Metal 系列教程 Metal_入门01_为什么要学习它 Metal_入门02_带你走流程
Palace是一款开源的大规模计算电磁学软件包，由亚马逊云端业务实验室（AWS Lab）支持。功能丰富，同时能够在不同的高性能硬件上运行，软件上支持OpenMP, MPI和GPU并行计算。Apache的开源协议也是极为友好。详情参见《使用WELSIM生成电磁计算软件Palace的求解器文件》一文。
从上面的运算结果可以看出，默认情况下，Shell 不会直接进行算术运算，而是把+两边的数据（数值或者变量）当做字符串，把+当做字符串连接符，最终的结果是把两个字符串拼接在一起形成一个新的字符串。
理解英伟达CUDA架构涉及几个核心概念，这些概念共同构成了CUDA并行计算平台的基础。 1. SIMT（Single Instruction Multiple Thread）架构 CUDA架构基于SIMT模型，这意味着单个指令可以被多个线程并行执行。每个线程代表了最小的执行单位，而线程被组织成线程块(Thread Block)，进一步被组织成网格(Grid)。这种层级结构允许程序员设计高度并行的算法，充分利用GPU的并行计算核心。 2. 层级结构 - 线程（Threads）: 执行具体计算任务的最小单位。 - 线程块（Thread Blocks）: 一组线程，它们共享一些资源，如共享内存，并作为一个单元被调度。 - 网格（Grid）: 包含多个线程块，形成执行任务的整体结构。 3. 内存模型 - 全局内存: 所有线程均可访问，但访问速度相对较慢。 - 共享内存: 位于同一线程块内的线程共享，访问速度快，常用于减少内存访问延迟。 - 常量内存和纹理内存: 优化特定类型数据访问的内存类型。 - 寄存器: 最快速的存储，每个线程独有，但数量有限。 4. 同步机制 屏蔽同步（Barrier Synchronization） 通过同步点确保线程块内或网格内的所有线程达到某个执行点后再继续，保证数据一致性。 5. CUDA指令集架构（ISA） CUDA提供了专门的指令集，允许GPU执行并行计算任务。这些指令针对SIMT架构优化，支持高效的数据并行操作。 6. 编程模型 CUDA编程模型允许开发者使用C/C++等高级语言编写程序，通过扩展如`__global__`, `__device__`等关键字定义GPU执行的函数（核函数，kernel functions）。核函数会在GPU上并行执行，而CPU代码负责调度这些核函数并在CPU与GPU之间管理数据传输。 7. 软件栈 CUDA包含一系列工具和库，如nvcc编译器、CUDA runtime、性能分析工具、数学库（如cuFFT, cuBLAS）、深度学习库（如cuDNN）等，为开发者提供了完整的开发环境。
要想让数学计算发挥作用，必须使用数学计算命令，Shell 中常用的数学计算命令如下表所示。
Linus Torvalds，是一个传奇式的人物，他给出了Linux的原型，并一直积极推广Linux。1991年，在网络上发布了源码，从此之后，Linux族群迅速壮大。
NO.62 Hadoop MapReduce 实践—环境搭建（上） Mr. 王：前面我们讲了很多关于并行算法的理论，今天我们来看看如何在计算机上实际运行一些并行算法。 小可：我早就迫不及待想试试了。 Mr. 王：我们要先安装和配置Hadoop。前面我们提到过，Hadoop 是MapReduce 的一个开源实现版本，如今的Hadoop 已经成为了包含许多部分的独立集合，比如Hive、HBase、ZooKeeper 等。但从根本上讲，Hadoop 的基本组成部分主要有两个：一个是MapReduce ；另一个
可以进行小数、整数的运算，很好用 echo "7.7 9.8"|awk '{print ($1+$2),($1*$2)}'
Shell基础入门 linux系统是如何操作计算机硬件CPU,内存,磁盘,显示器等?使用linux的内核操作计算机的硬件Shell介绍... Shell计算命令 Shell计算命令：expr命令
Shell是一个命令解释器，它的作用是解释执行用户输入的命令及程序等。用户每输入一条命令，Shell就执行一条。这种从键盘输入命令，就可以立即得到回应的对话方式，称为交互的方式。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 也许你正试图将你的应用改造成并行模式运行，也许你只是单纯地对并行程序感兴趣。 无论出于何种原因，你正对并行计算充满好奇、疑问和求知欲。 不过首先，要公布一条令人沮丧的消息。 就在大伙儿都认为并行计算必然成为未来的大趋势时，2014年年底，在Avoiding ping pong论坛上，伟大的Linus Torvalds提出了一个截然不同的观点，他说：“忘掉那该死的并行吧！”（原文：Give it up. The whole "parallel comput
