Parallel并行化编程

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Parallel并行化编程

在很多场景中我们需要通过并行化的方式来提高程序运行的速度,比较典型的需求就是并行下载.前期遇到一个需求是要批量下载瓦片,每次大概下载上百万个瓦片,要想提高瓦片的下载速度,只能通过并行化的方式,下面把我解决此问题的思路和代码总结如下: 第一步确定线程个数(ThreadCount),这个要根据网络情况和硬件配置进行确定,可以做成一个配置项由用户自行确定. 第二步将任务分成ThreadCount个,此步需要注意处理任务数较少(小于线程个数)以及任务数除不尽ThreadCount的情况.处理方式为任务数…

Parallel并行编程初步

Parallel并行编程可以让我们使用极致的使用CPU.并行编程与多线程编程不同,多线程编程无论怎样开启线程,也是在同一个CPU上切换时间片.而并行编程则是多CPU核心同时工作.耗时的CPU计算操作选择并行是明智的.通常情况,每个CPU核心代表一个硬件线程,但超线程技术,可以使一个cpu核心具有两个硬件线程.软件线程顾名思义就是我们在程序中所开启的. 下面看一个最基础的并行编程的例子,也足以体现多核心并行运行的好处,当然微软.NET为我们封装后,我们也不必过多关注底层操作,那我们就看一下运行结果…

C# IEnumerable，Lambda表达式和 Parallel并行编程的用法

以前一直主要做C++和C方面的项目,对C#不太了解熟悉,但听说不难,也就一直没有在意学习C#方面的知识.今天有个C#项目,需要做些应用的扩展,同时修改一些bug.但看了C#代码,顿时觉得有些不适应了...其中印象很深刻的是几部分内容:IEnumerable类型和Parallel并行计算的foreach知识,我觉得C#在这个问题上做的还是很有意思的. 1. IEnumerable: IEnumerable<T>泛型接口支持在制定数据集合上进行迭代操作, 可以理解为一种序列或者集合,里面是某一类型…

Parallel并行编程

Parallel并行编程 Parallel并行编程可以让我们使用极致的使用CPU.并行编程与多线程编程不同,多线程编程无论怎样开启线程,也是在同一个CPU上切换时间片.而并行编程则是多CPU核心同时工作.耗时的CPU计算操作选择并行是明智的.通常情况,每个CPU核心代表一个硬件线程,但超线程技术,可以使一个cpu核心具有两个硬件线程.软件线程顾名思义就是我们在程序中所开启的. 下面看一个最基础的并行编程的例子,也足以体现多核心并行运行的好处,当然微软.NET为我们封装后,我们也不必过多关注底层操…

Java 8函数编程轻松入门（五）并行化（parallel）

1.并发与并行的区别并发: 一个时间段内有几个程序都处于已启动到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机上运行.但在任一个时刻点只有一个程序在处理机上运行并行: 在同一个时刻,多核处理多个任务.把工作拆分,同时在多核CPU上执行 2.parallelStream及parallel 在C#中,有Parallel类提供并行编程,同样在Java 8中针对Stream,Java 8也提供了parallelStream并行化编程. 2.1C#的Parallel static void Main(s…

.Net并行编程

1.什么是线程?线程和进程的区别是什么? 线程是程序执行的最小单元. 区别: 进程是操作系统进行资源处理和分配的最小单位,而一个进程可以包含多个线程,并共享进程的资源. 2.什么是多线程?为什么设计多线程? 介绍之前,我们需要理解并行和并发的定义: 并行:同一个时刻有多个线程进行. 并发:同一个时间段内有多个线程进行. 多线程指的是一个进程可以包含多个并发的线程(同一个时刻只有一个线程运行).例如酷狗,我们可以一边听歌一边搜索自己喜欢的歌曲.多线程的存在能够让进程及时处理我们多项的请求,提高应用…

GPU 编程入门到精通（五）之 GPU 程序优化进阶

博主因为工作其中的须要,開始学习 GPU 上面的编程,主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识.鉴于之前没有接触过 GPU 编程.因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程. 有志同道合的小伙伴,欢迎一起交流和学习.我的邮箱: caijinping220@gmail.com .使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡,尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱,可是对于学习来说.还是能够用的.本系列博文也遵从由简单到复杂,记录自己学习的过程. 0. 文件夹 GPU 编…

Go语言并发编程总结

转自:http://blog.csdn.net/yue7603835/article/details/44309409 Golang :不要通过共享内存来通信,而应该通过通信来共享内存.这句风靡在Go社区的话,说的就是 goroutine中的 channel ....... 他在go并发编程中充当着类型安全的管道作用. 1.通过golang中的 goroutine 与sync.Mutex进行并发同步 import( "fmt" "sync" "runt…

