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  • 我们也简单回顾市场上GPU的主流开发架构,并以一个简单的例子说明平行运算的效益。最后说明本书的内容架构以及预期达成的目标。 第一节 计算机计算的发展与金融计算的要求图一 1971-2011微处理器晶体管数目与摩尔...

    本章概要说明整体计算机的发展现况,包括CPU发展的瓶颈,多核技术在绘图卡上的蓬勃发展,金融业使用并行计算的现况,以及平行运算在产品开发上的使用方式。我们也简单回顾市场上GPU的主流开发架构,并以一个简单的例子说明平行运算的效益。最后说明本书的内容架构以及预期达成的目标。

     

    第一节 计算机计算的发展与金融计算的要求

    图一 1971-2011微处理器晶体管数目与摩尔定律

    在1965年时,Gordon Earle Moore发表了他著名的摩尔定律,指出同一体积的集成电路(Integrated Circuit, IC)上的组件(主要是晶体管)数目,大约每两年增加一倍。由于IC的计算能力,大体上可以用晶体管的数量来代表,这意味着计算能力只要两年就可以翻倍。也就是说,经过20年下来,IC上的组件数目可以有2的10次方成长,经过40年则可以提高100万倍之多。这提供给我们在计算能力上,大幅度的提升。图一是维基百科上1971年到2011年微处理器上晶体管数量的成长趋势图,大致上也呼应摩尔定律的观点。

    现代的财务理论始于1950年代,由Markowitz所提出的投资组合理论(Portfolio Theory),与Treynor、Sharpe、Linter和Mossin进一步的发展所提出的资本资产订价理论(CAPM,Capital Asset Pricing Model),成为财务中研究证券资产价格与风险的数量模型。在这些理论中,基本上是使用随机变量的平均数(Mean)与变异数(Variance)去表达证券的报酬与风险,这种数量上的进展,大幅地提升财务的定量研究。

    然而,在1950年代中,还有一个重要的理论发展,对目前财务数量模型有着巨大影响的,那便是由Miller与Modigliani所提出的无套利假说(Arbitriage Free Hypothesis)。此假说主张在均衡的市场情况下,套利组合是不存在的。此一主张对衍生商品的订价模型,有着主导性的角色。

    1970年代可说是金融工程的起始时段,这是由于Black、Scholes与Merton(BSM)提出了著名的选择权订价理论(Option Pricing Theory)。事实上,早在1900年便有学者提出了选择订价公式,然而该公式并没有被实务工作者所采用。BSM的模型之所以广为市场所接受,在于其理论假设的合理性,与实务操作上的可行性。BSM应用无套利假说,将选择权与标的股票形成无套利组合,利用此均衡条件,设定此组合的应有报酬为无风险报酬。BSM另一个重要的突破,在于对股票价格行为的假设上,选择了一个相当良好的随机过程(Stochastic Process)─几何布朗运动型式(Geometrical Brownian Motion),配合随机积分(Stochastic Integral)的Ito’s Lemma,得到选择权价格的偏微分方程式。

    这些财务理论与实务的进展,都需要大量的数据计算能力。可以这么说,过去40年来的金融创新,也都伴随着计算机计算能力的大幅成长,相辅相成地创造了今日金融产业的蓬勃发展。然而,好景不再,今日摩尔定律似乎也遇到瓶颈,一方面制程技术面临微小结构制造上的困难;另一方面,中央处理器(CPU,Central Processing Unit)的散热问题越来越严重。因此,传统使用单一运算核心(Single Core)之处理器的生产模式,遭遇到严重的挑战。

    A. P.Chandrakasan等人在他们的文章“Optimizing Power Using Transformations”(注一)中提出,使用双核心(Dual Cores)的微处理器,可以在相同的计算能力下,减少能量消耗的60%。这一观点促使微处理器转向多核心架构的发展,低频率运行的多核微处理器在功率效能上,有更好的表现。然而,这也给软件产业带来一个全新的挑战,亦即,传统单核的程序撰写模式要转向到多核的程序开发,才能继续享有高速成长的计算机运算能量。