下面是一个简单介绍matlab并行计算的文章，属于不知道多少次的转载，我找到原文地址了
本文译自：https://blog.wolfram.com/2009/03/18/the-evolution-of-parallel-computing-with-mathematica/ 在 80 年代，我参加了一个科学演讲，是关于一种相当麻烦的方法来并行化当时存在的一个符号计算系统，我很快意识到我可以更优雅地为Mathematica带来并行性，这要归功于它的符号通信协议MathLink。这个协议让我不仅可以在同时运行的Mathematica内核之间交换数据，还可以交换程序。
导读 在处理某些规模庞大和复杂的数据与计算时，量子计算独有的叠加和纠缠特性在算力方面相比于经典计算表现出强大优势。现阶段，由于量子计算机的研发受限于有效的量子比特数、相干时间长度、量子门操作精度等，对量子计算机的研究焦点进而转向量子模拟器，量子模拟器也因此成为发挥量子优越性和研究量子算法的有效途径。
对于深度学习初学者来说，配置深度学习的环境可能是一大难题，因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么，以及他们之间的依赖关系。
随着互联网的高速发展，互联网行业已经从IT时代慢慢步入到DT时代。对于Java程序员的要求越来越高，只是单纯的掌握CRUD以不足以胜任互联网公司的相关职位，大量招聘岗位显示：如果是面试中高级的Java岗，基本上都需要懂性能优化的相关知识。今天，我们就一起来聊聊如何进行性能优化这个话题。
在解决海量数据的问题的时候，我们需要什么样的策略和技术，是每一个人都会关心的问题。今天我们就梳理一下在解决大数据问题 的时候需要使用的技术，但是注意这里只是从技术角度进行分析，只是一种思想并不代表业界的技术策略。
No.69 多机配置 Mr. 王：在关于 Hadoop 内容介绍的最后，我们来谈谈如何把 Hadoop 配置在多台计算机上。 小可 ：嗯，到目前为止，所有的程序还都仅仅运行在一台计算机上。 Mr. 王
使用方法非常简单， 就是 makeCluster 函数定义好需要并行计算的线程数量，然后之前的apply家族循环就区别在函数名字前面加上par的签字，比如 lapply就替换成为了 parLapply 函数。
它非常适合于那些需要进行重复计算或大规模数据处理的任务，尤其是在数据科学和机器学习领域中。
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
总体而言，CUDA 已经成为科学计算和各种数据密集型应用的重要工具之一，通过利用 GPU 的并行计算能力，显著提高了计算速度和效率。
阿姆达尔法则（Amdahl's Law）是一种用于预测计算机程序或系统改进后的理论最大性能提升的方法。这一法则由吉恩·阿姆达尔（Gene Amdahl）在1967年提出，主要用于并行计算领域，用来估算通过增加处理器数量对整体性能的潜在提升。
这个项目是一次课程作业，要求是写一个并行计算框架，本人本身对openmp比较熟，
我们在前面曾经写过一个教程《R语言实现并行》，在其中我们测试了下几个基础的功能函数。今天给给大家带来另一个建立在基础包以上整合的并行R包BiocParallel。首先看下包的安装：
前几期的大猫课堂中大猫教了大家“10行代码搞定滚动回归”，在那一期的最后大猫说文章中给出的是目前大猫看到的最快的实现方法，“如果有发现更快方法的小伙伴一定要联系大猫”，emmmm……现在看来大猫不得不自己寻找更快的方法了，因为大猫前几天遇到了这样一个需求：需要处理大约2700个股票的120日滚动回归，每次滚动回归包含一个OLS以及一个GARCH拟合。按照平均每个股票7年历史，每年250个交易日来算，那就大约需要完成2700*7*250*2=940万次拟合！这个运算在大猫的i7 3.5G+32G+1T SSD的地球人上似乎要永远运行下去，于是大猫只得乖乖停止进程思考提高运算效率的办法。
【本系列文章为山东大学郭阳教授《量子化学软件基础》课程的习题报告，涉及ORCA、BDF、Gaussian等量子化学软件的使用，在此分享给大家。】
RAC的一大优点就是可以跨节点进行并行计算，那么如何控制并行运算？这就是这篇文章要讨论的内容。
目前常见的深度学习框架有很多，最出名的是：PyTorch（facebook出版）， Tensorflow（谷歌出版），PaddlePaddle（百度出版）。PyTorch是目前最主流的深度学习框架，我们就选择PyTorch肯定没错。
本文系投稿作品 投稿邮箱tougao@bigdatadigest.cn 作者｜曾笑寒 编辑｜何及，魏子敏 我叫陈艾丰，今年二十四岁。 职业是大数据算命师。 “科学算命” “同学，你的背包拉链没拉好。这个社会越来越险恶，像你这么可爱的女孩子一定要当心。” 小姑娘左手端着一杯焦糖玛奇朵，右手拿着iPhone，闻言瞟了我一眼，顺手摸了摸背包，露出了T恤背后的艾薇儿。当她的手指触到贴着射手座符号的MacBook Air时，我趁机向她抛出一个善意而知性的微笑：“有兴趣看看最近的运势吗？” 她顺着我的手势望去，