Stream parallel并行流的思考

1.并行流并不一定能提高效率,就和多线程并不能提高线程的效率一样因为引入并行流会引起额外的开销,就像线程的频繁上下文切换会导致额外的性能开销一样,当数据在多个cpu中的处理时间小于内核之间的传输时间,使用并行流也就没有什么意义了. 这边用代码演示一下 public static long iterativeSum(long n) { long result = 0; for (long i = 1L; i <=n; i++) { result += i; } return result; }…

分布式机器学习：PageRank算法的并行化实现（PySpark）

1. PageRank的两种串行迭代求解算法我们在博客<数值分析:幂迭代和PageRank算法(Numpy实现)>算法中提到过用幂法求解PageRank. 给定有向图我们可以写出其马尔科夫概率转移矩阵\(M\)(第\(i\)列对应对\(i\)节点的邻居并沿列归一化) \[\left(\begin{array}{lll} 0 & 0 & 1 \\ \frac{1}{2} & 0 & 0 \\ \frac{1}{2} & 1 & 0 \end{a…

Hadoop平台基本组成

1.Hadoop系统运行于一个由普通商用服务器组成的计算集群上,能提供大规模分布式数据存储资源的同时,也提供了大规模的并行化计算资源. 2.Hadoop生态系统 3.MapReduce并行计算框架 MapReduce并行计算框架是一个并行化程序执行系统.它提供了一个包含Map和Reduce两个阶段的并行处理模型和过程,提供了一个并行化编程模型和接口,让程序员可以方便快速地编写出大数据并行处理程序.MapReduce以键值对数据输入方式来处理数据,并能自动完成数据的划分和调度管理. 在程序执行时,…

Hadoop平台的基本组成与生态系统

Hadoop系统运行于一个由普通商用服务器组成的计算集群上,该服务器集群在提供大规模分布式数据存储资源的同时,也提供大规模的并行化计算资源. 在大数据处理软件系统上,随着Apache Hadoop系统开源化的发展,在最初包含HDFS.MapReduce.HBase等基本子系统的基础上,至今Hadoop平台已经演进为一个包含很多相关子系统的完整的大数据处理生态系统.图1-15展示了Hadoop平台的基本组成与生态系统. 1.MapReduce并行计算框架 MapReduce并行计算框架是一个并行化…

Java 8 (6) Stream 流 - 并行数据处理与性能

在Java 7之前,并行处理集合非常麻烦.首先你要明确的把包含数据的数据结构分成若干子部分,然后你要把每个子部分分配一个独立的线程.然后,你需要在恰当的时候对他们进行同步来避免竞争,等待所有线程完成.最后,把这些部分结果合并起来.Java 7中引入了一个叫做分支/合并的框架,让这些操作更稳定,更不容易出错. 并行流使用Stream接口可以方便的处理它的元素,可以通过对收集源调用parallelStream方法来把集合转换为并行流.并行流就是一个把内容分成多个数据块,并用不同的线程分别处理每个…

[译]学习IPython进行交互式计算和数据可视化（一）

--学习IPython进行交互式Python编程.高性能数字计算和数据可视化作者:Cyrille Rossant 译者:Tacey Wong 注:仅为个人翻译及学习,多有谬处,E文尚可的推荐阅读英文原版目录前言第一章开始使用IPython 第二章使用IPython进行交互式作业第三章使用IPython进行数字计算第四章交互式连线绘图接口第五章高性能和并行化计算第六章定制IPython 前言你也许是一个使用Python作为一种脚本语言进行软件开发的程序员.学习IPyt…

[Big Data]Spark

SPARK Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法. Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用…

Megcup2017 Dogfood

问题描述小强每天会在小区的某些位置摆一些狗盆,并在狗盆里倒入不同口味的狗粮.而所有的流浪狗都会跑到离自己第k近的狗盆那里吃狗粮,一定的跑动可以帮助狗保持身材. 已知小强牌狗粮目前只有10种口味,我们用1,2,3,-,10来表示这些口味.(草莓味是1,西瓜味是2,香橙味是3......) 为了估算每种口味的狗粮每日的需求量,他想知道对于一个在[0,10000]x[0,10000]随机均匀生成的实数坐标(x,y)来说,离它第k近的狗盆里放的狗粮是口味z(z=1...10)的概率是多少. 由于小强最…

【转载】Free Lunch is Over(免费午餐已经结束了)