    第二节 显示适配器计算能力的跃升

    在过去的发展历史上,对于大部分的计算机而言,显示适配器(Display Card)已是个不可获缺的配件。显示适配器的功能一直被定位为辅助CPU来处理计算机上相关图形与影像方面的计算工作。早先显示适配器上的图形处理器(Graphics Processing Unit, GPU)中的运算核心的数目不多,约为2至16个。但近年来,随着制程技术的改良,一方面GPU的运算频率提升,另一方面GPU运算核心的数目大举上升到256至512个。这使得显示适配器每秒所能处理的浮点运算数目跟着明显地提升。

    图二(注二)中可以看到,NVIDIA公司所生产的GPU显示适配器,在2003年G80系列之后的单精准度浮点运算的理论值,就开始大幅领先Intel的CPU了,之后逐年扩大领先差距。至于在双精准度浮点运算方面,在NVIDIA推出Tesla系列后,GPU的运算能力也优于CPU的双精准度浮点运算效能。

    图二 2001-2014 Intel CPU与NVIDIA GPU理论浮点计算能力


    除此之外,显示适配器上的内存容量也达到1至2GB,而且,显示适配器的内存存取带宽也不断在成长。NVIDIA的GeforceGTX 480显示适配器内存存取带宽以达到每秒180GB,明显优于Intel CPU。显示适配器上内存容量的增加以及内存存取带宽的提升,使得涉及大量数据存取的应用,可获得更高的计算效能提升。

    图三 2003-2013Intel CPU与NVIDIA GPU理论资料存取带宽


    第三节 平行运算与超级计算机在金融界的运用情况

    由于前述的理由,根据NVIDIA公司的数据,在2012年Top500超级计算机中,使用GPU (Graphic Processing Unit)以加速运算之计算机以有52台,比重已超过10%。图四(注三)中可以看到在2007~2012中,此一数目呈现快速的增长。

    图四 超级计算机使用GPU的成长趋势


    另外,在Top50中则有7台超级计算机是以GPU来加速计算。

    图五 超级计算机使用GPU的情况


    在2013年的Top500超级计算机中,结合CPU与GPU的异质架构已成为市场的主流趋势。在前10名的超级计算机中有两台使用IntelXeon Phi多核协同处理器,包括第一名的中国大陆天河二号,两台使用NVIDIA的GPU来加数运算,包括第十名的中国大陆天河一号A型。

    根据牛津大学Mike Giles教授在2013年所做的调查(注四),在所有Top500的超级计算机中,有10%是用于金融计算之上。主要分别用于投资银行与避险基金的业务上。

    在投资银行内,计算的重点在于各种选择权订价模型的应用。其中,主要的应用为蒙地卡罗模拟法,占了60%的计算量;PDE与有限差分法次之,约占30%的计算量;其他半解析法最少,约占10%的计算量。这是由于近年来金融产品的创新很多都是将权利条件,加到原有的金融商品之上,也因此产生截然不同的偿付型式。以最近在台湾市场销售的主流结构产品,都是内嵌权利条件的金融商品。至于在避险基金内,则主要使用于高频算法的程序交易之中。

    根据NVIDIA的数据(注五),BNP Paribas(法国巴黎银行)使用Tesla GPU进行衍生性金融商品的定价;Bloomberg采用GPU以加速债券定价,J.P.Morgan 的权益衍生性商品部门在 2010 年挑选了 Tesla M2070 GPU 与其全球运算架构结合。另外,各商用软件竞相采用GPU作为计算强化方式,下表摘要专攻计量财务之独立软件开发商(ISV)及采用CUDA的应用程序。

     

    表一:计量财务之独立软件开发商(ISV)及其采用CUDA的应用程序

    独立软件供货商(ISV)

    说明

    Murex

    风险分析(MACS)

    MATLAB®

    数据平行数学 (MATLAB PCT, MDCS)