在之前的文章 《2004：当CPU温和地走入那个良夜》 中我讲到了2000年后摩尔定律的终结，CPU时钟频率定格，多核成为CPU发展的新方向，并行计算成为趋势。
代码见：https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/ 详细代码论文
“算命”，古今中外，亘古不衰的一门学问，哪怕到了今天，大家对算命占卜都抱着一些”敬畏“的信任心理，西方流行塔罗牌，国内有掷筊（jiǎo）等“卜卦”之术，国内尤以古老的文献之一《易经》为大家熟知。
IPython 是一个 python 的交互式 shell，支持补全等等一些强大的功能；
如果要选 Linux 下最容易被忽视的命令，time 应该算一个。简单来说，它是一个用来计算命令运行时间的工具，之所以说它容易被忽视，一方面很多人根本不知道 time 的存在，而是习惯在命令启动前后记录两个时间戳，然后手动计算命令运行时间；另一方面很多人虽然知道 time 的存在，但是却并没有真正理解它的含义。
NO.64 配置Hadoop 在开始使用Hadoop 之前，先要对Hadoop 进行配置。Hadoop 的配置分为单机模式、完全分布式、伪分布式三种。单机模式一般用于系统的调试，我们不去使用它。当我们要在机群上执行真正的大数据并行计算时，需要使用完全分布式模式才能让并行计算顺利完成。也只有在完全分布式模式下，才能真正地发挥并行计算的效果。 小可：那什么是伪分布式呢？ Mr. 王：我们知道，分布式系统是基于网络的多机计算系统。也就是说，至少要有两台计算机参与到任务的处理之中。但是当需要写程序和进行一些简单的实
matlab在计算大数据内存以及大矩阵运算时，单核运算显然无法满足高速的运算需求。其实matlab提供多核运算的解决方案，这里先介绍最简单的两种
注：不少学过点编程语言的人，都会抱怨 Python 语言的程序执行速度慢，因此对学习和使用此语言嗤之以鼻。暂且不论程序的执行速度是否是开发者追求的唯一目标（有意对此进行争论的，请参阅人民邮电出版社出版的《编程的原则》一书），单就提升 Python 计算速度而言，并行计算是一个重要的选项。本文即为这方面的入门资料。
我们都知道，在学习计算机的过程中，总会出现各种各样的问题，这一点我想计算机专业的伙伴们感同身受；更别说在学习深度学习的过程中了。
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习（人工智能）的火热，异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU，到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关，且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平（即异构并行计算能力）高低有关。 一个简单的比喻是：两个芯片计算力分别是10T和 20T，某人的异构并行计算能力为0.8，他拿到了计算力为10T的芯片，而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片，而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力，而
大数据指的是创建的数据和供分析的数据的数量与速率迅速增加。大数据使分析师和数据专家有机会获得更好的见解，进行更明智的决策，但是它同时也会带来许多的挑战：可用的内存可能无法足以处理大数据集，可能需要花太久的时间进行处理或可能流动太快而无法存储标准算法通常不能以合理的时间或内存来处理大数据集等等。
TensorFlow™是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。
OpenPOWER：X86的另一种选择 2013年8月6日，谷歌、IBM、Tyan、NVIDIA和Mellanox一起创立了后来被称之为OpenPOWER基金会的组织，这个组织的目的是就把IBM Power服务器芯片架构开放出来，以类似ARM开放移动芯片知识产权的方式，重新组建一个服务器芯片产业。 众所周知，OpenPOWER的目标是创建一个围绕IBM Power处理器架构的软硬件生态系统，从而提供一个替代英特尔系统方案。与英特尔至强服务器系列芯片不同，IBM Power是基于高端RIS
本书介绍了如何通过Python自动化地完成物理领域方面的研究。全书共分为4个部分，以Python代码为示例向读者介绍了如何用Python解决物理项目中出现的各种问题。第 1部分（第 1~6章）：起步，介绍Python的基本知识，如命令行、数据容器、类和对象等。第 2部分（第7~13章）：上手，主要介绍正则表达式、数据可视化、存储数据等实用知识。第3部分（第 14~18章）：完善，介绍如何构建流程和软件、版本控制、调试和控制代码等。第4部分（第 19~23章）：发布，介绍如何为代码生成文档、如何提高协作效率和软件许可证以及版权的相关知识等。
