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  • 并行处理是计算机系统中能同时执行两个或多个处理的一种计算方法;并行处理可同时工作于同一程序的不同方面;并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的解决时间。并行处理(Parallel Processing)是计算机系统中能...

    并行处理是计算机系统中能同时执行两个或多个处理的一种计算方法;并行处理可同时工作于同一程序的不同方面;并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的解决时间。

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    并行处理(Parallel Processing)是计算机系统中能同时执行两个或多个处理的一种计算方法。并行处理可同时工作于同一程序的不同方面。

    并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的解决时间。

    为使用并行处理,首先需要对程序进行并行化处理,也就是说将工作各部分分配到不同处理进程(线程)中。

    并行处理由于存在相互关联的问题,因此不能自动实现。另外,并行也不能保证加速。从理论上讲,在 n 个并行处理的执行速度可能会是在单一处理机上执行的速度的 n 倍。

    特点

    只有部分应用程序在满足以下条件的情况下可利用并行处理:具有充足的能充分利用多处理机的应用程序; 并行化目标应用程序或用户需进行新的编码来利用并行程序。

    传统上,多处理机专为“并行计算机”所设计,沿着这样的思路,当前 Linux 支持 SMP 奔腾系统,在该系统中多处理机共享单个计算机中的单个存储器和总线接口。每个运行 Linux 的机器组都有可能通过网络互相连接形成并行处理群。第三种选择是使用 Linux 系统作为“主机”,提供专门的相关并行处理机(attached parallel processor)。第四种新选择是寄存器内 SIMD 并行,应用于多媒体扩展(MMX)。

    并行处理所需要提供的典型硬件环境有:

    单处理机上的单个区;

    多处理机(SMP)中的单个区;

    多区配置

    一个处理机(MPP)中的各区 ;

    多处理机(SMP 群)中的各区;

    逻辑数据库区(在 AIX 第1版的 DB2 并行版 - DB2 PE 中也称之为多逻辑代码或 MLN)

    并行计算机具有代表性的应用领域有:天气预报建摸、VLSI电路的计算机辅助设计、大型数据库管理、人工智能、犯罪控制和国防战略研究等,而且它的应用范围还在不断地扩大。并行处理技术主要是以算法为核心,并行语言为描述,软硬件作为实现工具的相互联系而又相互制约的一种结构技术。

    算法基本策略

    在并行处理技术中所使用的算法主要遵循三种策略:

    1、分而治之法:也就是把多个任务分解到多个处理器或多个计算机中,然后再按照一定的拓扑结构来进行求解。

    2、重新排序法:分别采用静态或动态的指令词度方式。

    3、显式/隐式并行性结合:显式指的是并行语言通过编译形成并行程序,隐式指的是串行语言通过编译形成并行程序,显式/隐式并行性结合的关键就在于并行编译,而并行编译涉及到语句、程序段、进程以及各级程序的并行性。

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    相关标签:并行处理

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  • java并行并行并行

    2019-12-28 21:07:47
    什么使用多个线程就能提高处理速度,因为现在计算机普遍都是多核处理器,我们需要充分利用cpu资源;如果站的更高一点来看,我们每台机器都可以是一个处理节点,多台机器并行处理;并行的处理方式可以说无处不在,...

    前言

    谈到并行,我们可能最先想到的是线程,多个线程一起运行,来提高我们系统的整体处理速度;为什么使用多个线程就能提高处理速度,因为现在计算机普遍都是多核处理器,我们需要充分利用cpu资源;如果站的更高一点来看,我们每台机器都可以是一个处理节点,多台机器并行处理;并行的处理方式可以说无处不在,本文主要来谈谈Java在并行处理方面的努力。

    无处不在的并行

    Java的垃圾回收器,我们可以看到每一代版本的更新,伴随着GC更短的延迟,从serial到cms再到现在的G1,一直在摘掉Java慢的帽子;

    消息队列从早期的ActiveMQ到现在的kafka和RocketMQ,引入的分区的概念,提高了消息的并行性;数据库单表数据到一定量级之后,访问速度会很慢,我们会对表进行分表处理,引入数据库中间件;

    Redis你可能觉得本身处理是单线程的,但是Redis的集群方案中引入了slot(槽)的概念;更普遍的就是我们很多的业务系统,通常会部署多台,通过负载均衡器来进行分发;好了还有其他的一些例子,此处不在一一例举。

