行中的张量并行。朴素张量并行张量并行广泛应用于分布式训练技术。...与数据并行相反，张量并行将单个模型拆分到不同的设备上，而不是在每个设备上复制整个模型（具体来说，假设一个模型 m 包含 6 层：使用数据并行时，每个设备将拥有这 6 层的副本，而使用张量并行在两个设备上时...张量并行可以分为 MatMul 并行、Transformer 并行、Embedding 并行、Cross Entropy Loss 并行。...以矩阵乘法 A \times B = C 为例，假设将矩阵 B 按列切分成 B_1 和 B_2 ，分别存储在设备 1 和设备 2 上。...在这种情况下，设备 1 和设备 2 可以分别计算 B_1 \times A 和 B_2 \times A ，最终通过合并结果得到 C 。
数据并行是一种广泛应用于分布式 AI 系统中的技术，旨在通过将数据集划分为多个子集并在不同计算节点上并行处理这些子集，以提高计算效率和速度。...集群和 AI 系统中。...接下来进行系统的分析。DDP 前向传播接下来来看 PyTorch2.0 中分布式数据并行具体的实现方式，这里先不涉及 PyTorch2.0 或 torchdynamo 引入的编译部分。..._C._TensorBase): ......弹性数据并行弹性训练是一种分布式机器学习训练方法，旨在提高系统在动态环境中的容错性和灵活性。
模型并行主要分为朴素的模型并行、张量并行和流水线并行。下面将详细介绍模型并行中的流水并行。...Gpipe 流水线并行（c）：由于设备间的依赖性，某些设备在等待其他设备完成任务时会产生空闲时间。...PipeDream 流水线并行与 Gpipe 流水线并行一样，PipeDream 流水线并行也是一种用于加速神经网络模型训练的流水线并行技术。...流水线并行的主要挑战在于如何处理设备之间的数据依赖和通信延迟。在实际应用中，通常需要结合数据并行、张量并行和流水线并行等多种方法，以最大化训练效率和模型规模。...例如，可以在同一设备内使用张量并行，在不同设备间使用数据并行和流水线并行，从而充分利用硬件资源，提高整体训练性能。Gpipe 流水并行实现朴素实现为了实现 Gpipe 的流水线并行，需要注意以下几点。
读Effective C++ 2018年一月份读书：《Effective C++：改善程序与设计的55个具体做法》 一月份利用晚上的时间粗读本书，算是对C++基础知识的复习与学习；按照章节顺序来读，前面部分较基础...内容索引 本书共介绍C++程序设计的55个准则，作者已按照类型划分不同分类： 1 基础介绍 通用的也是常用的准则： 了解C++组成。...四部分：基础C, Object-Oriented C++, Template C++(泛型编程), STL(程序库) 用const, enum, inline替换#define 尽可能使用const。...当你不再使用它时，必须还给系统，否则会导致内存泄漏。 使用对象来管理内存，主要是使用类的构造函数，析构函数，拷贝函数。如在构造函数中获得资源，并在析构函数中释放资源。 小心拷贝行为。...接下来准备粗读下《C++标准程序库》，了解标准程序库有哪些组件，将常用的记熟，不常用的需要的时候可以快速找到即可。
下面将重点介绍模型并行中的张量并行。朴素张量并行张量并行广泛应用于分布式训练技术。...与数据并行相反，张量并行将单个模型拆分到不同的设备上，而不是在每个设备上复制整个模型（具体来说，假设一个模型 m 包含 6 层：使用数据并行时，每个设备将拥有这 6 层的副本，而使用张量并行在两个设备上时...张量并行可以分为 MatMul 并行、Transformer 并行、Embedding 并行、Cross Entropy Loss 并行。...以矩阵乘法 A×B=C 为例，假设将矩阵 B 按列切分成 B1 和 B2 ，分别存储在设备 1 和设备 2 上。...在这种情况下，设备 1 和设备 2 可以分别计算 B1×A 和 B2×A ，最终通过合并结果得到 C 。
数据并行是一种广泛应用于分布式 AI 系统中的技术，旨在通过将数据集划分为多个子集并在不同计算节点上并行处理这些子集，以提高计算效率和速度。...集群和 AI 系统中。...接下来进行系统的分析。DDP 前向传播接下来来看 PyTorch2.0 中分布式数据并行具体的实现方式，这里先不涉及 PyTorch2.0 或 torchdynamo 引入的编译部分。...需要注意的是，虽然 DDP 的关键代码是用 C++ 实现的，但在 C++ 和 Python 代码中，Tensor 都提供了相似的 hook 接口，实现了类似的功能。...弹性数据并行弹性训练是一种分布式机器学习训练方法，旨在提高系统在动态环境中的容错性和灵活性。
混合并行（HybridParallel）是一种用于分布式计算的高级策略，它结合了数据并行和模型并行的优势，以更高效地利用计算资源，解决深度学习中的大模型训练问题。...混合并行不仅能提高计算效率，还能在有限的硬件资源下处理更大的模型和数据集。在深度学习中，数据并行和模型并行各自有其适用的场景和局限性。...3D 混合并行 DP+PP+TP3D 混合并行是一种在深度学习训练中常用的混合并行策略，它将数据并行、模型并行和流水线并行三种并行方式结合起来，以优化资源利用率和训练效率。...通过流水线和模型并行，数据并行组通信的梯度大小线性减少，因此总通信量比纯数据并行减少。此外，每个数据并行组在一部分本地 Worker 之间独立且并行地执行通信。...其次，流水线并行通信量最低，因此在不同节点之间调度流水线，这将不受通信带宽的限制。最后，若张量并行没有跨节点，则数据并行也不需要跨节点；否则数据并行组也需要跨节点。
inline int read() { int s=0,f=1; char ch=getchar(); while(ch<'0'||ch>'9'){ ...