    Arrayfire

    用于 C, C++, FORTRAN 的 GPU 函式数据库

    Quantifi Solutions

    资产投资组合风险 (Quantifi Risk), 信用风险 (Quantifi Counterparty Risk)

    Numerical Algorithms Group

    随机数生成器

    Wolfram Mathematica

    符号运算分析(Mathematica)

    Streambase

    复合事件处理 (Stream Base CEP Engine)

    Risk Management Solutions

    巨灾保险分析

    Hanweck Associates

    选择权定价(Volera)

    SciComp, Inc

    衍生性商品定价 (Sci Finance)

    Xcelerit

    C++ 专用 GPU SDK,针对 Monte Carlo 和其他数值方法。

     




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  • 1 工程上已经使用并行技术的例子 1.1 网络设备 :Intel DPDK Intel 推出的基于x86平台的数据包处理方案,目前已经开源:http://dpdk.org/,网上最新版本是 1.3.1,主要内容包括:多核框架,基于大内存页的内存管理...

    1 工程上已经使用并行技术的例子

    1.1  网络设备 :Intel DPDK

    Intel 推出的基于x86平台的数据包处理方案,目前已经开源:http://dpdk.org/,网上最新版本是 1.3.1,主要内容包括:多核框架,基于大内存页的内存管理方案,无锁队列,用户态网卡驱动,这几个核心模块的底层实现用到了本文档前面提到的诸多概念,在前面概念的描述过程中,也引用了一些dpdk的代码。

    1.2  网络游戏

    虽然文章一开头已经提到,目前家用PC和手机核数最高已经超过10颗,但很多网络游戏的主引擎还是单进程的,比较确定的使用了多核系统的,有云风主导开发的一款游戏(据说采用多进程模型),另外,剑侠奇缘现在有选项:多核游戏模式,不知道是不是已经实现多核的游戏引擎。

    1.3  手机开发

    Ios4.0 : Grand Central Dispatch (GCD) Apple开发的一个多核编程的解决方法

    2 系列文章参考

    http://ifeve.com/ 并发编程网

    http://www.pdl.cmu.edu/ 卡耐基梅陇大学并行实验室

    http://www.parallellabs.com 并行实验室

    http://en.wikipedia.org/wiki/Non-blocking_algorithm#Obstruction-freedom

    http://www.cnblogs.com/lxconan/category/429872.html sql server 并行相关

    http://preshing.com/20120930/weak-vs-strong-memory-models 内存模型

    http://preshing.com/20120625/memory-ordering-at-compile-time 内存顺序一致性模型

    http://preshing.com/20120515/memory-reordering-caught-in-the-act 内存顺序一致性模型

    http://preshing.com/20120710/memory-barriers-are-like-source-control-operations 内存屏障

    http://preshing.com/20111118/locks-arent-slow-lock-contention-is

    转载于:https://www.cnblogs.com/jiayy/p/3246253.html

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  • 多进程和多线程是工程和科研工作中常用的技术手段,在介绍二者之前我们先了解一下并发(concurrency)和并行(parallellism)。 严谨权威的定义网上比较多,我就用个人理解的方式介绍。...根据上面所说的例子来讲...

    多进程和多线程是工程和科研工作中常用的技术手段,在介绍二者之前我们先了解一下并发(concurrency)和并行(parallellism)。

    严谨权威的定义网上比较多,我就用个人理解的方式介绍。
    并行:父亲和儿子同时度过一天。
    并发:我吃完早饭吃午饭,吃完午饭吃晚饭,我度过了一天。

    并行与并发最大的区别就在于一个同时性,并行是具有同时性的操作,然而并发是一个伪同时性的操作。根据上面所说的例子来讲,父亲和儿子同时度过一天,这一天对于父亲和儿子都是独立的,他们各自度过了独立且完整的一天。相比较而言,我虽然吃了三顿饭度过了一天,但是这三顿饭是有先后顺序的。

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述如果用图直观表示的话,圆和矩形就是父亲和儿子,他们是同时平行的度过一天。五角星就是早、中、晚饭,虽然一天内做了这三件事,但是他们不是同时进行的,是有先后顺序的。