    如何并行

    我觉得并行的核心在于"拆分",把大任务变成小任务,然后利用多核CPU也好,还是多节点也好,同时并行的处理,Java历代版本的更新,都在为我们开发者提供更方便的并行处理,从开始的Thread,到线程池,再到fork/join框架,最后到流处理,下面使用简单的求和例子来看看各种方式是如何并行处理的;

    单线程处理

    首先看一下最简单的单线程处理方式,直接使用主线程进行求和操作;

    public class SingleThread {
    
        public static long[] numbers;
    
        public static void main(String[] args) {
            numbers = LongStream.rangeClosed(1, 10_000_000).toArray();
            long sum = 0;
            for (int i = 0; i < numbers.length; i++) {
                sum += numbers[i];
            }
            System.out.println("sum  = " + sum);
        }
    
    }
    

    求和本身是一个计算密集型任务,但是现在已经是多核时代,只用单线程,相当于只使用了其中一个cpu,其他cpu被闲置,资源的浪费;

    Thread方式

    我们把任务拆分成多个小任务,然后每个小任务分别启动一个线程,如下所示:

    public class ThreadTest {
    
        public static final int THRESHOLD = 10_000;
        public static long[] numbers;
        private static long allSum;
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            numbers = LongStream.rangeClosed(1, 10_000_000).toArray();
            int taskSize = (int) (numbers.length / THRESHOLD);
            for (int i = 1; i <= taskSize; i++) {
                final int key = i;
                new Thread(new Runnable() {
                    public void run() {
                        sumAll(sum((key - 1) * THRESHOLD, key * THRESHOLD));
                    }
                }).start();
            }
            Thread.sleep(100);
            System.out.println("allSum = " + getAllSum());
        }
    
        private static synchronized long sumAll(long threadSum) {
            return allSum += threadSum;
        }
    
        public static synchronized long getAllSum() {
            return allSum;
        }
    
        private static long sum(int start, int end) {
            long sum = 0;
            for (int i = start; i < end; i++) {
                sum += numbers[i];
            }
            return sum;
        }
    }
    

    以上指定了一个拆分阀值,计算拆分多少个任务,同时启动多少线程;这种处理就是启动的线程数过多,而CPU数有限,更重要的是求和是一个计算密集型任务,启动过多的线程只会带来更多的线程上下文切换;同时线程处理完一个任务就终止了,也是对资源的浪费;另外可以看到主线程不知道何时子任务已经处理完了,需要做额外的处理;所有Java后续引入了线程池。

    线程池方式

    jdk1.5引入了并发包,其中包括了ThreadPoolExecutor,相关代码如下:

    public class ExecutorServiceTest {
    
        public static final int THRESHOLD = 10_000;
        public static long[] numbers;
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            numbers = LongStream.rangeClosed(1, 10_000_000).toArray();
            ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors() + 1);
            CompletionService<Long> completionService = new ExecutorCompletionService<Long>(executor);
            int taskSize = (int) (numbers.length / THRESHOLD);
            for (int i = 1; i <= taskSize; i++) {
                final int key = i;
                completionService.submit(new Callable<Long>() {
    
                    @Override
                    public Long call() throws Exception {
                        return sum((key - 1) * THRESHOLD, key * THRESHOLD);
                    }
                });
            }
            long sumValue = 0;
            for (int i = 0; i < taskSize; i++) {
                sumValue += completionService.take().get();
            }
            // 所有任务已经完成,关闭线程池
            System.out.println("sumValue = " + sumValue);
            executor.shutdown();
        }
    
        private static long sum(int start, int end) {
            long sum = 0;
            for (int i = start; i < end; i++) {
                sum += numbers[i];
            }
            return sum;
        }
    }
    

