Parallel.For 和 Parallel.ForEach结构就是这样做的。 一、Parallel.For 1、Parallel.For方法有12个重载： public static ParallelLoopResult For(int fromInclusive, int toExclusive 2、实例 using System; using System.Threading.Tasks; // Must use this namespace //使用Parallel.For class Program { static void Main() { //i是索引号，即为For语句中接受的单个参数 Parallel.For
1、线程 """ thread basics: start 5 copies of a function running in parallel; uses time.sleep so that multiprocess 使用 """ multiprocess basics: Process works like threading.Thread, but runs function call in parallel
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C＃中如何使用Parallel.For和Parallel.ForEach 利用C＃中的无锁，线程安全的实现来最大化.NET或.NET Core应用程序的吞吐量。 ? .NET Core中的Parallel.For和Parallel.ForEach Parallel.For循环执行可能并行运行的迭代。您可以监视甚至操纵循环的状态。 Parallel.For循环类似于for循环，不同之处在于它允许迭代在多个线程中并行运行。 Parallel.ForEach方法将要完成的工作分成多个任务，每个任务用于集合中的每个项目。 默认情况下，Parallel.For和Parallel.ForEach方法对衍生任务的数量没有限制。 currentElement => { }); 最后一点，不要假设Parallel.For或Parallel.ForEach的迭代将始终并行执行。
Parallel Stream Stream 有串行和并行两种，串行 Stream 上的操作是在一个线程中依次完成，而并行 Stream 则是在多个线程上同时执行。 String.format("sequential sort took: %d ms", millis)); 1000000 sequential sort took: 709 ms // 串行排序所用时间 Parallel System.nanoTime(); long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(t1 - t0); System.out.println(String.format("parallel sort took: %d ms", millis)); 1000000 parallel sort took: 475 ms // 串行排序所用的时间 上面两个代码几乎是一样的，但是并行版的快了
以上就是使用Parallel进行并行化编程的方式，看似简单的代码，其实蕴藏了一个哲学问题（所有问题上升到一定程度都是哲学问题）——做事要细分：将一件复杂的事情尽量根据实际情况进行细分，完成一件一件小的任务
因为我们想要做底层服务，那么肯定会有一个对外的接口中会有好几个调用底层的接口。按照传统做法，就只能是串行请求。下面我做了一个测试。测试使用各种方法连续请求10次...
Main(string[] args) { List<Product> products = new List<Product>(); Parallel.For 其中Parallel是指数据并行，其提供的Parallel.For()或Parallel.ForEach()方法，可以以并行方式对数组或集合中的数据进行迭代。 总之，多线程操作集合时一定要注意线程安全的问题，不管是通过Thread、ThreadPool、Task、Parallel还是PLINQ。
xxxxx.password' allpassseed.txt LC_ALL=C比LC_ALL=UTF-8要块 不需要正则的话，用fgrep可以提速 不过这样优化总是治标不治本，下面隆重推出linux 里面parallel all cmds的perl工具 1 cat allpassseed.txt |parallel --pipe --no-notice grep -f xxxxx.password 使用parallel ，和不使用parallel直接grep。
今天在网上查找资料，很偶然的发现.NET Framework 4.0中平行算法相关内容（Parallel.For、Parallel.Foreach），原来.NET已经实现这项功能而且语法简化的异常简单。 、Parallel.Foreach计算均以错误告终，顿时让我失望不已。 测试总结：对于Parallel.For、Parallel.Foreach的使用应该要特别小心，它们的优势是处理列表很长，且对列表内的元素进行很复杂的业务逻辑，且不会使用共享资源，只针对自身的业务逻辑处理 参考资料 平行运算 (一)：Parallel.For、Parallel.Foreach 用法及技巧 How to: Write a Simple Parallel.For Loop How to: Namespace The Parallel Programming Of .NET Framework 4.0(1) – Beginning The Parallel Programming Of
使用parallel并发执行 $ time cat data.txt | parallel -j10 -C '\s+' curl -s -X POST http://localhost:8088/user 其中--bar适合待处理数据量确定的场景，因为parallel需要读取所有数据后才能根据数据总量计算进度条。 true 10 u10 true 复制代码 --semaphore选项 parallel既然提供了并发，那么必然会遇到并发冲突问题，比如sed命令就不支持并发的修改同一文件，不过parallel 如下，其中sem是parallel --semaphore的别名，与其是等价的。 总结 如果你经常使用shell来帮助你处理各种问题，我想parallel命令就非常适合你，它真的太强大太方便了。 作者：打码日记
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0, broadcast_buffers averaged.The batch size should be larger than the number of GPUs used locally.See also: Basics and Use nn.parallel.DistributedDataParallel DistributedDataParallel is proven to be significantly faster than torch.nn.DataParallel for single-node multi-GPU data parallel