    并行与并发的区别:
    1、同时性。并行有,并发没有,并发只是通过高速切换指令实现伪并行。
    2、并行在多处理系统中存在,并发可以在单处理器和多处理器系统中存在。

    言归正传,来谈多进程与多线程。
    “进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位”
    线程可以算作进程的子集,一个进程可能由多个线程组成,多进程的数据是分开的,共享复杂但同步简单;多线程共享进程数据,共享简单但同步复杂。

    同样的举个栗子。
    假设有一场赛车比赛,比的是赛车共行驶的距离。多进程和多线程是两位参赛选手。
    多进程:修了五条路,放了五辆跑车,同时行驶。
    多线程:修了一条路,每隔五公里放一辆跑车,类似接力的形式,这条路上虽然放了很多辆车,但是始终只能有一辆在行驶。

    结果显而易见,如果单纯比行驶距离,多进程是胜者,但是多进程的缺点就是进程间调用、通讯和切换开销均比多线程大(修了五条路肯定开销大啊…)。

    如果不严谨的来说,多进程是具有并行性,多线程是具有并发性。

    多进程代码:

    from multiprocessing import Process,Pool #导入相应的包
    def run(name):
        print('%s runing' %name)
    p1=Process(target=run,args=('anne',)) #必须加,号 ,run就是该进程需要执行的函数,args是该函数所需的参数。
    p1.start()#开启进程
    p1.join()#确保p1进程执行完后才执行后面的进程
    
    

    以上是开启一个进程的操作,如果想开启多个进程,详情如下:

        subproc_GPU = []
        for iter in range(16):
            p_GPU = Process(target=invert_GPU, args=(L, U))
            subproc_GPU.append(p_GPU)
            p_GPU.start()
        for iter in subproc_GPU:
            iter.join()
    

    这样操作的话16个进程开启后再挨个join,所以会有16个进程同时执行。如果start()一个进程紧跟着就join(),那么这16个进程就会发生阻塞,就不会同时执行,详情如下:

        subproc_GPU = []
        for iter in range(16):
            p_GPU = Process(target=invert_GPU, args=(L, U))
            subproc_GPU.append(p_GPU)
            p_GPU.start()
            p_GPU.join()
    

    如果需要管理进程数量和进程返回值,可以考虑使用进程池。

        result_multi_2_GPU=[]
        p1_2_GPU = Pool(8)
        result_2_2_GPU=[]
        for iter in range(8):
            result1_2_GPU = p1_2_GPU.apply_async(LU_decomposition, args=(A,))
            result_multi_2_GPU.append(result1_2_GPU)
            array_multi_2_GPU=cp.array(result_multi_2_GPU[0].get(),dtype=float)
            time.sleep(0.000000000001)
            result_2_GPU = p1_2_GPU.apply_async(invert_GPU, args=(array_multi_2_GPU[0],array_multi_2_GPU[1] ))
        p1_2_GPU.close()
        p1_2_GPU.join()
        #print(result_multi_2_GPU.get())
    

    需要注意的是,有时候需要一个很小的time.sleep()才能创建新的进程。p.apply(work,args=(i,)) 属于同步调用,可以直接输出返回值,p.apply_async(work,args=(i,))属于异步调用,需要通过返回值调用get()函数才能输出。

    多线程代码:

    import threading
    def run():
    	print("run-a")
    def runsub(b):
    	b.start()
    	b.join()
    	print("run-b")
    t = threading.Thread(target=run)
    t2 = threading.Thread(target=runsub, args=(t,))
    t2.start()
    t2.join()
    
    

    线程对象可以作为参数传递,在CPU计算时可以调用numpy,GPU计算时可以调用cupy,numpy和cupy大体函数相似,但是cupy没有mat等函数,需注意和numpy区分。值得注意的是,当使用cupy进行多进程计算时,需要插入以下代码:

    import multiprocessing as mp # 导入多进程模块,实现多进程
    if __name__ == '__main__':
            mp.set_start_method('spawn')  # 这一句必须得加!
            p = mp.Process(target=matrix_mut, args=(A, B, m - 1, n - 1))  # 固定格式,使用2个子进程求矩阵的乘积
            p.start()  # 开始
            p.join()
    