原文:Free Lunch is Over(免费午餐已经结束了) 微软C++大师Herb Sutter的文章<The Free Lunch Is Over>翻译,以前自己也经常翻译,但是都不会上传博客.个人很喜欢这篇文章,所以以此作为翻译生涯的开始. 免费的午餐结束了软件并行计算的基本转折点继OO之后软件发展的又一重大变革——并行计算你的免费午餐即将即将结束.我们能做什么?我们又将做什么? 主要的处理器设计生产商,从Intel和AMD到SPARC和PowerPC,已经几乎穷尽了所有的传统…

【原创翻译】The Free Lunch Is Over

微软C++大师Herb Sutter的文章<The Free Lunch Is Over>翻译,以前自己也经常翻译,但是都不会上传博客.个人很喜欢这篇文章,所以以此作为翻译生涯的开始. 免费的午餐结束了软件并行计算的基本转折点继OO之后软件发展的又一重大变革——并行计算你的免费午餐即将即将结束.我们能做什么?我们又将做什么? 主要的处理器设计生产商,从Intel和AMD到SPARC和PowerPC,已经几乎穷尽了所有的传统方法来提高CPU性能. 他们专注于多线程和多核结构而不再是提高时钟…

20181105_线程之Task

Task是基于.net Framework3.0框架, Task使用的线程也是来自于ThreadPool 多线程的两个意义: 优化体验(常见于不卡界面), 提升运行速度(不同线程可以分担运算任务) 总结: //Task6个方法: WaitAll Task.WaitAny(taskList.ToArray());//会阻塞当前线程,等着某个任务完成后,才进入下一行卡界面; 有好几个重载, 超时. . . WaitAny //Task.WaitAny(taskList.ToArray());//会…

Advanced WordCount

Github:https://github.com/Hoyifei/SQ-T-Homework-WordCount-Advanced (注:Github上的所有代码由我代为提交) PSP:(注:部分实际用时不准确) PSP2.1 PSP阶段预估耗时 (分钟) 实际耗时 (分钟) Planning 计划 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 10 10 Development 开发 · Analysis · 需求分析 (包括学习新技术) 45 30 · De…

【并行计算-CUDA开发】浅谈GPU并行计算新趋势

随着GPU的可编程性不断增强,GPU的应用能力已经远远超出了图形渲染任务,利用GPU完成通用计算的研究逐渐活跃起来,将GPU用于图形渲染以外领域的计算成为GPGPU(General Purpose computing on graphics processing units,基于GPU的通用计算).而与此同时CPU则遇到了一些障碍,CPU为了追求通用性,将其中大部分晶体管主要用于构建控制电路(比如分支预测等)和Cache,只有少部分的晶体管来完成实际的运算工作. CPU + GPU 是一个强大的…

【转帖】超能课堂(186) CPU中的那些指令集都有什么用？

超能课堂(186)CPU中的那些指令集都有什么用? https://www.expreview.com/68615.html 不明觉厉开始的地方第一大类:基础运算类x86.x86-64及EM64T等第二大类:SIMD指令集,有SSE系列,AVX系列多媒体应用加解密运算数据序列化游戏科学计算&人工智能检测处理性能,跑分第三大类:虚拟化指令集Intel,虚拟机应用第四大类:安全类指令集,如加解密AES-IN指令集第五大类:多线程应用,TSX事务同步扩展指令集总结本文约51…

119、TensorFlow如何创建计算图

#Dataflow是并行化编程常用的方式 #当使用TensorFlow执行你的程序的时候有以下几个优点 #1.并行化 .通过声明的边来代表操作之间的依赖 # 对系统来说确定可以并行化的操作是比较容易的 #2.分布式执行: # 通过使用声明的边来代表操作之间值的传递 # 这样使得tensorflow在跨多平台之间执行你的程序, # TensorFlow在不同的设备之间加入了必要的协调和交流 #3.编译 # TensorFlow的XLA compiler能使用你的数据流图的信息来生成更快的代码 #…

spark入门到精通（后续开始学习）

早几年国内外研究者和业界比较关注的是在 Hadoop 平台上的并行化算法设计.然而, HadoopMapReduce 平台由于网络和磁盘读写开销大,难以高效地实现需要大量迭代计算的机器学习并行化算法.随着 UC Berkeley AMPLab 推出的新一代大数据平台 Spark 系统的出现和逐步发展成熟,近年来国内外开始关注在 Spark 平台上如何实现各种机器学习和数据挖掘并行化算法设计.为了方便一般应用领域的数据分析人员使用所熟悉的 R 语言在 Spark 平台上完成数据分析,Spark 提…