System.Threading.CountdownEvent  是一个同步基元,它在收到一定次数的信号之后,将会解除对其等待线程的锁定. CountdownEvent  专门用于以下情况:您必须使用 ManualResetEvent 或 ManualResetEventSlim,并且必须在用信号通知事件之前手动递减一个变量. 例如,在分叉/联接方案中,您可以只创建一个信号计数为 5 的 CountdownEvent,然后在线程池上启动五个工作项,并且让每个工作项在完成时调用 Signal. 每…

System.Threading.CountdownEvent  是一个同步基元,它在收到一定次数的信号之后,将会解除对其等待线程的锁定. CountdownEvent  专门用于以下情况:您必须使用 ManualResetEvent 或 ManualResetEventSlim,并且必须在用信号通知事件之前手动递减一个变量. 例如,在分叉/联接方案中,您可以只创建一个信号计数为 5 的 CountdownEvent,然后在线程池上启动五个工作项,并且让每个工作项在完成时调用 Signal. 每…

有一种场景:4个人同时做某项任务,该任务分为3个阶段,必须要4个人都完成第一阶段后才可以进入第二阶段,都完成第二阶段后才可以进入第三阶段. 此时就需要对多个并行的任务做进度控制. Threading.Barrier可以完成此任务: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; using System.Threading.T…

参考文章: p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px Menlo; color: #527eff } span.s1 { } http://www.cnblogs.com/mddblog/p/4767559.html 重要结论: p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px "PingFang SC"; color: #4bd157 } p.p2 { margin…

POSIX threads(简称Pthreads)是在多核平台上进行并行编程的一套常用的API.线程同步(Thread Synchronization)是并行编程中非常重要的通讯手段,其中最典型的应用就是用Pthreads提供的锁机制(lock)来对多个线程之间共 享的临界区(Critical Section)进行保护(另一种常用的同步机制是barrier). Pthreads提供了多种锁机制:(1) Mutex(互斥量):pthread_mutex_***(2) Spin lock(自旋锁):…

在成熟领先的企业级数据库系统中,并行查询可以说是一大利器,在某些场景下他可以显著的提升查询的相应时间,提升用户体验.如SQL Server, Oracle等, Mysql目前还未实现,而PostgreSQL在2015实现了并行扫描,相信他们也在朝着更健壮的企业级数据库迈进.RDBMS中并行执行的实现方式大抵相同,本文将通过SQL Server为大家详细解析SQL Server并行执行的原理及一些实践. 准备知识 硬件环境-在深入并行原理前,我们需要一些准备知识,用以后面理解并行.首先是当下的硬件…

上个文章分享了一些多线程的一些基础的知识,今天我们继续学习. 一.Task类 上次我们说了线程池,线程池的QueueUserWorkItem()方法发起一次异步的线程执行很简单 但是该方法最大的问题是没有一个内建的机制让你知道操作什么时候完成,有没有一个内建的机制在操作完成后获得一个返回值.为此,可以使用System.Threading.Tasks中的Task类. Task类在命名空间System.Threading.Tasks下,通过Task的Factory返回TaskFactory类,以Ta…

这段时间在实现Gpu的视频流解码,遇到了很多的问题. 得到了阿里视频处理专家蔡鼎老师以及英伟达开发季光老师的指导,在这里表示感谢! 基本命令(linux下) 1.查看物理显卡 lspci | grep -i vga root@g1060server:/home/user# lspci | grep -i vga :) :00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1c03 (rev a1) :00.0 VGA compati…

从Hinton在science上发表深度学习训练开创新的文章以来,深度学习火了整整有3年多,而且随着新的硬件和算法的提出,深度学习正在应用于越来越多的领域,发挥其算法的优势. 实验室并没有赶上第一波深度学习热,但是让人高兴的是最近终于配了一台超级电脑,虽说和谷歌.百度几百个上千个GPU跑算法的设备不能比,但是好歹终于有了搭建自己的深度学习平台,想想还很是兴奋.最近这几天忙着搭建深度学习平台,把现在最火的Caffe框架代码跑通,从最初对ubuntu的菜鸟到现在顺利搭建起深度学习平台,中间走了很多弯…

CUDA是一个基于NVIDIA GPU的并行计算平台和编程模型,通过调用CUDA提供的API,可以开发高性能的并行程序.CUDA安装好之后,会自动配置好VS编译环境,按照UCDA模板新建一个工程"Hello CUDA": 建好之后,发现该工程下已经存在一个项目 kernel.cu.这个是CUDA编程的入门示例,实现的功能是两个整型数组相加,代码如下: #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_par…