    向IT工作者致敬,后丹之喜碧CatBrother欢迎吐槽:
    后丹-喜碧CatBrother

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  • 举个例子:在电商场景中,不同品类具有不同时序性,具有不同表现,工程师可能想将每个品类都运行一个算法,最终汇总看看效果,但是for循环满足不了时间要求,这时候就可以运用mapPartitions来处理啦 ...

    pyspark partitionby与mapPartitions并行

    在大数据中,算法工程师经常使用spark来进行模型训练,但是基于不同的业务场景和模型的训练时间要求,算法工程师可能需要并行运行某个任务(训练模型)
    举个例子:在电商场景中,不同的品类具有不同的时序性,具有不同的表现,工程师可能想将每个品类都运行一个算法,最终汇总看看效果,但是for循环满足不了时间的要求,这时候就可以运用mapPartitions来处理啦

    1. 先定义个rdd数据吧

    from pyspark import SparkContext as sc
    from pyspark import SparkConf
    conf = SparkConf().setAppName("miniProject").setMaster("local[*]")
    sc = sc.getOrCreate(conf)
    rdd = sc.parallelize([(1,2),(1,3),(2,3),(2,4),(6,6)],3)
    

    可以看到

    print(rdd)
    print(rdd.glom().collect())
    print(rdd.getNumPartitions())
    
    ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at PythonRDD.scala:195
    [[(1, 2)], [(1, 3), (2, 3)], [(2, 4), (6, 6)]]
    3
    

    2. repartition 和 partitionBy

    2.1 repartition(self,numPartitions)

    • numPartitions:划分到多少个partition
    • return:MapPartitionsRDD
      对rdd、dataframe或者dataset进行随机划分,注意可能某个分区的数据为空
    b = rdd.repartition(3)
    print(b)
    print(b.glom().collect())
    print(b.getNumPartitions())
    

    得到

    MapPartitionsRDD[10] at coalesce at NativeMethodAccessorImpl.java:0
    [[], [(1, 2), (2, 4), (6, 6)], [(1, 3), (2, 3)]]
    3
    

    某个分区的数据为空

    2.2 partitionby(self,numPartitions,parttitionFunc)

    • numPartitions:划分到多少个partition
    • parttitionFunc:分区函数,可根据某个字段指定分区位置
    • return:MapPartitionsRDD

    可用此函数对数据集进行按组分区,对组内成员进行操作

    a = rdd.partitionBy(3,lambda x:x)
    print(a)
    print(a.glom().collect())
    print(a.getNumPartitions())
    

    由于此输入是个pair_rdd,且pair_rdd中每个组合的第一个元素都是数字,所以可实现按照第一个元素的值当做partition的位置,所以此处的lambda x:x实现了pair_rdd按照index分区

    MapPartitionsRDD[5] at mapPartitions at PythonRDD.scala:133
    [[(6, 6)], [(1, 2), (1, 3)], [(2, 3), (2, 4)]]
    3
    

    可以看见

    [(1, 2), (1, 3)]
    [(2, 3), (2, 4)]
    [(6, 6)]
    

    按照一个元素分区了,含有相同index的划分到同一个partition中。

    2.3 分组列为string类型,partitionBy

    首先,构建数据集

    from pyspark.sql import SparkSession
    from pyspark.sql.types import *
    spark = SparkSession.builder \
            .appName("test") \
            .master("local[*]")\
            .getOrCreate()
    schema = StructType([StructField("k", StringType(), True),
                             StructField("v", IntegerType(), True)])
    rdd_df = spark.createDataFrame([("a",2),("a",3),("b",3),("b",4),("c",6)],schema=schema)
    print(rdd_df.show(5))
    

    +---+---+
    |  k|  v|
    +---+---+
    |  a|  2|
    |  a|  3|
    |  b|  3|
    |  b|  4|
    |  c|  6|
    +---+---+
    