@(C 语言)[基础, 编程] 薄薄一本书， 却记录了c 编程经常犯下的错误，再读，记录下。...else {..} } 避免悬挂式else， 使用{}进行匹配 if (x == 0) { if (y == 0 ) {..} } else { .. } 语义 指针和数组 C语言中只有一维数组...static volatile char* const pff = fifo； 符号数扩展带来的问题 char a = 0x03; char b = 0x81; uint16_t c = a <<8 |...b; // c = 0xFF81 --> // b 变成16bit 的时候，char b是有符号数，高位填充1(填充符号位) unsigned char a = 0x03; unsigned...char b = 0x81; uint16_t c = a c = 0x0381
在多核处理器时代，编写能够充分利用硬件资源的并行代码变得日益重要。...C# 提供了任务并行库（Task Parallel Library，TPL），这是一套用于并行编程的高级API，旨在简化并行任务的创建、执行和管理。...Parallel：提供了静态方法，用于并行执行循环和自定义并行操作。Task.Run：用于在后台线程上执行代码。Dataflow：提供了一组类型，用于构建复杂的数据流管道。...Parallel LINQ (PLINQ)：允许LINQ查询以并行方式执行。...不要过度并行化：过多的并行任务可能会导致上下文切换和资源争用，反而降低性能。使用异步方法：对于I/O密集型操作，使用 async 和 await 可以提高响应性和吞吐量。
是指文件系统为应用程序一次读出比预期更多的文件内容并缓存在page cache中，这样下一次读请求到来时部分页面直接从page cache读取即可。...且是顺序读），那让我们看看操作系统是如何对文件进行预读的。...由于上面的两次顺序读，截至目前，该文件在操作系统中的page cache状态如下： Read 3 接下来应用程序进行第三次读，顺序读，范围是[page3, page6]，上面的预读其实已经将这些页面读入...所谓的交织读指的是多线程（进程）读同一个打开的文件描述符，单个线程的顺序读在操作系统看来可能会变成随机读。...file，每个线程均是顺序读，让我们看看操作系统的预读是如何处理这种情况的。
本篇幅将围绕在 PyTorch2.0 中提供的多种分布式训练方式展开，包括并行训练，如：数据并行（Data Parallelism, DP）、模型并行（Model Parallelism, MP）、混合并行...具体来说，这些功能的实现可以分为三个主要组件：分布式数据并行训练（DDP）是一种广泛采用的单程序多数据训练范式。在 DDP 中，模型会在每个进程上复制，每个模型副本将接收不同的输入数据样本。...基于 RPC 的分布式训练（RPC）支持无法适应数据并行训练的通用训练结构，例如分布式流水线并行、参数服务器范式以及 DDP 与其他训练范式的组合。...尽管 DDP 和 RPC 已经满足了大多数分布式训练需求，PyTorch 的中间表达 C10d 仍然在需要更细粒度通信控制的场景中发挥作用。
本文将会介绍昇思MindSpore的并行训练技术，以及如何通过张量重排布和自动微分简化并行策略搜索，实现高效大模型训练。...主流的用于训练的加速器（GPU、TPU和Ascend）的内存仍然只有几十GB，因此，为了能够且高效地完成大模型训练，深度学习框架需要提供丰富的并行训练的能力，支持数据并行、模型并行、混合并行、流水线并行...第一，这些框架通过手动的切分来切分神经网络模型来实现模型并行，配置难度非常大，对开发者的要求非常高，需要有丰富经验的专家来操作。实现混合并行（数据并行和模型并行同时进行）又极大增加了开发的复杂度。...第三，昇思MindSpore内置了多种并行技术，以易用的接口提供了混合并行、流水线并行、异构训练和优化器并行等技术，结合这些技术就可以较高的训练效率实现大模型训练。...传统的数据并行和模型并行在处理MoE这种结构时，其存储和通信的效率都较为低下。
快读，快读，快速读入 关闭同步流 卡时间真是卡到死。...if( i == n - 1 ) cout << x[i] << endl; else cout << x[i] << " "; } } } 快读...#include #include using namespace std; int T; int arr[1000007]; //快读 inline int
C++与并行计算：利用并行计算加速程序运行在计算机科学中，程序运行效率是一个重要的考量因素。针对需要处理大量数据或复杂计算任务的程序，使用并行计算技术可以大幅度加速程序的运行速度。...C++作为一种高性能的编程语言，提供了多种并行计算的工具和技术，可以帮助开发人员充分利用计算资源，提高程序的性能。...而并行计算可以同时执行多个任务，充分利用计算资源，显著提升计算效率。C++中的并行计算工具C++作为一种高级编程语言，提供了多种并行计算的工具和库，可以方便地实现并行计算。...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。...，用于在分布式内存系统中进行通信和同步。
并行编程OpenMP介绍 OpenMP是一种用于并行编程的开放标准，它旨在简化共享内存多线程编程的开发过程。OpenMP提供了一组指令和库例程，可以将顺序程序转换为可并行执行的代码。...2. openmp并行处理for循环 openmp常用来对代码中的for循环进行并行处理优化： 一个例子如下： // main.cpp // 使用并行循环进行向量加法 #include #include #define SIZE 10000 int main() { int i; int a[SIZE], b[SIZE], c[SIZE];...= i; b[i] = i; } #pragma omp parallel for for (i = 0; i < SIZE; i++) { c[...i] = a[i] + b[i]; } // 打印结果 for (i = 0; i < SIZE; i++) { printf("%d ", c[i]);
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