我们经常说到的多核处理器,是指一个处理器(CPU)上有多个处理核心(CORE),共享内存多核系统我们可以将CPU想象为一个密封的包,在这个包内有多个互相连接的CORES,每个CORE共享一个主存,所有的处理核心都可以访问主存. 分布式内存系统是由多个处理器(CPU)组成,每个处理器可以位于不同的计算机上,并且都有自己私有的内存.MPI(message passing interface)是运行在分布式计算机系统上的并行应用程序所使用的最流行的通信协议.在分布式计算机系统中,当某个处理器上的作业需…

Spark的核心RDD Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集)   Spark运行原理与RDD理论 Spark与MapReduce对比,MapReduce的计算和迭代是基于磁盘的,而Spark的迭代和计算是尽量基于内存,只有在内存空间不能容纳计算结果时才将溢出的部分数据缓冲到磁盘存储,因此Spark是将内存与磁盘结合起来使用的一种架构,它既可以适应超大型的批量离线数据集处理(因为它可以基于磁盘),也可以适应基于实时的流数据分析计算(因为它可以基于内存迭代…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Tachyon介绍 1.1 Tachyon简介 随着实时计算的需求日益增多,分布式内存计算也持续升温,怎样将海量数据近乎实时地处理,或者说怎样把离线批处理的速度再提升到一个新的高度是当前研究的重点.近年来,内存的吞吐量成指数倍增长,而磁盘的吞吐量增长缓慢,那么将原有计算框架中文件落地磁盘替换为文件落地内存,也是提高效率的优化点. 目前已经使用基于内存计算的分布式计算框架有:Spark.Impala…

Spark的核心RDD (Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集)  原文链接:http://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7681585.html 铺垫 在hadoop中一个独立的计算,例如在一个迭代过程中,除可复制的文件系统(HDFS)外没有提供其他存储的概念,这就导致在网络上进行数据复制而增加了大量的消耗,而对于两个的MapReduce作业之间数据共享只有一个办法,就是将其写到一个稳定的外部存储系统,如分布式文件系统…

Alluxio : 开源分布式内存文件系统 Alluxio is a memory speed virtual distributed storage system.Alluxio是一个开源的基于内存的分布式存储系统,现在成为开源社区中成长最快的大数据开源项目之一. 公司简介: 由项目的创建者李浩源以及来自UC Berkeley, Google, CMU, Palantir, Stanford, Yahoo等不同公司和学校的项目核心开发者组成. 完成750万 dollars 的A轮融资,由And…

Memcached概述   什么是Memcached? 先看看下面几个概念: Memory:内存存储,不言而喻,速度快,对于内存的要求高,不指出的话所缓存的内容非持久化.对于CPU要求很低,所以常常采用将Memcached服务端和一些CPU高消耗Memory低消耗应用部属在一起. Cache:在ASP.NET中已经可以实现对页面局部进行缓存,而使用Memcached的缓存比 ASP.NET的局部缓存更加灵活,可以缓存任意的对象,不管是否在页面上输出.ASP.NET的缓存是基于本地(单机)的,受到…

本文转载自:http://name5566.com/4535.html 参考文献列表:http://en.wikipedia.org/wiki/Memory_barrierhttp://en.wikipedia.org/wiki/Out-of-order_executionhttps://www.kernel.org/doc/Documentation/memory-barriers.txt 本文例子均在 Linux(g++)下验证通过,CPU 为 X86-64 处理器架构.所有罗列的 Linu…

原文:https://www.cnblogs.com/my_life/articles/5220172.html Memory barrier 简介 程序在运行时内存实际的访问顺序和程序代码编写的访问顺序不一定一致,这就是内存乱序访问.内存乱序访问行为出现的理由是为了提升程序运行时的性能.内存乱序访问主要发生在两个阶段: 编译时,编译器优化导致内存乱序访问(指令重排) 运行时,多 CPU 间交互引起内存乱序访问 Memory barrier 能够让 CPU 或编译器在内存访问上有序.一个 Mem…

转自:http://name5566.com/4535.html 参考文献列表:http://en.wikipedia.org/wiki/Memory_barrierhttp://en.wikipedia.org/wiki/Out-of-order_executionhttps://www.kernel.org/doc/Documentation/memory-barriers.txt 本文例子均在 Linux(g++)下验证通过,CPU 为 X86-64 处理器架构.所有罗列的 Linux 内…

原文链接 深度神经网络 (DNN) 培训属于计算密集型项目,需要在现代计算平台上花费数日或数周的时间方可完成. 在最近的一篇文章<基于英特尔® 至强™ E5 产品家族的单节点 Caffe 评分和培训>中,我们展示了基于 AlexNet 拓扑的 Caffe* 框架的性能提升 10 倍,单节点培训时间减少到 5 天. 英特尔继续履行 Pradeep Dubey 的博客中列出的机器学习愿景,在本篇技术预览中,我们将展示如何在多节点.分布式内存环境中将 Caffe 的培训时间从数日减少为数个小时.  …