SIMD指令集 from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31271788 SIMD,即Single Instruction, Multiple Data,一条指令操作多个数据．是CPU基本指令集的扩展．主要用于提供fine grain parallelism,即小碎数据的并行操作．比如说图像处理,图像的数据常用的数据类型是RGB565, RGBA8888, YUV422等格式,这些格式的数据特点是一个像素点的一个分量总是用小于等于8bit的数据表示的．如果使用传统的处

TensorFlow CPU环境 SSE/AVX/FMA 指令集编译 sess.run()出现如下Warning W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computation

合集目录 Java多线程专题1: 并发与并行的基础概念 什么是多线程并发和并行? 并发: Concurrency 特指单核可以处理多任务, 这种机制主要实现于操作系统层面, 用于充分利用单CPU的性能, 时分复用同时处理多个任务 并行: Parallelism 特指使用多核处理单任务或多任务, 这种机制需要同时在操作系统层面和应用层面实现, 用于充分利用多核环境下多CPU的整体性能, 并行处理同一个任务或多个任务. 什么是线程安全问题? 线程安全问题, 就是多个线程同时访问共享的数据, 如果未合

JAVA并行程序基础 一.有关线程你必须知道的事 进程与线程 在等待面向线程设计的计算机结构中,进程是线程的容器.我们都知道,程序是对于指令.数据及其组织形式的描述,而进程是程序的实体. 线程是轻量级的进程,是程序执行的最小单位.(PS:使用多线程去进行并发程序的设计,是因为线程间的调度和切换成本远小于进程) 线程的状态(Thread的State类): NEW–刚刚创建的线程,需要调用start()方法来执行线程: RUNNABLE–线程处于执行状态: BLOCKED–线程遇到synchroni

Java进阶7 并发优化2 并行程序设计模式20131114 1.Master-worker模式 前面讲解了Future模式,并且使用了简单的FutureTask来实现并发中的Future模式.下面介绍的是Master-Worker模式. 这个模式也是经常使用的并发模式之一,核心思想就是系统有两类线程协同工作:Master线程和Worker线程.Master线程负责接收和分配任务,Worker线程负责处理这些子任务.当每一个worker线程处理完成之后,将结果返回给Master线程,有Maste

   本章重点介绍的是基于 Java并行程序开发以及优化的方法,对于多核的 CPU,传统的串行程序已经很好的发回了 CPU性能,此时如果想进一步提高程序的性能,就应该使用多线程并行的方式挖掘 CPU的潜能.本章知识点:           常用的多线程设计模式,比如 Future模式,Master-Worker 模式,Guarded Suspeionsion模式.不变模式.生产者消费者模式等等.          JDK 内置的多线程框架和各种线程池技术:          JDK 内置的并发数

目录 一.大数据时代的现状 二.面对挑战的方法 2.1 并行计算 2.2 改用GPU处理计算密集型程序 3.3 分布式计算 三.用python写并行程序 3.1 进程与线程 3.2 全局解释器锁GIL: 3.3 multiprocessing 四.multiprocessing实战 总结 小子今天想来谈谈"并行计算",作为一个非科班人员,我为什么去捣鼓这么一个在科班里也比较专业的问题了.这就要说下我前几天做的一个作业了,当时我用python写了个程序,结果运行了一天,这个速度可让我愁了

2.8 程序中的幽灵:隐蔽的错误 2.8.1 无提示的错误案例 以求两个整数的平均值为例.请看下面代码: int v1 = 1073741827; int v2 = 1431655768; System.out.println("v1 = " + v1); System.out.println("v2 = " + v2); int ave = (v1 + v2) / 2; System.out.println("ave = " + ave); 输

基于都志辉老师<MPI并行程序设计模式>第14章内容. 前面接触到的MPI发送的数据类型都是连续型的数据.非连续类型的数据,MPI也可以发送,但是需要预先处理,大概有两类方法: (1)用户自定义新的数据类型,又称派生类型(类似定义结构体类型,但是比结构体复杂,需要考虑<类型,偏移量>两方面的内容) (2)数据的打包和解包(将不连续的数据给压缩打包到连续的区域,然后再发送:接受到打包数据后,先解包再使用) 这样做的好处,我猜一个是可以有效减少通信的次数,提高程序效率:另一方面可以减轻

Java并行程序基础 一.线程的生命周期 其中blocked和waiting的区别: 作者:赵老师链接:https://www.zhihu.com/question/27654579/answer/128050125来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 假设t1,t2先后两个线程,都执行如下代码: synchronized(Obj) { Obj.wait(); } t1先进,最后在Obj.wait()下卡住,这时java管t1的状态waitting状态t

from CSDN: https://blog.csdn.net/su_cicada/article/details/87898579 例题6-1 并行程序模拟( Concurrency Simulator, ACM/ICPC World Finals 1991, UVa210) 你的任务是模拟n个程序( 按输入顺序编号为1- n) 的并行执行. 每个程序包含不超过 25条语句, 格式一共有5种: var = constant( 赋值) : print var( 打印) : lock: unlo

JAVA并行程序基础二 线程组 当一个系统中,如果线程较多并且功能分配比较明确,可以将相同功能的线程放入同一个线程组里. activeCount()可获得活动线程的总数,由于线程是动态的只能获取一个估计值. stop()可以停止当前线程组里的所有线程,但会遇到与Thread.stop()相同的问题,尽量不用. 守护线程 守护线程是系统的守护者,在后台默默地完成系统性的服务,如垃圾回收线程,JIT线程.与之对应的是用户线程,用户线程可以看做系统的工作线程,当系统工作线程全部执行完毕,那么整个系统将

