精华内容
下载资源
问答
  • 2019-06-25 14:07:08

    多进程

    进程就是正在进行的一个程序或者任务,而负责执行任务的是CPU,执行任务的地方是内存。与程序相比,程序只是一堆代码而已,而程序运行时的过程才是进程;另外同一个程序执行两次就是两个进程了。

    并发与并行

    并发和并行都是’同时‘在工作,对于并发而言,是’伪并行‘,即看起来是同时运行,其实是频繁更换CPU执行的程序代码,加之中间延迟很小,从我们的视角来看感觉就像是程序在同时运行;并行计算才是真正的同时计算,仅有多核才能是心啊并行。

    例子:你正在吃饭,电话响了

    并发:放下筷子去接电话,接完电话然后继续吃饭

    并行:一边接电话一边吃饭

    多进程是并行计算,多线程是并发计算。

    并行计算和分布式计算

    分布式计算是一门计算机科学,它研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分,然后把这些部分分配给许多计算机进行处理,最后把这些计算综合起来的结果。

    更多相关内容
  • 作为一个ASP.NET开发人员,在之前的开发经历中接触多线程编程的机会并不是很多,但是随着.NET 4.0的发布临近,我越来越感受到未来的1-2年中并行计算将会有很大的应用。于是决定通过写日志的方式来总结一下.NET 3.5下...
  • 浅谈.Net下的多线程和并行计算(全集).pdf版本,无密码压缩包,资源完整可用!
  • Java,Java内存管理,Java 8Java 9中的多线程和并行计算 Java内存管理 - How to analyze memoty 1. jvisualvm command on mac 2. Eclipse MAT (Memory Analyzer Tool) - Get heap dump, may be from ...
  • 多线程和并行计算,多核技术让你紧跟上时代的脚步!
  • 并行计算pthread多线程求pi的三种方法,编译后在命令行后输入线程数以及计算规模n运行
  • 使用三种多线程并行计算的方法计算pi值,内附c++可执行源码
  • 浅谈.NET下的多线程和并行计算系列(全集PDF)
  • Matlab 多线程并行计算

    千次阅读 2020-12-17 21:22:42
    首先要区分一下并行计算多线程的区别。并行计算是指 开启多核来进行同一个任务的计算。多线程是指调用资源来分别执行多个不同的任务。 Matlab 并行计算是在2012版本之后就从 matlabpool 命令改成了 parpool命令,...

    首先要区分一下并行计算与多线程的区别。并行计算是指 开启多核来进行同一个任务的计算。多线程是指调用资源来分别执行多个不同的任务。
    Matlab 并行计算是在2012版本之后就从 matlabpool 命令改成了 parpool命令,网上有关并行计算的的资料还是挺多的。这里就不再说了。
    Matlab在多线程方面用的就不多了。这里仅仅提供一个小的例子,一些更多的细节还是要去看官方文档的。

    利用 Matlab 进行并行计算时,还需要说明几个概念:

    • job : 即Matlab待完成的任务,job由一组 task(作业)组成。
    • task : 并行计算的基本单元,分配到Matlab worker执行
    • scheduler :负责管理Matlab 提交的job, 分配 task 到每一个 worker
    • worker: 是指工作单元,数目一般小于等于 CPU的核数。lab是特殊的一个worker,lab之间可以进行数据通信。
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      因此,我们如果想要执行不同的程序或代码,方法有:
    • 开多个Matlab(最直接)
    • 把不同的程序写成 function ,分配给不同的task.
      这里就试验一下第二个方法,就是同时进行画图与存数两个功能。由于下面的createTask函数的第二个参数只能是function,不支持脚本,所以有写了两个function(mytxt, myplot)。
      mytxt.m
    function state = mytxt(A)
    
        filename = 'C:\Users\Administrator\Desktop\haha.txt';%文件路径 + 文件名
        file_id = fopen(filename,'a+');
        for jj = 1:length(A)
            fprintf(file_id,'%.4f\r\n',A(jj));
        end
        fclose(file_id);
        state = 1;
    end
    

    myplot.m

    function state = myplot(x,y)
        plot(x,y)
        state = 1;
    end
    
    