    上面已经分析了计算密集型并不是线程越多越好,这里创建了JDK默认的线程数:CPU数+1,这是一个经过大量测试以后给出的一个结果;线程池顾名思义,可以重复利用现有的线程;同时利用CompletionService来对子任务进行汇总;合理的使用线程池已经可以充分的并行处理任务,只是在写法上有点繁琐,此时JDK1.7中引入了fork/join框架;

    fork/join框架

    分支/合并框架的目的是以递归的方式将可以并行的认为拆分成更小的任务,然后将每个子任务的结果合并起来生成整体结果;相关代码如下:

    public class ForkJoinTest extends java.util.concurrent.RecursiveTask<Long> {
    
        private static final long serialVersionUID = 1L;
        private final long[] numbers;
        private final int start;
        private final int end;
        public static final long THRESHOLD = 10_000;
    
        public ForkJoinTest(long[] numbers) {
            this(numbers, 0, numbers.length);
        }
    
        private ForkJoinTest(long[] numbers, int start, int end) {
            this.numbers = numbers;
            this.start = start;
            this.end = end;
        }
    
        @Override
        protected Long compute() {
            int length = end - start;
            if (length <= THRESHOLD) {
                return computeSequentially();
            }
            ForkJoinTest leftTask = new ForkJoinTest(numbers, start, start + length / 2);
            leftTask.fork();
            ForkJoinTest rightTask = new ForkJoinTest(numbers, start + length / 2, end);
            Long rightResult = rightTask.compute();
            // 注:join方法会阻塞,因此有必要在两个子任务的计算都开始之后才执行join方法
            Long leftResult = leftTask.join();
            return leftResult + rightResult;
        }
    
        private long computeSequentially() {
            long sum = 0;
            for (int i = start; i < end; i++) {
                sum += numbers[i];
            }
            return sum;
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            System.out.println(forkJoinSum(10_000_000));
        }
    
        public static long forkJoinSum(long n) {
            long[] numbers = LongStream.rangeClosed(1, n).toArray();
            ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinTest(numbers);
            return new ForkJoinPool().invoke(task);
        }
    }
    

    ForkJoinPool是ExecutorService接口的一个实现,子任务分配给线程池中的工作线程;同时需要把任务提交到此线程池中,需要创建RecursiveTask的一个子类;大体逻辑就是通过fork进行拆分,然后通过join进行结果的合并,JDK为我们提供了一个框架,我们只需要在里面填充即可,更加方便;有没有更简单的方式,连拆分都省了,自动拆分合并,jdk在1.8中引入了流的概念;

    流方式

    Java8引入了stream的概念,可以让我们更好的利用并行,使用流代码如下:

    public class StreamTest {
    
        public static void main(String[] args) {
            System.out.println("sum = " + parallelRangedSum(10_000_000));
        }
    
        public static long parallelRangedSum(long n) {
            return LongStream.rangeClosed(1, n).parallel().reduce(0L, Long::sum);
        }
    }
    

    以上代码是不是非常简单,对于开发者来说完全不需要手动拆分,使用同步机制等方式,就可以让任务并行处理,只需要对流使用parallel()方法,系统自动会对任务进行拆分,当然前提是没有共享可变状态;其实并行流内部使用的也是fork/join框架;

    总结

    本文使用一个求和的实例,来介绍了jdk为开发者提供并行处理的各种方式,可以看到Java一直在为提供更方便的并行处理而努力。

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    参考

    《java8实战》

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  • 并行什么意思?与并发的区别是什么并行:指两个或两个以上事件或活动在同一时刻发生。如多个任务在多个 CPU 或 CPU 的多个核上同时执行,不存在 CPU 资源的竞争、等待行为。 并行与并发的区别 1、并行...

    并行是什么意思?与并发的区别是什么?

    并行:指两个或两个以上事件或活动在同一时刻发生。如多个任务在多个 CPU 或 CPU 的多个核上同时执行,不存在 CPU 资源的竞争、等待行为。

     

    并行与并发的区别

    1、并行指多个事件在同一个时刻发生;并发指在某时刻只有一个事件在发生,某个时间段内由于 CPU 交替执行,可以发生多个事件。

    2、并行没有对 CPU 资源的抢占;并发执行的线程需要对 CPU 资源进行抢占。

    3、并行执行的线程之间不存在切换;并发操作系统会根据任务调度系统给线程分配线程的 CPU 执行时间,线程的执行会进行切换。

     

    Java 中的多线程

    通过 JDK 中的 java.lang.Thread 可以实现多线程。

    Java 中多线程运行的程序可能是并发也可能是并行,取决于操作系统对线程的调度和计算机硬件资源( CPU 的个数和 CPU 的核数)。

    CPU 资源比较充足时,多线程被分配到不同的 CPU 资源上,即并行;CPU 资源比较紧缺时,多线程可能被分配到同个 CPU 的某个核上去执行,即并发。

    不管多线程是并行还是并发,都是为了提高程序的性能。

     


    【Java面试题与答案】整理推荐

     

    展开全文
  • C#并行编程(1):理解并行

    万次阅读 2019-04-13 08:41:12
    什么并行 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...

