这种写法的bfs和前面的最大区别在于它对队列的处理,之前的简单bfs是每次从队列中取出当前的访问节点后,之后就将它的邻接节点加入到队列中,这样明显不利于并行化, 为此,这里使用了两个队列,第一个队列上当前同一层的节点,第二个队列用来存储当前层节点的所有邻接节点,等到当前层的节点全部访问完毕后,再将第一个队列与第二个队列进行交换,即可. 这样做的优势在于便于以后的并行化.同一层的节点可以一起运行,不会受到下一层节点的干扰. #include <stdio.h> #include <queu…

本随笔续接:.NET 实现并行的几种方式(三) 八.await.async - 异步方法的秘密武器 1) 使用async修饰符 和 await运算符 轻易实现异步方法 前三篇随笔已经介绍了多种方式.利用多线程.充分利用多核心CPU以提高运行效率.但是以前的方式在WebAPI和GUI系统上. 使用起来还是有些繁琐,尤其是在需要上下文的情况下.而await/async就是在这样的情况下应运而生,并且它可以在理论上让CPU跑到100%. async修饰符:它用以修饰方法.lambda表达式.匿名方法,…

本随笔续接:.NET 实现并行的几种方式(二) 在前两篇随笔中,先后介绍了 Thread .ThreadPool .IAsyncResult (即 APM系列) .Task .TPL (Task Parallel Library). 写到这些笔者突然意识到 还有一个EMP系列没有写,在这里补充一下: 六. EAP .EAP中的典型代表是 WebClient: EAP系列采用 ***Async方法 + ***Completed事件 的编码规范,不做太多解释.具体的demo如下: var addre…

本随笔续接:.NET 实现并行的几种方式(一) 四.Task 3)Task.NET 4.5 中的简易方式 在上篇随笔中,两个Demo使用的是 .NET 4.0 中的方式,代码写起来略显麻烦,这不 .NET 4.5提供了更加简洁的方式,让我们来看一下吧. /// <summary> /// Task.NET 4.5 中的简易方式 /// </summary> public void Demo3() { Task.Run(() => { SetTip("简洁的代码&qu…

好久没有更新了,今天来一篇,算是<同步与异步>系列的开篇吧,加油,坚持下去(PS:越来越懒了). 一.Thread 利用Thread 可以直接创建和控制线程,在我的认知里它是最古老的技术了.因为out了.所以不再写例子了. 二.ThreadPool 由于线程的创建和销毁需要耗费大量的资源,为了提过性能.引入了线程池.即ThreadPool,ThreadPool 可隐式完成线程的创建和分配管理工作. 以下是来自MSDN的几句备注: 线程池根据需要提供新的工作线程或 I/O 完成线程,直到其达到每…

在计算机体系中,数据并行有两种实现路径:MIMD(Multiple Instruction Multiple Data,多指令流多数据流)和SIMD(Single Instruction Multiple Data,单指令流多数据流).其中MIMD的表现形式主要有多发射.多线程.多核心,在当代设计的以处理能力为目标驱动的处理器中,均能看到它们的身影.同时,随着多媒体.大数据.人工智能等应用的兴起,为处理器赋予SIMD处理能力变得愈发重要,因为这些应用存在大量细粒度.同质.独立的数据操作,而SIM…

垃圾(Garbage)就是程序需要回收的对象,如果一个对象不在被直接或间接地引用,那么这个对象就成为了「垃圾」,它占用的内存需要及时地释放,否则就会引起「内存泄露」.有些语言需要程序员来手动释放内存(回收垃圾),有些语言有垃圾回收机制(GC).本文就来讨论GC实现的三种基本方式. 其实这三种方式也可以大体归为两类:跟踪回收,引用计数.美国IBM的沃森研究中心David F.Bacon等人发布的「垃圾回收统一理论」一文阐述了一个理论:任何垃圾回收的思路,无非以上两种的组合,其中一种的改善和进步,必…

[深度学习系列3] Mariana CNN并行框架与图像识别 本文是腾讯深度学习系列文章的第三篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度卷积神经网络Deep CNNs的多GPU模型并行和数据并行框架. 将深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, 简称CNNs)用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光.由于卷积神经网络结构非常适合模型并行的训练,因此以模型并行+数据并行的方式来加速Deep CNNs训练,可预期取得较大收获.Deep CNNs的单机多GPU…

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian…

在计算机体系中,数据并行有两种实现路径:MIMD(Multiple Instruction Multiple Data,多指令流多数据流)和SIMD(Single Instruction Multiple Data,单指令流多数据流).其中MIMD的表现形式主要有多发射.多线程.多核心,在当代设计的以处理能力为目标驱动的处理器中,均能看到它们的身影.同时,随着多媒体.大数据.人工智能等应用的兴起,为处理器赋予SIMD处理能力变得愈发重要,因为这些应用存在大量细粒度.同质.独立的数据操作,而SIM…