    主程序:给job1分配三个‘myplot’的task,一个‘mytxt’的task

    clc
    clear
    A = [1:10];
    clust = parcluster('local');
    job1 = createJob(clust); %开启一个job
    createTask(job1,@myplot,1,{{1:10,10:10:100},{1:10,10:10:100},{1:10,10:10:100}});%给job1分配三个‘myplot’的task
    createTask(job1,@mytxt,1,{A});%再给job1分配一个‘mytxt’的task
    get(job1,'Tasks')
    submit(job1);
    wait(job1);
    result_1 = job1.fetchOutputs;
    result_1
    delete(job1);
    
    

    然后我们可以观察到后台运行程序,由五个 MATLAB.exe,就说明由 四个task和 一个 client 在运行。一般情况下,计算量非常大的时候才考虑开启并行,数据量比较小的时候,串行其实更省时间。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • C++多线程并行计算

    千次阅读 2020-03-11 16:41:49
    C++多线程并行计算多线程(std::thread) 多线程(std::thread) 写了一个简短的并行计算例子 存粹的利用CPU性能计算素数个数 //实现标准库头文件<numeric>中accumulate函数的并行版本 #include <iostream> ...

    C++多线程并行计算

    多线程(std::thread)

    写了一个简短的并行计算例子
    存粹的利用CPU性能计算素数个数

    //实现标准库头文件<numeric>中accumulate函数的并行版本
    #include <iostream>
    #include <thread>
    #include <numeric>
    #include <algorithm>
    #include <vector>
    #include <functional>
    #include <utility>
    #include <windows.h>
    
    
    using std::thread;
    using std::vector;
    using std::accumulate;
    using std::cout;
    using std::endl;
    
    // 被执行的函数
    template <typename Iterator, typename T> class Accum
    {
    public:
    	void operator() (Iterator first, Iterator last, T &sum)
    	{
    		sum = 0;
    
    		for (; first != last; ++first)
    		{
    			// 简单的计算素数
    			auto k = std::sqrtf(*first);
    			int i = 0;
    			for (i = 2; i <= k; i++)
    			{
    				if ((*first)%i == 0)
    				{
    					break;
    				}
    			}
    
    			if (i > k)
    			{
    				++sum;
    			}
    		}
    	}
    };
    
    // 分发任务的函数
    template <typename Iterator, typename T>
    T ParallelAccum(Iterator first, Iterator last, T &sum)
    {
    	//计算迭代器中包含的元素数量
    	const unsigned int len = std::distance(first, last);
    	//若迭代器中没有元素则直接返回
    	if (!len)
    	{
    		return sum;
    	}
    
    	//获取机器支持的并发线程数
    	const unsigned int num_thread = thread::hardware_concurrency();
    
    	//最终实际上每个线程处理的元素个数
    	const unsigned int block_size = len / num_thread;
    	//保存每个线程累加的结果
    	vector<T> results(num_thread);
    	//启动比num_thread - 1个线程,因为main函数本身已开启一个线程
    	vector<thread> threads(num_thread - 1);
    
    	//开始并行计算
    	Iterator block_begin = first;
    	for (unsigned int i = 0; i < (num_thread - 1); ++i)
    	{
    		Iterator block_end = block_begin;
    		//将迭代器向前推进一个块,到达当前块的末尾位置
    		std::advance(block_end, block_size);
    		//传递参数,通常情况下thread的构造函数将复制所提供的参数,需要将模板参数转为引用
    		threads[i] = thread(Accum<Iterator, T>(), block_begin, block_end, std::ref(results[i]));
    		block_begin = block_end;
    	}
    	//处理最后一个线程,由于block_size = len / num_thread得到的结果不一定为整数,该线程处理剩余的所有元素
    	Accum<Iterator, T>()(block_begin, last, results[num_thread - 1]);
    	//对threads中所有线程调用join()
    	std::for_each(threads.begin(), threads.end(), std::mem_fn(&thread::join));
    	//
    	return accumulate(results.begin(), results.end(), sum);
    }
    