    得到一个dataframe
    此时我们想对"k"列进行分组分区
    那么分步骤进行,首先获取"k"列的去重list,并且构建映射字典

    print("得到分区列的去重值")
    partition_column = "k"
    partition_column_list = rdd_df.select(partition_column).distinct().rdd.flatMap(lambda x:x).collect()
    print("由于分区列是字符串,分区是数字,所以需要映射一下")
    partition_dic = {}
    for i ,v in enumerate(partition_column_list):
        partition_dic[v] = i
    print(partition_dic)
    

    可得

    由于分区列是字符串,分区是数字,所以需要映射一下
    {'c': 0, 'b': 1, 'a': 2}
    

    第二步:分区

    map_par_rdd= rdd_df.rdd.map(lambda x:(x[partition_column], x)).partitionBy(len(partition_column_list),lambda x: partition_dic[x])
    print(map_par_rdd.glom().collect())
    

    [[('c', Row(k='c', v=6))], [('b', Row(k='b', v=3)), ('b', Row(k='b', v=4))], [('a', Row(k='a', v=2)), ('a', Row(k='a', v=3))]]
    

    可见,此方法将某个取值相同的数据分到了同一个分区

    2.4 partitionby与mapPartitions并行

    基于上述,可得到一个mappartition_rdd
    那么基于这个index为string类型的pair_rdd该如何在mapPartitions中操作呢?
    现在举个简单的例子,请看代码

    print("执行mapPartition")
            def fruc_1(row_list):
            res = []
            for k,v in row_list:
                res.append(v)
            df = pd.DataFrame(res,columns=["k","v"])
            df["partition_id"] = k
    
            return df.values.__iter__()
    
    result = map_par_rdd.mapPartitions(fruc_1)
    print(result.collect())
    

    可得:

    [array(['c', 6, 0], dtype=object), 
    array(['b', 3, 1], dtype=object),
    array(['b', 4, 1], dtype=object), 
    array(['a', 2, 2], dtype=object), 
    array(['a', 3, 2], dtype=object)]
    

    可见第三列为partition_id

    3. mapPartitions的优缺点

    • mapPartitions能够实现并行化,时效性更快,性能更好,在此申明,在分区完成后,各个分区的数据都是在本地进行操作的
    • mapPartitions当分区中的操作完成后,会汇总到executor中,要注意,因为这时候会读入内存,如果内存不足,会报oom
    展开全文
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  • 书中选择MPI(Message Passing Interface)、POSIX线程和OpenMP这三个应用最广泛编写可移植并行程序标准作为编程模型,并在不同例子中反映了并行计算不断变化应用组合。本书结构合理,可读性强,加之每章精心...
  • 最近学习需要,接触了C语言的多线程,网上搜索到的例子都不太容易理解,很多还是使用C++知识的,特别对于小白来说学习起来更加困难。因此在这里分享一下自己的学习心得,本文只涉及基本的C语言。
  • vs2013 openmp例子

