给大家共享一些C#多线程与并行编程方面的电子书,中英文版本的. 链接: 百度网盘地址 提取码: y99a…

1. Executor基于生产者-消费者模式,提交任务的操作相当于生产者,执行任务的线程相当于消费者,如果要在程序中实现一个生产者-消费者的设计,最简单的方式通常就是使用Executor 2. Executor的生命周期: 为了解决执行任务的生命周期问题,Executor扩展了ExecutorService接口,添加了一些用于生命周期管理的方法,如下: public interface ExecutorService extends Executor{ void shutdown(); List…

原文:http://www.albahari.com/threading/part5.aspx 专题:C#中的多线程 1并行编程Permalink 在这一部分,我们讨论 Framework 4.0 加入的多线程 API,它们可以充分利用多核处理器. 并行 LINQ(Parallel LINQ)或称为 PLINQ Parallel类 任务并行(task parallelism)构造 SpinLock 和 SpinWait 这些 API 可以统称为 PFX(Parallel Framework,并行…

有一个领域的工作处理起来几乎总是最棘手的,这就是多线程编码.多线程编码是所有开发人员前进途中的一个坎,现在,该是尝试克服它的时候了. 1.区分异步和多线程应用场景 先看一个例子 private void buttonGetPage_Click(object sender,EventArgs e) { Thread t=new Thread(()=> { var request=HttpWebRequest.Create("http://www.cnblogs.com/luminji&quo…

内容: 一.if-then命令 二.if-then-else命令 三.test命令 四.case命令 1.if-then结构化命令中最基本的类型,其格式如下: if command then commands fi 这里需要注意的是在其他语言中if 语句之后的对象是一个等式来测试是TRUE还是FALSE值,而在bash shell中if 语句会运行if 行定义那个命令.如果该命令退出码是数字0,则表示该命令运行成功,位于then 后面的命令就会运行.如果退出码是其他值,那么then后面的命令就不…

前言 在用 CUDA 对 GPU 进行并行编程的过程中,除了需要对线程架构要有深刻的认识外,也需要对存储系统架构有深入的了解. 这两个部分是 GPU 编程中最为基础,也是最为重要的部分,需要花时间去理解吸收,加深内功. 了解 GPU 存储系统架构的意义 CUDA 编程架构的设计思路本身也就是让程序员去使用缓存,而不是让缓存像 CPU 编程结构那样对程序员透明. 通过对所使用存储结构的优化,能够让程序的并行后的效果得到很大提高. 因此,这个问题是需要我们在开发全程中考虑的. 第一层:寄存器 每个流…

▶ 总体印象:适合 OpenCL 入门的书,有丰富的代码和说明,例子较为简单.先把 OpenCL 代码的基本结构(平台 → 设备 → 上下文 → 命令队列 → 创建缓冲区 → 读写缓冲区 → 编译代码 → 创建程序 → 创建内核 → 设定内核参数 → 执行内核 → 缓冲区读写 → 回收检查结果)定死了,在围绕这个结构展开算法和应用. ▶ 第一章,并行编程入门 ● 开放计算语言(Open Computuing Language,OpenCL) ● 设备语言可以高效映射到众多的内存系统构架上:主机端…

Task C# 多线程和异步模型 TPL模型   Task,异步,多线程简单总结 1,如何把一个异步封装为Task异步 Task.Factory.FromAsync 对老的一些异步模型封装为Task TaskCompletionSource 更通用,在回调中只要SetResult()一下就表示Task结束了,用它可以将各种异步回调封装为Task 2,一个可以await的可以返回Task的Async结尾的异步方法从哪里开始进入另一个线程的 如果是对BeginXXX EndXXX的APM异步模型封装…

前言 GPU 是如何实现并行的?它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别? 本文将做一个较为细致的分析. GPU 并行计算架构 GPU 并行编程的核心在于线程,一个线程就是程序中的一个单一指令流,一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格,成为了并行的程序,下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格: 二者的区别将在后面探讨. 下图展示了一个更为细致的 GPU 并行计算架构: 该图表示,计算网格由多个流处理器构成,每个流处理器又包含 n 多块. 下面进一步对 GPU 计算网格中的一些概念…

前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理). CPU:缓存对程序员透明.应用程序员无法通过编程手段操纵缓存. 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32…