    // 计时结构
    LARGE_INTEGER t1, t2, tc;
    
    void time_begin()
    {
    	QueryPerformanceFrequency(&tc);
    	QueryPerformanceCounter(&t1);
    }
    
    float time_end()
    {
    	QueryPerformanceCounter(&t2);
    	return ((t2.QuadPart - t1.QuadPart)*1.0 / tc.QuadPart) * 1000;
    }
    
    int main()
    {
    	// 装备任务队列
    	vector<int> i_vec;
    	int sum = 0;
    	for (int i = 1; i != 501000; ++i)
    	{
    		i_vec.push_back(i);
    	}
    
    	// 并行计算示例
    	time_begin();
    	sum = ParallelAccum(i_vec.cbegin(), i_vec.cend(), sum);
    	cout << "time: " << time_end() << ", sum = " << sum << endl;
    
    	// 一般计算示例
    	time_begin();
    	Accum<vector<int>::iterator, int> a;
    	a(i_vec.begin(), i_vec.end(), sum);
    	cout << "time: " << time_end() << ", sum = " << sum << endl;
    
    
    	return 0;
    }
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 浅谈多核CPU、多线程并行计算

    千次阅读 2018-05-31 16:10:23
    笔者用过MPIC#线程池,参加过比赛,有所感受,将近一年来,对多线程编程兴趣一直不减,一直有所关注,决定写篇文章,算是对知识的总结吧。有说的不对的地方,欢迎各位大哥们指正:) 1.CPU发展趋势核心数目依旧会...

    0.前言

    最近发觉自己博客转帖的太多,于是决定自己写一个原创的。笔者用过MPI和C#线程池,参加过比赛,有所感受,将近一年来,对多线程编程兴趣一直不减,一直有所关注,决定写篇文章,算是对知识的总结吧。有说的不对的地方,欢迎各位大哥们指正:)

     

    1.CPU发展趋势

    核心数目依旧会越来越多,依据摩尔定律,由于单个核心性能提升有着严重的瓶颈问题,普通的桌面PC有望在2017年末2018年初达到24核心(或者16核32线程),我们如何来面对这突如其来的核心数目的增加?编程也要与时俱进。笔者斗胆预测,CPU各个核心之间的片内总线将会采用4路组相连:),因为全相连太过复杂,单总线又不够给力。而且应该是非对称多核处理器,可能其中会混杂几个DSP处理器或流处理器。

     

    2.多线程与并行计算的区别

    (1)多线程的作用不只是用作并行计算,他还有很多很有益的作用。

    还在单核时代,多线程就有很广泛的应用,这时候多线程大多用于降低阻塞(意思是类似于

    while(1)

    {

    if(flag==1)

    break;

    sleep(1);

    }

    这样的代码)带来的CPU资源闲置,注意这里没有浪费CPU资源,去掉sleep(1)就是纯浪费了。

    阻塞在什么时候发生呢?一般是等待IO操作(磁盘,数据库,网络等等)。此时如果单线程,CPU会干转不干实事(与本程序无关的事情都算不干实事,因为执行其他程序对我来说没意义),效率低下(针对这个程序而言),例如一个IO操作要耗时10毫秒,CPU就会被阻塞接近10毫秒,这是何等的浪费啊!要知道CPU是数着纳秒过日子的。

    所以这种耗时的IO操作就用一个线程Thread去代为执行,创建这个线程的函数(代码)部分不会被IO操作阻塞,继续干这个程序中其他的事情,而不是干等待(或者去执行其他程序)。

    同样在这个单核时代,多线程的这个消除阻塞的作用还可以叫做“并发”,这和并行是有着本质的不同的。并发是“伪并行”,看似并行,而实际上还是一个CPU在执行一切事物,只是切换的太快,我们没法察觉罢了。例如基于UI的程序(俗话说就是图形界面),如果你点一个按钮触发的事件需要执行10秒钟,那么这个程序就会假死,因为程序在忙着执行,没空搭理用户的其他操作;而如果你把这个按钮触发的函数赋给一个线程,然后启动线程去执行,那么程序就不会假死,继续相应用户的其他操作。但是,随之而来的就是线程的互斥和同步、死锁等问题,详细见有关文献