    C#并行编程(1):理解并行

    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。

    并行与并发

    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)不在我们的考虑范围。

    从并行的意义来看,并行编程的目的无非是让多个CPU核心同时执行不同业务逻辑,获取优良的性能。但是,要怎样实现并行呢?实现并行,我们要借助进程线程

    为了更好地管理计算机中运行的程序,计算机操作系统引入进程

    狭义定义:进程是正在运行的程序的实例(an instance of a computer program that is being executed)。

    广义定义:进程是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。

    ——百度百科

    由于进程拥有计算机资源,在创建、切换和撤销的过程中开销较大,这就限制了进程的并发程度;多核CPU的日渐普及的环境下,为提高并行粒度和并行计算的效率,引入了一种轻型的进程——线程

    线程(英语:thread)是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。

    ——百度百科

    线程包含于进程,同一进程的线程共享该进程的资源。线程出现后,线程取代进程作为操作系统调度和分派的基本单位,极大地减少了进程切换带来的性能损失,使得更细粒度和更高性能的并行得以实现。

    进程的调度

    一台计算机会运行很多程序,这些程序进程的数量多会大于CPU的核心数量。每个CPU核心同一时间只能执行一个进程,那操作系统是如何管理这些进程的呢?

    当启动一个程序的实例时,操作系统将创建一个进程用来调度该程序实例。一个进程主要包含以下的信息:

    • 进程控制块PCB,用于操作系统控制该程序实例

      • 进程标识信息,如PID、名称等
      • 现场信息,存放进程运行时处理器现场信息
      • 控制信息,存放操作系统用于管理和调度进程的信息
    • 专有的虚拟地址空间
    • 句柄列表
    • 程序实例的代码和数据,被映射到进程私有虚拟地址空间
    • 程序状态字信息

    进程的状态模型,如下图:

    进程状体模型

    操作系统按照进程状态进行程序调度。

    • 启动程序时,操作系统创建进程,此时进程为新建
      • 运行资源充足时,操作系统提交进程到就绪状态,等待CPU选择或者抢占CPU执行
      • 运行资源不足,如主存不够,操作系统会挂起进程,进程状态改为就绪挂起,等待操作系统的恢复
    • 就绪状态的进程
      • CPU空闲时,会选择执行就绪状态的进程,被选中的进程进入运行状态
      • 进程优先级高时,将抢占当前正在执行进程的CPU资源,自身进入运行状态
      • 操作系统会根据当前的可用资源,把就绪状态的进程挂起
    • 就绪挂起的进程
      • 当前没有就绪的进程,或者就绪挂起的某个进程具有较高的优先级,操作系统会将就绪挂起的进程恢复到就绪状态
    • 运行状态的进程
      • 进程自然结束、被强制终结或者出现无法解决的异常,将进入终止状态,终止的线程不再参与进程调度
      • 进程到达运行的时间片或者出现优先级高的进程抢占了CPU,进程会回到就绪状态等待调度
      • 进程等待资源、I/O或者信号时,会进入阻塞状态
      • 优先级较高的进程抢占CPU,而此时系统资源不足,则正在运行的线程会被转入就绪挂起状态
    • 阻塞状态的进程
      • 进程阻塞的条件被满足,如等待的资源到位、I/O完成或收到信号,会进入就绪状态
      • 进程在等待资源、I/O或者信号时,若系统检测到运行资源不足,会将阻塞的进程挂起进入阻塞挂起状态
    • 阻塞挂起的进程
      • 当被挂起的进程具有较高优先级,同时由于其他进程的退出使资源充裕,进程会被转为阻塞状态
      • 挂起的阻塞进程得到资源、I/O完成或者收到信号后,被转入就绪挂起状态

    上述便是进程的调度过程,其中挂起的进程不占有任何资源。进程的调度很大程度是依赖于运行资源的;进程的优先级也是影响进程调度的重要因素;此外进程的调度还会涉及进程间的通信和同步问题,这里不做展开。

