join的源码

long base = System.currentTimeMills(); long now = 0; if(millis < 0){ throw new IllegalArgumentException("timeout value is negative"); } if(millis == 0){ while(isAlive()){ wait(0); } }else{ while(isAlive()){ …

join函数——Gevent源码分析

在使用gevent框架的时候,我们经常会使用join函数,如下: def test1(id): print(id) gevent.sleep(0) print(id, 'is done!') t = gevent.spawn(test1, 't') t1 = gevent.spawn(test1, 't1') t.join() 运行结果: t t1 t is done! t1 is done! 但是join是如何工作的呢.. 于是今天晚上我好好研究了下join函数~ 多的不说,正文开始! joi…

[源码解析] PyTorch 分布式(13) ----- DistributedDataParallel 之反向传播

[源码解析] PyTorch 分布式(13) ----- DistributedDataParallel 之反向传播目录 [源码解析] PyTorch 分布式(13) ----- DistributedDataParallel 之反向传播 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 前文回顾 1.2 总体逻辑 0x02 从Hook开始 2.1 如何注册hook 2.1.1 AutogradMeta 2.1.2 Node 2.1.3 AccumulateGrad 2.2 构造函数 2.2.1 g…

[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (1) ---- 设计

[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (1) ---- 设计目录 [源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (1) ---- 设计 0x00 摘要 0x01 分布式RPC框架 1.1 RPC 框架 1.2 PyTorch RPC 四大支柱 1.3 RRef 1.3.1 假设条件 1.3.2 同步调用 1.3.2 异步调用 0x02 示例 0x03 前向传播期间的 Autograd 记录 0x04 分布式 Autograd 上下文 0x05 分布式反向传播 5.1…

[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (2) ---- RPC基础

[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (2) ---- RPC基础目录 [源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (2) ---- RPC基础 0x00 摘要 0x01 示例 0x02 RPC 基础 2.1 初始化 2.1.1 初始化后端 2.1.2 生成代理 2.1.3 设置代理 2.1.4 静态类变量 2.2 RPC 代理 2.2.1 RpcAgent 2.2.2 ProcessGroupAgent 2.2.3 TensorPipeAgent 2.2.4 回…

[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (3) ---- 上下文相关

[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (3) ---- 上下文相关 0x00 摘要我们已经知道 dist.autograd 如何发送和接受消息,本文再来看看如何其他支撑部分,就是如何把发送接受两个动作协调起来,如何确定每个发送/接受节点,如何确定每一个消息交互Session. 通过本文大家可以了解:AutogradMetadata 用来在不同节点间传递 autograd 元信息,DistAutogradContext 代表一个分布式autograd 相关信息,DistAuto…

[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (4) ---- 如何切入引擎

[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (4) ---- 如何切入引擎目录 [源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (4) ---- 如何切入引擎 0x00 摘要 0x01 前文回忆 0x02 计算图 2.1 普通示例 2.2 分布式示例 2.3 分布式注释版 0x03 反向传播 3.1 发起反向传播 3.1.1 外部主动发起 3.1.1.1 示例 3.1.1.2 C++世界 3.1.2 内部隐式发起 3.1.2.1 BACKWARD_AUTOGRAD_REQ…

[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (5) ---- 引擎(上)

[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (5) ---- 引擎(上) 目录 [源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (5) ---- 引擎(上) 0x00 摘要 0x01 支撑系统 1.1 引擎入口 1.2 SendRpcBackward 1.2.1 剖析 1.2.2 定义 1.2.3 构建 1.2.4 grads_ 0x02 定义 2.1 定义 2.2 单例 2.3 重要注释 2.3.1 成员变量 2.3.2 构建 2.3.3 GPU to CPU contin…

[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (6) ---- 引擎(下)

[源码解析] PyTtorch 分布式 Autograd (6) ---- 引擎(下) 目录 [源码解析] PyTtorch 分布式 Autograd (6) ---- 引擎(下) 0x00 摘要 0x01 回顾 0x02 执行GraphTask 2.1 runEngineAndAccumulateGradients 2.2 execute_graph_task_until_ready_queue_empty 2.3 evaluate_function 2.4 globalCpuThread 2…

[源码解析] PyTorch分布式优化器(1)----基石篇

[源码解析] PyTorch分布式优化器(1)----基石篇目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(1)----基石篇 0x00 摘要 0x01 从问题出发 1.1 示例 1.2 问题点 0x01 模型构造 1.1 Module 1.2 成员变量 1.3 _parameters 1.3.1 构建 1.3.2 归类 1.3.3 获取 1.4 Linear 1.4.1 使用 1.4.2 定义 1.4.3 解释 0x02 Optimizer 基类 2.1 初始化 2.2 添加待优化变量 2.…

[源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器

[源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 DP 之中的优化器 2.1 流程 2.2 使用 0x03 DDP 之中的优化器 3.1 流程 3.2 优化器状态 3.3 使用 0x04 Horovod 的优化器 4.1 hook 同步梯度 4.1.1 注册 hooks 4.1.2 归并梯度 4.1.2.1 MPI 函数 4.1.2.2 原理图 4.2 s…

[源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行

[源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 单机模型 2.1 基本用法 2.2 将模型并行应用到现有模块 2.3 问题与方案 2.3.1 目前状况 2.3.2 解决方案 2.4 通过流水线输入加速 0x03 分布式问题和方案 3.1 思路 3.2 PyTorch 的思路 3.2.1 四大天王 3.2.2 逻辑关系 0x04 PyTorch 分布式优化器 4.…

