与#并行度#相关的内容第2页 - PmDaddy

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Pytorch：单卡多进程并行训练

在深度学习的项目中，我们进行单机多进程编程时一般不直接使用multiprocessing模块，而是使用其替代品torch.multiprocessing模块。它支持完全相同的操作，但对其进行了扩展。Python的multiprocessing模块可使用fork、spawn、forkserver三种方法来创建进程。但有一点需要注意的是，CUDA运行时不支持使用fork，我们可以使用spawn或for

Python：多进程并行编程与进程池

Python的并行编程可以采用multiprocessing或mpi4py模块来完成。multiprocessing是Python标准库中的模块，实现了共享内存机制，也就是说，可以让运行在不同处理器核心的进程能读取共享内存。在基于共享内存通信的多进程编程中，常常通过加锁或类似机制来实现互斥。）

XUnit数据共享与并行测试

引言在单元或者集成测试的过程中，需要测试的用例非常多，如果测试是一条一条过，那么需要花费不少的时间。从 V2 开始，默认情况下 XUnit 自动配置并行（参考资料），大大提升了测试速度。本文将对 ASP.NET CORE WEBAPI 程序进行集成测试，并探讨 XUnit 的数据共享与测试并行的方

深度解读昇腾CANN多流并行技术，提高硬件资源利用率

GE（Graph Engine）图引擎采用多流并行算法，在满足计算图任务内部依赖关系的前提下，支持高效并发执行计算任务，从而大大提高硬件资源利用率和AI计算效率。

CUDA C编程权威指南：1-基于CUDA的异构并行计算

什么是CUDA？CUDA（Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构）是NVIDIA（英伟达）提出的并行计算架构，结合了CPU和GPU的优点，主要用来处理密集型及并行计算。什么是异构计算？这里的异构主要指的是主机端的CPU和设备端的GPU，CPU更擅长逻

解决大模型“开发难”，昇思MindSpore自动并行技术应用实践

本文介绍MindSpore常用的分布式并行训练技术，以及如何将并行技术应用到大模型预训练中。

.NET周报【5月第2期 2023-05-14】

国内文章 XUnit数据共享与并行测试 https://www.cnblogs.com/podolski/p/17388602.html 在单元或者集成测试的过程中，需要测试的用例非常多，如果测试是一条一条过，那么需要花费不少的时间。从 V2 开始，默认情况下 XUnit 自动配置并行（参考资料），

深入了解 GPU 互联技术——NVLINK

随着人工智能和图形处理需求的不断增长，多 GPU 并行计算已成为一种趋势。对于多 GPU 系统而言，一个关键的挑战是如何实现 GPU 之间的高速数据传输和协同工作。然而，传统的 PCIe 总线由于带宽限制和延迟问题，已无法满足 GPU 之间通信的需求。为了解决这个问题，NVIDIA 于 2018 年

[转帖]大模型训练，英伟达Turing、Ampere和Hopper算力分析

https://www.eet-china.com/mp/a219195.html 大 GPU 优势在于通过并行计算实现大量重复性计算。GPGPU即通用GPU，能够帮助 CPU 进行非图形相关程序的运算。在类似的价格和功率范围内，GPU 能提供比CPU 高得多的指令吞吐量和内存带宽。GPGPU 架构

CAP 8.2 版本发布通告

前言今天我们很高兴宣布 CAP 发布 8.2 版本正式版，我们在这个版本中主要致力于对订阅着并行执行的特性提供支持，同时添加了对在订阅者中对消息头的控制行为。下面，具体看一下我们新版本的功能吧。总览可能有些人还不知道 CAP 是什么，老规矩来一个简介。 CAP 是一个用来解决微服务或者分布式

Python的进程和线程——一些基础概念

1. 线程和进程 1.1 线程和进程进程可以包含多个并行运行的线程；通常，操作系统创建和管理线程比进程更省CPU资源；线程用于一些小任务，进程用于繁重的任务；同一个进程下的线程共享地址空间和其他资源，进程之间相互独立； 1.2 线程 v.s. 进程： 1.2.1 多线程多线程是在同一进程内

用STM32F4的DMA实现高速、实时的同步并行通信——以读取高速ADC为例[原创www.cnblogs.com/helesheng]

本文给出了一种利用STM32F4系列MCU的DMA功能，实现10MSPS数量级的同步并行数据通信的方法。并用控制高速流水线型的模数转换器AD9200读取作为实例，展示了该通行方法。本文最后总结了该方法的优点和问题，以及克服这些问题的思路。

Java7提供的Fork/Join框架实现高并发程序，你会使用吗？

摘要：Fork/Join框架位于J.U.C(java.util.concurrent)中，是Java7中提供的用于执行并行任务的框架，其可以将大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务的结果后得到最终结果。本文分享自华为云社区《如何使用Java7提供的Fork/Join框架实现高并发程序？》，作

从原理聊JVM（二）：从串行收集器到分区收集开创者G1

随着Java的进化过程，涌现出各种不同的垃圾回收器，从串行执行到并行执行，从高吞吐到低延迟，终极目标就是让开发人员专注于程序的代码书写而无需关注内存管理。

BFF层聚合查询服务异步改造及治理实践 | 京东云技术团队

最近在对稳健理财BFF层聚合查询服务优化治理，针对文章内的串行改并行章节进行展开，分享下实践经验，主要涉及原同步改异步的过程、全异步化后衍生的问题以及治理方面的思考与改进。

【一天一点.NET小知识】运用向量Vector加速求和计算

随着 .NET 版本的演进，从 .NET Standard 2.0 版本开始，支持 Vector 类型。从 .NET 8.0 版本开始，大量在 Runtime 提供的各个组件中运用向量计算，特别是 Linq。 Vector 类型：表示指定数值类型（适用于并行算法的低级别优化）的单个向量。

KES数据库实践指南：探索KES数据库的事务隔离级别

本文深入探讨了KES数据库中的并发控制机制和事务隔离级别的重要性及实施方法。我们从并发控制的基本概念出发，详细解释了ACID原则如何通过不同的隔离级别得以实现，以及在串行化与并行执行之间的权衡取舍。通过实际操作和示例，我们展示了不同隔离级别下可能出现的脏读、不可重复读和幻读现象，以及KES数据库是如...

FreeRTOS简单内核实现5 阻塞延时

0、思考与回答 0.1、思考一为什么 FreeRTOS简单内核实现3 任务管理文章中实现的 RTOS 内核不能看起来并行运行呢？ Task1 延时 100ms 之后执行 taskYIELD() 切换到 Task2，Task2 延时 500ms 之后执行 taskYIELD() 再次切换 Task

MindSponge分子动力学模拟——多路径分子模拟（2024.05）

随着硬件算力的发展，以及AI技术的日益增进，我们不仅可以借助深度学习框架来加速分子动力学模拟，以及降低分子模拟开发的门槛。还可以实现高通量模拟，使得用最小的开销并行的运行多个分子模拟成为可能。

美团面试：如何实现线程任务编排？

线程任务编排指的是对多个线程任务按照一定的逻辑顺序或条件进行组织和安排，以实现协同工作、顺序执行或并行执行的一种机制。 1.线程任务编排 VS 线程通讯有同学可能会想：那线程的任务编排是不是问的就是线程间通讯啊？线程间通讯我知道了，它的实现方式总共有以下几种方式： Object 类下的 wait

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