序 本文主要研究一下flink的Parallel Execution 实例 Operator Level final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment Setting a parallelism of x here will cause all operators (such as join, map, reduce) to run with * x parallel ) { throw new IllegalArgumentException("Source: " + transformation.getId() + " is not a parallel Preconditions.checkArgument(canBeParallel() || parallelism == 1, "The parallelism of non parallel setParallelism最后是作用到StreamTransformation；DataStreamSink提供了setParallelism方法，最后是作用于SinkTransformation doc Parallel
nn.Linear(10, 20) def forward(self, x): x = self.block1(x) return x def data_parallel (module, device_ids) print(f"replicas:{replicas}") inputs = nn.parallel.scatter(input, device_ids print(f"input {i}:{inputs[i].shape}") replicas = replicas[:len(inputs)] outputs = nn.parallel.parallel_apply , output_device) return result model = DataParallelModel() x = torch.rand(16,10) result = data_parallel parallel_apply: 现在模型和数据都有了，所以当然就是并行化的计算咯，最后返回的是一个list，每个元素是对应GPU的计算结果。
英特尔 Parallel Studio XE提供的先进工具可用于开发卓越的共享内存应用。 以下来自Intel官网： Intel announced the release of Intel Parallel Studio XE 2018, with updated compilers and Also, the suite includes Parallel STL* for parallel and vector execution of the C++ Standard Template About Intel Parallel Studio XE Intel Parallel Studio XE boosts performance, increases productivity, and About Intel Parallel Studio XE Cluster Edition Cluster Edition adds cluster tools: Intel Cluster Checker
Parallel GC with 4 thread(s) ### JVM垃圾收集器的发展历史中,我们并没有找到Parallel GC,那么它到底代表什么? Parallel GC有两种组合 使用-XX:+UseParallelGC参数来启用Parallel Scavenge和PSMarkSweep(Serial Old)收集器组合进行垃圾收集。 (图上可以找到) 使用-XX:+UserParallelOldGC参数来启用Parallel scavenge和Parallel Old收集器组合收集。 (图上可以找到) Parallel GC起源 Young GC / Parallel Scavenge Parallel Scavenge收集器（下称PS收集器）也是一个多线程收集器，也是使用复制算法， Parallel Old [img] Parallel Old GC在Parallel Scavenge和Parallel Old收集器组合中，负责Full GC，是一个并行收集器，其在整理年轻代的时候
序 本文主要研究一下flink的Parallel Execution apache-flink-hands-on-29-638.jpg 实例 Operator Level final StreamExecutionEnvironment Setting a parallelism of x here will cause all operators (such as join, map, reduce) to run with * x parallel ) { throw new IllegalArgumentException("Source: " + transformation.getId() + " is not a parallel Preconditions.checkArgument(canBeParallel() || parallelism == 1, "The parallelism of non parallel setParallelism最后是作用到StreamTransformation；DataStreamSink提供了setParallelism方法，最后是作用于SinkTransformation doc Parallel
如果你会使用xargs和tee命令，你会发现GNU Parallel非常易于使用，因为GNU Parallel具有与xargs一样的选项。 GNU Parallel保证它的输出与顺序执行计算任务时是一样的，这样就可以方便的把GNU Parallel的输出做为其它程序的输入。 GNU Parallel经常被用于替代xargs或者cat | bash。 指南 本教程展示了绝大多数GNU Parallel的功能。 可以使用 -d 改变： parallel -d _ echo :::: abc_-file 输出： A B C \0 代表NULL： parallel -d 'parallel -d '\ 默认使用 {}： parallel echo ::: A/B.C 输出： A/B.C 指定 {} ： parallel echo {} ::: A/B.C 输出同上 去掉扩展名 {.}： parallel
序 本文主要研究下reactive streams的flux的parallel运行方式. (8) .runOn(Schedulers.parallel()) //parallel flux .sequential() //必须使用 .1 - | onNext(14) 22:38:53.950 [parallel-5] INFO com.example.demo.ParallelTest - map thread:parallel- 5,e:13 22:38:53.950 [parallel-5] INFO com.example.demo.ParallelTest - subscribe thread:parallel-5,e:130 INFO com.example.demo.ParallelTest - map thread:parallel-8,e:18 小结 parallel来指定线程池线程个数 runOn启动parallel
Parallel Scavenge 日志格式 -XX:+PrintGCDetails ?
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