版权声明:很多其它内容,请关注[架构师技术联盟]公众号 https://blog.csdn.net/BtB5e6Nsu1g511Eg5XEg/article/details/80059122 当摩尔定律还是行业的铁律时.计算机编程差点儿一直都是串行的,绝大多数的程序仅仅存在一个进程或线程.大家还过着“我写个程序,性能达不到就睡个觉,等硬件工艺刷新硬件性能.性能就达标了”的美好生活.2003年以后由于工艺达到了瓶颈.你光“睡觉”是不行了. 异构并行计算作为重要技术之中的一个承担起了技术变革的重任.

▶ 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

▶ 第十二章,在其他语言中使用 OpenCL ● JOCL(Java Building for OpenCL),PyOpenCL ● 一个 PyOpenCL 的例子代码,需要 pyopencl 包 import pyopencl as cl import numpy as np import numpy.linalg as la a = np.random.rand(50000).astype(np.float32) b = np.random.rand(50000).astype(np.flo

▶ 第五章,OpenCL 的并发与执行模型 ● 内存对象与上下文相关而不是与设备相关.设备在不同设备之间的移动如下,如果 kernel 在第二个设备上运行,那么在第一个设备上产生的任何数据结果在第二个设备上都是随需可用的. ● OpenCL 中任务图通过事件对象来构建,事件对象不仅注册任务的完成,而且保证被此任务访问的所有内存数据的一致性. ● 一个设备可以有多个命令队列,每个设备都必须有自己的命令队列. ● OpenCL 事件可以实现同一个上下文中的同步,而不能保证同一设备上的同步. ● su

什么是并行 并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生. 在程序运行中,并行指多个CPU核心同时执行不同的任务:对于单核心CPU,严格来说是没有程序并行的.并行是为了提高任务执行效率,更快的获取结果. 与并发的区别: 并发是指两个或者多个事件在同一时段发生. 相对于并行,并发强调的是同一时段,是宏观上的同时发生.实际上,同一时刻只有一个任务在被执行,多个任务是分时地交替执行的.并发是为了更合理地分配资源. 如何实现并行 并行编程中我们只关注应用层面的并行,CPU的指令并行技术(指令流水等)不在我们的

以 Apache Mesos 计算的开源数据中心 数据中心 易云 · 2015-09-15 16:53 Apache Mesos 是一个管理器,它通过分布式的应用或框架提供了一种高效的资源隔离和共享.Mesos最初是由加州大学的伯克利分校开发的开源软件.它处于应用层和操作系 统之间,使其易于部署,并使得在大规模集群环境中部署应用变得更高效.它可以在一个节点动态共享的池中运行很多应用.Mesos的突出用户包括 Twitter.Airbnb.MediaCrossing.Xogito 以及 Categ

<OpenCL异构计算1.2>新鲜出炉,目前市面上仍一书难求!我们已向清华出版社订购到第一批新书.关注异构开发社区,积极参与,就有可能免费获取新书! 1.如果您异构社区的老朋友,请关注:10.1假期后我们将陆续向2013 7月-12月社区月度.季度达人免费派送新书,以答谢您一直以来的参与与支持:或,在9月-12月期间,入选异构社区优秀博文和论坛帖的作者也将免费获得新书! 2.如果您刚刚开始异构开发, 请关注:在9月-11月异构社区新注册会员中,我们每月将向随机抽取的5位会员免费派送新书: 3.

开卷有益——作者的话 有时候真的感叹人生岁月匆匆,特别是当一个IT人沉浸于某个技术领域十来年后,蓦然回首,总有说不出的万千感慨. 笔者有幸从04年就开始从事大规模数据计算的相关工作,08年作为Greenplum 早期员工加入Greenplum团队(当时的工牌是“005”,哈哈),记得当时看了一眼Greenplum的架构(嗯,就是现在大家耳熟能详的那个好多个X86框框的图),就义无反顾地加入了,转眼之间,已经到了第8个年头. 在诸多项目中我亲历了Greenplum在国内的生根发芽到高速发展,再到现

Greenplum数据库架构 Greenplum数据库基本由PostgreSQL核心增强数据库实例组合并衔接成的数据库管理系统,即Greenplum数据在PostgreSQL基础上扩展开发,每个Greenplum数据库由1个master实例和2个或2个以上segment实例组成,客户端使用PostgreSQL规范与Master交互.以上的插图,展示Greenplum数据库实例由1个master和8 segement实例组成 Master Host或Master实例就是GreenPlum数据服务端

[IT时代周刊编者按]云计算特有的优点和巨大的商业前景,让其成为了近年来的IT界最热门词汇之一.当然,这也与中国移动互联网的繁荣紧密相关,它们需要有相应的云计算服务作为支撑.但本文作者祁海江结合自身的经验,对国内目前的云计算服务进行观察后认为,国内云服务商多数采用过于简单粗放的“远程机房+移动大硬盘”模式,不能满足并行图形处理的计算需求,“应认清技术潮流,整合前沿计算工具,尽快推进云GPU并行计算服务,促进中国移动互联网整体技术水准攀升.”那么云GPU并行计算服务有多重要?作者在文中作了深入浅出