神经网络处理单元（NPU）是一种创新的计算硬件，专为加速神经网络计算而设计。它摒弃了传统冯诺依曼架构的限制，转而采用“数据驱动并行计算”的方式，模拟人类神经元和突触的工作模式，以实现对数据的高效处理。NPU的架构允许其同时处理大量数据流，这使得它在处理视频、图像以及其他多媒体数据时展现出卓越的性能。与CPU和GPU相比，NPU通过优化的硬件结构和高并行度，实现了深度学习任务的加速，同时降低了功耗，使之成为移动设备、自动驾驶、医疗影像分析等领域AI技术实现的关键推手。NPU的高效能和低能耗特性，让人工智能技术得以在各种设备上实现实时处理，为用户提供了更快速、更智能的交互体验。
说到Hadoop的起源，不得不说到一个传奇的IT公司—全球IT技术的引领者Google。Google（自称）为云计算概念的提出者，在自身多年的搜索引擎业务中构建了突破性的GFS（Google File System），从此文件系统进入分布式时代。除此之外，Google在GFS上如何快速分析和处理数据方面开创了MapReduce并行计算框架，让以往的高端服务器计算变为廉价的x86集群计算，也让许多互联网公司能够从IOE（IBM小型机、Oracle数据库以及EMC存储）中解脱出来，例如：淘宝早就开始了去IOE化的道路。然而，Google之所以伟大就在于独享技术不如共享技术，在2002-2004年间以三大论文的发布向世界推送了其云计算的核心组成部分GFS、MapReduce以及BigTable。Google虽然没有将其核心技术开源，但是这三篇论文已经向开源社区的大牛们指明了方向，一位大牛：Doug Cutting使用Java语言对Google的云计算核心技术（主要是GFS和MapReduce）做了开源的实现。后来，Apache基金会整合Doug Cutting以及其他IT公司（如Facebook等）的贡献成果，开发并推出了Hadoop生态系统。Hadoop是一个搭建在廉价PC上的分布式集群系统架构，它具有高可用性、高容错性和高可扩展性等优点。由于它提供了一个开放式的平台，用户可以在完全不了解底层实现细节的情形下，开发适合自身应用的分布式程序。
编者按：灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载，本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作，以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用，带我们在大数据技术的海洋里徜徉～每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期，我们学习了多机配置的相关内容。PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看。 No.70 适于迭代并行计算的平台——Spark初探 Mr. 王 ：在初步了解了并行平台 Hadoop
本文介绍了开源框架MXNet的环境变量配置和显存问题。首先介绍了如何设置进程数量、显存选项和控制数据通信，然后讨论了如何恢复训练。
在之前的博客中我们介绍过concurrent等python多进程任务的方案，而之所以我们又在考虑MPI等方案来实现python并行计算的原因，其实是将python的计算任务与并行计算的任务调度分层实现。在concurrent和multiprocessing等方案中，我们的python计算任务和调度任务是一体化的，而且还有一个比较大的限制是没办法跨节点操作的，这对于任务与环境的定制化程度要求是比较高的。而MPI的方案在设计初期就考虑到了多节点之间通信的问题，而这种分层式的任务调度解决方案其实在架构上看也更加的合理。做计算的人只要考虑单个进程下的任务如何执行就可以了，至于任务如何并行如何调度，那就是上层的MPI该做的事情了。
RDD 概念与特性 RDD是Spark最重要的抽象。spark统一建立在抽象的RDD之上。设计一个通用的编程抽象，使得spark可以应对各种场合的大数据情景。RDD模型将不同的组件融合到一起，选用其中的几个/所有，可以应付各种不同的场景。解决了mr的缺陷： 弹性分布式数据集Resilient Distributed Dataset 只读分区数据集，final修饰的 一个分布式的数据集合，是spark中的核心，spark的操作都是围绕RDD展开的 真正的运算是在各个计算节点 当某个RDD操作丢失的时候，可
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