    千次阅读 2015-04-14 14:03:58
    OpenMP是一种面向共享内存以及分布式共享内存多处理器多线程并行编程语言。 我开发环境是Windows、VS2013、双核处理器。 2. 创建一个名为OpenMP空控制台工程(即没有VS2008不会生成任何文件) ...
  • 可编程序控制器(PLC)应用中,我们常会碰到对继电器控制系统改造问题,这时...因继电器控制系统是以“并行”方式工作,而且其触点通断需要一定动作时间。所以当该电路起动后,时间继电器KT延时时间到时,...
  • 从事PCB设计 的都知道,如果没有一点高速方面的知识,那你就不是一个有经验的PCB设计工程师。以下是关于高速信号方面的一些知识,快来“拾贝”吧。1、串行总线/并行总线高速信号...如下图所示:并行传输最好的例子...
  • MapReduce框架把应用程序分解为并行计算指令,跨大量节点运行非常大数据集。典型例子是搜索算法。Hadoop最初与网页索引有关,迅速发展成为分析大数据领先平台。 如果你想成为大数据工程师,却不知从何学起、...
  • 给出三个不同的例子 关键字volatile是防止变量被编译器优化。被volatile修饰的变量,编译器不会去假设该变量的值,当优化器每次用到该变量的值时,都会去变量的原始地址去读取这个变量的值,而不是使用保存在寄存器...
  • 并给出三个不同使用场景的例子(可以伪代码或者文字描述)。 用volatile关键字定义变量,防止编译器对代码进行优化而被省略,切立即输出原值。 建议使用volatile变量的场所: (1) 并行设备的硬件寄存器 (2) 一个中断...
  • 广义反射矩阵是一类特殊矩阵,它们之间具有关系,并且是一些广义反射矩阵。 在许多科学和工程应用中... 数值例子说明了所开发显式分解对于将系数矩阵属于此类线性最小二乘问题解耦为较小且独立子问题有用性。
  • NetworKit还是算法工程的测试平台,其中包含来自最近发表的研究的新颖算法(请参见下面的出版物列表)。 NetworKit是一个Python模块。 高性能算法使用C ++编写,并通过Cython工具链公开给Python。 Python反过来使...
  • 他们最突出的例子是托管万维网的互联网。 企业计算系统中的计算环境也经常分布,将不同的服务(从人力资源,财务部门到资产管理系统)互连在一起。 许多应用程序甚至都托管在云中。 最后,当今的大型工程和科学计算...
  • VC++ 6.0下多线程编程最简单实例

    千次阅读 2014-01-03 14:05:40
    有时候,我们使用多线程仅仅是为了提高并行处理效率,那么这时候可以不考虑原子性操作、同步互斥等问题。简单参考了一下网上很多教程,结合自己之前代码,举个例子(这里以最简单Win32控制台程序为例): ...
  • 该存储库包含一组来自Texas Instrumentstm4c1294ncpdt板简单驱动程序,由电气工程专业本科生编写。 这些驱动程序是与嵌入式系统领域入门课程并行编写。 我花了额外时间编写自己驱动程序,并通过与他们...
  • 读书感想

    2019-11-09 21:54:39
    这两者不总是同步、并行发展的,但他们确实是起着相互促进的作用举一个简单的例子就是都江堰,2200年以来一直为人们的防洪起着重大的作用。不可否认的是,工程的历史也是人类自身相互竞争的历史。从以前到现在...
  • 能够最大化得益于RethinkDB实时推送架构的例子包括:协作网站和移动应用数据流分析应用多人在线游戏实时交易场所设备联机举个例子:在协作设计一个app的时候,其中一个用户改变了某个按钮的位置,服务器就必须在第一...
  • 从某种程度来说,MySQL数据库性能优化问题是--个并行的问题,归根结底是锁和资源争用问题。举个例子:假设你要开-一个餐饮店,你需要取好店名,到工商局领取开业登记注册证书,到卫生防疫站申请卫生许可,到物价...
  • 8.点击Finish,完成工程的建立。 9.我们可以看见工程中的所有文件都出现在列表中了。我们可以直接按下下面的 绿色的run 按钮或者按下Ctrl+R 快捷键运行程序。 10.程序运行会出现空白的对话框,如下图。 11.我们双击...
  • C语言接口与实现:创建可重用软件技术.pdf

    千次下载 热门讨论 2011-09-30 17:46:11
    深入探讨了“算法工程”:阐述如何将数据结构以及相关算法打包到可重用模块中 24个api和8个实例程序源代码都经过测试检查,每个程序都是按照”literate程序”形 式构成。为源代码提供了全面完整解释 提供了...
  • 使用Java构建高伸缩性组件

    千次阅读 2012-09-29 17:02:39
    作为软件工程师,我们不得不并行我们应用使它们在多核机器上很好伸缩。一种并行方式是把它们分成若干子任务,其中每一个子任务与应用其他子任务通信和同步。这通常被称为基于任务并发。我们可以基于子任务...

空空如也

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并行工程的例子