    实际上,相对于进程,在并行编程中我们更关心线程,因为线程才是系统调度的基本单位。

    线程的调度

    在Windows系统中,每个进程至少有一个线程,每个线程都包含下面的内容:

    • 线程内核对象,包含线程上下文(包含CPU寄存器信息的内存块)
    • 线程环境块,包含线程的异常处理链首、本地存储数据等
    • 用户模式栈,存储传给方法的局部变量和实参
    • 内核模式栈,线程调用操作系统内核函数时,所传实参从用户模式栈复制到内核模式栈
    • DLL线程连接和分离,线程创建和销毁时,所依赖的DLL需要收到通知才能执行相关资源的初始化和清理

    从线程所含内容,我们可以知道线程的创建和销毁是有着时间和空间开销的,虽然这些开销相较于进程来说小了很多,但仍是影响程序效率的重要因素。特别是在并行处理的时候,线程的频繁创建和销毁将对并行性能产生极为严重的影响。

    系统同一时间只给一个CPU核心分配一个线程,CPU执行该线程达一个时间片后,系统会给该CPU核心分配另一个线程。系统分配线程至CPU核心的过程就是线程的上下文切换过程,此间,系统将执行3个动作:

    1. 把CPU寄存器的值保存到正在运行的线程上下文中
    2. 从现有线程集合中选取一个线程准备分配
    3. 把选中线程上下文中保存的CPU寄存器值加载到CPU寄存器中

    线程上下文切换会对程序性能带来很严重的影响,特别是切换到一个新进程的新线程时,很可能需要从RAM中加载代码和数据,大家知道RAM相对于CPU高速缓存太慢了。

    线程的创建、切换及销毁都是有着不可忽视的开销,在追求高性能的程序中,我们应尽量少地线程,最优性能的线程数是机器CPU的核心数。当然,性能只是程序的一个方面,响应性和可靠性也是要关注的重点。

    小结

    并行在进程层面依赖于系统可用系统资源和CPU核心数,单核CPU的程序并行,实质上是并发;在线程层面则主要依赖于CPU核心数以及我们安排线程的方式。

    后续将以.NET为例总结并发编程。

    :本文关于进程和线程的相关内容以Windows操作系统为参考。

    作  者:LayShun
    出  处:http://cnblogs.com/chenbaoshun/ 。
    版权声明:本文原创发表于 博客园,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则视为侵权。

    分类: [01]技术沉淀

    标签: 并行编程

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  • 什么并行计算?

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  • 1.并行和并发有什么区别 并行针对于不同事物对象,并发针对于同一对象。 并行: 并发: 关注公众号免费领取100G大数据教学视频,内部有完整的java面试题合集对标阿里p6+,目前有jvm,java基础,java多线程...
  • 什么要构建并行系统我们暂时将计算机的处理单元称之为“核”,想要提升一个“核”的运算速度,最基本的方式就是增加集成电路晶体管密度,但是这样在增加运算速度的同时也增加了热量的散失,并且在当今时代用空气...
  • 并发和并行性有什么区别?示例被赞赏。#1楼并发性:具有共享资源潜力的多个执行流例如:两个线程争用一个I / O端口。平行主义:将问题分成多个相似的块。例如:通过在文件的每半部分上运行两个进程来解析大文件。#2...
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  • 感觉你的描述还是体会不出什么具体的区别,下面是Stackoverflow上的摘要:It’s well understood that concurrency is decomposition of a complex problem into smaller components. If you cannot correctly divide...
  • Erlang之父Joe Armstrong用一张5岁小孩都能看懂的图解释了并发与并行的区别 所谓"同时"进行 我们现在使用的windows操作系统,是可以"同时"做很多件事儿的。比如我们可以一边看电影,一边聊QQ;一边听歌,一边打游戏...
  • 1.2 为什么使用 并行

    千次阅读 2015-04-03 10:29:03
    在程序中使用并行有两大原因:功能和性能分离,事实上,它是使用并发的唯一理由,其他的你看上去难的可以归结为一个理由。 1.2.1 为功能分离使用并行 写软件时功能分离是一个好主意,把相关的代码放在一起,把不想管...

空空如也

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