一.GPU简介 1985年8月20日ATi公司成立,同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡,1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能,1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者,但那时候这种芯片还没有GPU的称号,很长的一段时间ATi都是把图形处理器称为VPU,直到AMD收购ATi之后其图形芯片才正式采用GPU的名字. NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念.GPU使显卡削减了对CPU

引用自:http://tech.sina.com.cn/mobile/n/2011-06-20/18371792199.shtml 这篇文章写的深入浅出,把异构计算的思想和行业趋势描述的非常清楚,难得一见的好文章.按捺不住转一下.^_^   相对于串行计算,并行计算可以划分成时间并行和空间并行.时间并行即流水线技术,空间并行使用多个处理器执行并发计算,当前研究的主要是空间的并行问题.以程序和算法设计人员的角度看,并行计算又可分为数据并行和任务并行.数据并行把大的任务化解成若干个相同的子任务,处理

笔者有幸从04年就开始从事大规模数据计算的相关工作,08年作为Greenplum 早期员工加入Greenplum团队(当时的工牌是“005”,哈哈),记得当时看了一眼Greenplum的架构(嗯,就是现在大家耳熟能详的那个好多个X86框框的图),就义无反顾地加入了,转眼之间,已经到了第8个年头. 在诸多项目中我亲历了Greenplum在国内的生根发芽到高速发展,再到现在拥有一百多个企业级用户的过程.也见证了Greenplum从早期的2.1版本到当前的4.37版本,许多NB功能的不断增强.系统稳定

——把数据从分散统一集中到数据中心 基于HP分布式并行计算/存储技术构建的云监控系统即是通过“云高清摄像机”及IaaS和PaaS监控系统平台,根据用户所需(SaaS)将多路监控数据流传送给“云端”,除了提供传统的监控服务外,还提供了对PB级大数据的高性能IO并发集中存储.查询和分析等数据应用服务,从而可以实现更高的非结构化数据管理,解决了监控系统中对于大数据安全.分析和备份等问题,用户也可以通过任意方式,任意终端按需实现对视频监控的需要. 数据驱动手段在一定程度上帮助了监管部门提高了工作效率.传

大数据集群计算利器之MPI/OpenMP ---以连通域标记算法并行化为例 1 背景 图像连通域标记算法是从一幅栅格图像(通常为二值图像)中,将互相邻接(4邻接或8邻接)的具有非背景值的像素集合提取出来,为不同的连通域填入数字标记,并且统计连通域的数目.通过对栅格图像中进行连通域标记,可用于静态地分析各连通域斑块的分布,或动态地分析这些斑块随时间的集聚或离散,是图像处理非常基础的算法.目前常用的连通域标记算法有1)扫描法(二次扫描法.单向反复扫描法等).2)线标记法.3)区域增长法.二次扫描法由

Yonghong Z-Suite 除了提供优秀的前端BI工具之外,Yonghong Z-Suite让用户可以选购分布式数据集市来支持实时大数据分析. 对于这种百亿级的大数据案例,Yonghong Z-Suite有哪些技术可以保证大数据的实时响应呢?下面大致从技术上介绍下: 库内计算(In-Database Computing) Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数.得益于库内计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的.昂贵的计算都

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

Mathematica是一款科学计算软件,很好地结合了数值和符号计算引擎.图形系统.编程语言.文本系统.和与其他应用程序的高级连接.很多功能在相应领域内处于世界领先地位,它也是使用最广泛的数学软件之一.Mathematica的发布标志着现代科技计算的开始.Mathematica是世界上通用计算系统中最强大的系统.自从1988发布以来,它已经对如何在科技和其它领域运用计算机产生了深刻的影响. Mathematica和MATLAB.Maple并称为三大数学软件. 软件名称 Mathematica 开

文章摘要 本文首先介绍了并行计算的基本概念,然后简要阐述了R和并行计算的关系.之后作者从R用户的使用角度讨论了隐式和显示两种并行计算模式,并给出了相应的案例.隐式并行计算模式不仅提供了简单清晰的使用方法,而且很好的隐藏了并行计算的实现细节.因此用户可以专注于问题本身.显示并行计算模式则更加灵活多样,用户可以按照自己的实际问题来选择数据分解,内存管理和计算任务分配的方式.最后,作者探讨了现阶段R并行化的挑战以及未来的发展. R与并行计算 统计之都的小伙伴们对R,SAS,SPSS, MATLAB之类

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在前一篇文章中,我们梳理了TensorFlow中各种异构Device的添加和注册机制,通过使用预先定义好的宏,各种自定义好的Device能够将自己注册到全局表中.TensorFlow期望通过这种模式,能够让Device的添加和注册于系统本身更好的解耦,从而体现了较好的模块化特性.在这篇文章中,我们选择直接去窥探TensorFlow底层架构较为复杂的一个部分——StreamEx