[源码解析] PyTorch 分布式(14) --使用 Distributed Autograd 和 Distributed Optimizer

[源码解析] PyTorch 分布式(14) --使用 Distributed Autograd 和 Distributed Optimizer 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(14) --使用 Distributed Autograd 和 Distributed Optimizer 0x00 摘要 0x01 说明 0x02 启动 0x03 Trainer 0x04 模型 4.1 组件 4.1.1 参考代码 4.1.2 分布式修改 4.2 RNN 模型 4.3 分布式优化器 4.4…

[源码解析] PyTorch 分布式(15) --- 使用分布式 RPC 框架实现参数服务器

[源码解析] PyTorch 分布式(15) --- 使用分布式 RPC 框架实现参数服务器目录 [源码解析] PyTorch 分布式(15) --- 使用分布式 RPC 框架实现参数服务器 0x00 摘要 0x01 综述 0x02 基础网络 0x03 辅助函数 0x04 启动 4.1 启动方式 4.2 启动脚本 4.3 启动参数服务器 4.4 启动worker 4.5 建立参数服务器 0x05 TrainerNet 5.1 总体代码 5.2 生成参数服务器 5.3 建立rref 5.4 前向…

[源码解析] PyTorch 分布式(16) --- 使用异步执行实现批处理 RPC

[源码解析] PyTorch 分布式(16) --- 使用异步执行实现批处理 RPC 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(16) --- 使用异步执行实现批处理 RPC 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 先决条件 1.2 基础知识 1.3 代码 0x02 启动 2.1 总体启动 2.2 启动参数服务器 0x03 参数服务器 0x04 Trainer 0x05 对比 0xFF 参考 0x00 摘要在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,接下来我们通过几篇文…

[源码解析] PyTorch 分布式(17) --- 结合DDP和分布式 RPC 框架

[源码解析] PyTorch 分布式(17) --- 结合DDP和分布式 RPC 框架目录 [源码解析] PyTorch 分布式(17) --- 结合DDP和分布式 RPC 框架 0x00 摘要 0x00 综述 0x01 启动 0x03 支撑系统 3.1 功能 3.2 使用 3.2.1 混合模型 3.2.2 使用 3.3 定义 3.4 主要函数 0x04 HybridModel 0x05 训练 5.1 初始化 5.2 训练循环 0x06 比对 0xFF 参考 0x00 摘要在前面的文章之中,…

[源码解析] PyTorch 分布式(18) --- 使用 RPC 的分布式管道并行

[源码解析] PyTorch 分布式(18) --- 使用 RPC 的分布式管道并行目录 [源码解析] PyTorch 分布式(18) --- 使用 RPC 的分布式管道并行 0x00 摘要 0x01 综述 1.1 先决条件 1.2 基础知识 0x02 启动 0x03 定义训练循环 0x04 将 ResNet50 模型分片拼接成一个模块 0x05 对 ResNet50 模型进行分区 0xFF 参考 0x00 摘要在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,接下来我们通过…

[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(1) --- 总体思路

[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(1) --- 总体思路目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(1) --- 总体思路 0x00 摘要 0x01 痛点 0x02 难点 0x03 TorchElastic 3.1 历史 3.1.1 PyTorch 1.7 3.1.2 PyTorch 1.9 3.2 设计理念 3.2.1 基本功能 3.2.2 新设计概述 3.2.3 bare-bones 3.3 小结 0x04 问题 4.1 VS Horovod 4.2 TE 问题 0…

Spark join 源码跟读记录

PairRDDFunctions类提供了以下两个join接口,只提供一个参数,不指定分区函数时默认使用HashPartitioner;提供numPartitions参数时,其内部的分区函数是HashPartitioner(numPartitions) def join[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (V, W))] = self.withScope { //这里的defaultPartitioner 就是HashPartitioner,如果指定了HashPart…

[转]数据库中间件 MyCAT源码分析——跨库两表Join

1. 概述 2. 主流程 3. ShareJoin 3.1 JoinParser 3.2 ShareJoin.processSQL(...) 3.3 BatchSQLJob 3.4 ShareDBJoinHandler 3.5 ShareRowOutPutDataHandler 4. 彩蛋 1. 概述 MyCAT 支持跨库表 Join,目前版本仅支持跨库两表 Join.虽然如此,已经能够满足我们大部分的业务场景.况且,Join 过多的表可能带来的性能问题也是很麻烦的. 本文主要分享: 整体流程.…

java并发:join源码分析

join join join是Thread方法,它的作用是A线程中子线程B在运行之后调用了B.join(),A线程会阻塞直至B线程执行结束 join源码(只有继承Thread类才能使用) 基于openjdk1.8的源码 public final void join() throws InterruptedException { join(0); } public final synchronized void join(long millis) throws InterruptedExcepti…

多线程高并发编程(8) -- Fork/Join源码分析

一.概念 Fork/Join就是将一个大任务分解(fork)成许多个独立的小任务,然后多线程并行去处理这些小任务,每个小任务处理完得到结果再进行合并(join)得到最终的结果. 流程:任务继承RecursiveTask,重写compute方法,使用ForkJoinPool的submit提交任务,任务在某个线程中运行,工作任务中的compute方法的代码开始对任务进行分析,如果符合条件就进行任务拆分,拆分成多个子任务,每个子任务进行数据的计算或操作,得到结果返回给上一层任务开启线程进行合并,最终通…

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