JAVA并行程序基础一 线程的状态 初始线程:线程的基本操作 1. 新建线程 新建线程只需要使用new关键字创建一个线程对象,并且用start() ,线程start()之后会执行run()方法 不要直接调用run()方法,它只会在当前线程串行执行run()中的方法. 重载run()方法有两种方式 直接继承Thread类 实现Runnable接口 它只有一个run()方法 在new Thread()时将接口实现类传入 2.终止线程 一般线程在执行完毕就会结束,无需手动关闭.但java也提供手动关闭

转载于: https://my.oschina.net/leejun2005/blog/398826 在批评Python的讨论中,常常说起Python多线程是多么的难用.还有人对 global interpreter lock(也被亲切的称为"GIL")指指点点,说它阻碍了Python的多线程程序同时运行.因此,如果你是从其他语言(比如C++或Java)转过来的话,Python线程模块并不会像你想象的那样去运行.必须要说明的是,我们还是可以用Python写出能并发或并行的代码,并且能带

串行并行异步同步的概念很容易让人混淆,关于这几个概念我在第一篇GCD中有解释,但是还不够清晰,所以这里重写一篇博客专门对这几个概念进行区分: 先说一下队列和任务: (1)队列分为串行和并行,任务的执行分为同步和异步,异步是多线程的代名词,异步在实际引用中会开启新的线程,执行耗时操作. (2)队列只是负责任务的调度,而不负责任务的执行,任务是在线程中执行. 以上两点对了解串行.并行.同步.异步非常重要! 再说一下队列和任务的特点: (1)串行队列:任务按照顺序被调度,前一个任务不执行完毕,队列不会

Task是一个很好用的多任务处理类,并且通过Task可以对任务进行很好的控制. 下面将通过代码实现Redis集群在使用IServer.keys时通过多任务对多个服务器示例进行并行计算,并对返回key做汇总计算. 对于主从双服务器的redis使用keys可以很方便的取到所提供的正则匹配KEY集合,但在redis集群中每次只能获取一个redis实例匹配keys,如果先去遍历所有服务器则会十分慢,并且容易出现超时计算,这时我们就用Task为每台Reids服务器做一个异步的Task等待最后一个处理完汇总

这里总结几种常用的并行程序设计方法,其中部分文字源自<Java程序性能优化>一书中,还有部分文字属于个人总结,如有不对,请大家指出讨论. Future模式 一句话,将客户端请求的处理过程从同步改为异步,以便将客户端解放出来,在服务端程序处理期间可以去干点其他事情,最后再来取请求的结果. 好处在于整个调用过程中不需要等待,可以充分利用所有的时间片段,提高系统的响应速度. JDK中已经内置实现了FutureTask,使用起来非常方便,同时还可以取消Future任务,或者设置Future任务的超时时

这一章讲了MPI非阻塞通信的原理和一些函数接口,最后再用非阻塞通信方式实现Jacobi迭代,记录学习中的一些知识. (1)阻塞通信与非阻塞通信 阻塞通信调用时,整个程序只能执行通信相关的内容,而无法执行计算相关的内容: 非阻塞调用的初衷是尽量让通信和计算重叠进行,提高程序整体执行效率. 整体对比见下图: (2)非阻塞通信的要素 非阻塞通信调用返回意味着通信开始启动:而非阻塞通信完成则需要调用其他的接口来查询. 要素1:非阻塞通信的调用接口 要素2:非阻塞通信的完成查询接口 理想的非阻塞通信设计应

这里的内容主要是都志辉老师<高性能计算之并行编程技术——MPI并行程序设计> 书上有一些代码是FORTAN的,我在学习的过程中,将其都转换成C的代码,便于统一记录. 这章内容分为两个部分:MPI对等模式程序例子 & MPI主从模式程序例子 1. 对等模式MPI程序设计 1.1 问题背景 这部分以Jacobi迭代为具体问题,列举了三个求解Jacobi迭代问题的MPI对等模式程序. 这里需要阐明一下,书上的Jacobi迭代具体的背景可以参考这个内容:http://www.mcs.anl.g

前言 在并发,多线程环境下,同步是一个很重要的环节.同步即是指进程/线程之间的执行顺序约定. 本文将介绍如何通过共享内存机制实现块内多线程之间的同步. 至于块之间的同步,需要使用到 global memory,代价较为高昂,目前使用的情况也不多,就先不介绍了. 块内同步函数:__syncthreads () 线程调用此函数后,该线程所属块中的所有线程均运行到这个调用点后才会继续往下运行. 代码示例 使用同步思想优化之前一篇博文中提到的数组求和程序.在新的程序中,让每个块中的第一个线程将块中所有线

在Java程序中,多线程几乎已经无处不在.与单线程相比,多线程程序的设计和实现略微困难,但通过多线程,我们却可以获得多核CPU带来的性能飞跃,从这个角度说,多线程是一种值得尝试的技术.那么如何写出高效的多线程程序呢? 有关多线程的误区:线程越多,性能越好 不少初学者可能认为,线程数量越多,那么性能应该越好.因为程序给我们的直观感受总是这样.一个两个线程可能跑的很难,线程一多可能就快了.但事实并非如此.因为一个物理CPU一次只能执行一个线程,多个线程则意味着必须进行线程的上下文切换,而这个代价是很