并行优化在改善程序接口响应时间和吞吐量指标方面是个利器，所以本次结合前段时间做的一段长链路执行逻辑代码的优化，给大家讲讲程序并行优化的步骤及方法论。
http://blog.itpub.net/25542870/viewspace-2120924/ 一、 Parallel query 默认情况下session 是ENABLE状态 1. 实现方式 1 Alter session force parallel query; 2 Alter table
想很好的理解并行开发，需要了解的知识还是有很多的，下边就简单罗列几个概念。（纯文本）
# Dlang 并行化 > 好难受，dlang 生态太差，没办法，学了半天才明白。 > > 我尽量以精炼的语言解释。 > > 采用 定义，例子（代码），解释 的步骤讲解。 > > 所以你可能看到很多代码，一点解释…… > > 我会省略一些 `import`，让代码短一些 [TOC] ## `para
https://cloud.tencent.com/developer/article/1886157?areaSource=&traceId= 文章目录 区分 多CPU && 多核CPU CPU缓存 并行 && 并发 多CPU && 多核CPU | 多进程 && 多线程 | 并行 && 并发 之间
项目测试组又反馈一个问题，XTTS执行全量备份速度慢，影响测试进度。 实际算了下，平均速度才150MB/s.. 这个速度在客户生产环境的确是不够看，首先询问是否开了并行，开了多少？ 回复是说有开32个并行，在xtt.properties配置文件中指定的。 另外也注意在RMAN中show all的配置
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。）
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
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。
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
并行操作代表之一的 Parallel 和线程安全的 ConcurrentBag
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），
在上篇《[XTTS系列之四：迷迷糊糊的并行度](https://www.cnblogs.com/jyzhao/p/17525723.html)》验证之后，就让测试组在RMAN配置中设置好正确的并行。然后重新将备份任务执行，平均速度直接由之前的150MB/s提升为1200MB/s。优化效果非常明显，速
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
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
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。
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
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。