    现在是多核时代了,这种线程的互斥和同步问题是更加严峻的,单核时代大都算并发,多核时代真的就大为不同,为什么呢?具体细节请参考有关文献。我这里简单解释一下,以前volatile型变量的使用可以解决大部分问题,例如多个线程共同访问一个Flag标志位,如果是单核并发,基本不会出问题(P.S.在什么情况下会出问题呢?Flag有多个,或者是一个数组,这时候只能通过逻辑手段搞定这个问题了,多来几次空转无所谓,别出致命问题就行),因为CPU只有一个,同时访问这个标志位的只能有一个线程,而多核情况下就不太一样了,所以仅仅volatile不太能解决问题,这就要用到具体语言,具体环境中的“信号量”了,Mutex,Monitor,Lock等等,这些类都操作了硬件上的“关中断”,达到“原语”效果,对临界区的访问不被打断的效果,具体就不解释了,读者可以看看《现代操作系统》。

    (2)并行计算还可以通过其他手段来获得,而多线程只是其中之一。

    其他手段包括:多进程(这又包括共享存储区的和分布式多机,以及混合式的),指令级并行。

    ILP(指令级并行),x86架构里叫SMT(同时多线程),在MIPS架构里与之对应的是super scalar(超标量)和乱序执行,二者有区别,但共同点都是可以达到指令级并行,这是用户没法控制的,不属于编程范围,只能做些有限的优化,而这有限的优化可能只属于编译器管辖的范畴,用户能做的甚少。

    (3)典型的适于并行计算的语言

    ErlangMPI:这两个前者是语言,后者是C++和Fortran的扩展库,效果是一样的,利用多进程实现并行计算,Erlang是共享存储区的,MPI是混合型的。

    C#.NET4.0:新版本4.0可以用少量代码实现并行For循环,之前版本需要用很繁琐的代码才能实现同样功能。这是利用了多线程实现并行计算。Java和C#3.5都有线程池(ThreadPool),也是不错的很好用的多线程管理类,可以方便高效的使用多线程。

    CUDA,还是个初生牛犊,有很大的发展潜力,只不过就目前其应用领域很有限。其目前只能使用C语言,而且还不是C99,比较低级,不能使用函数指针。个人感觉这由于硬件上天生的局限性(平均每个核心可用内存小,与系统内存通讯时间长),只适用于做科学计算,静态图像处理,视频编码解码,其他领域,还不如高端CPU。等以后GPU有操作系统了,能充分调度GPU资源了,GPU就可以当大神了。游戏中的物理加速,实际上多核CPU也能很好的做到。

    其他语言。。。恩。。留作将来讨论。

     

    3.线程越多越好吗?什么时候才有必要用多线程?

    线程必然不是越多越好,线程切换也是要开销的,当你增加一个线程的时候,增加的额外开销要小于该线程能够消除的阻塞时间,这才叫物有所值。

    Linux自从2.6内核开始,就会把不同的线程交给不同的核心去处理。Windows也从NT.4.0开始支持这一特性。

    什么时候该使用多线程呢?这要分四种情况讨论:

    a.多核CPU——计算密集型任务。此时要尽量使用多线程,可以提高任务执行效率,例如加密解密,数据压缩解压缩(视频、音频、普通数据),否则只能使一个核心满载,而其他核心闲置。

    b.单核CPU——计算密集型任务。此时的任务已经把CPU资源100%消耗了,就没必要也不可能使用多线程来提高计算效率了;相反,如果要做人机交互,最好还是要用多线程,避免用户没法对计算机进行操作。

    c.单核CPU——IO密集型任务,使用多线程还是为了人机交互方便,

    d.多核CPU——IO密集型任务,这就更不用说了,跟单核时候原因一样。

     

    4.程序员需要掌握的技巧/技术

    (1)减少串行化的代码用以提高效率。这是废话。

    (2)单一的共享数据分布化:把一个数据复制很多份,让不同线程可以同时访问。

    (3)负载均衡,分为静态的和动态的两种。具体的参见有关文献

    浅谈多核CPU、多线程与并行计算

    0.前言

    最近发觉自己博客转帖的太多,于是决定自己写一个原创的。笔者用过MPI和C#线程池,参加过比赛,有所感受,将近一年来,对多线程编程兴趣一直不减,一直有所关注,决定写篇文章,算是对知识的总结吧。有说的不对的地方,欢迎各位大哥们指正:)

     

    1.CPU发展趋势

    核心数目依旧会越来越多,依据摩尔定律,由于单个核心性能提升有着严重的瓶颈问题,普通的桌面PC有望在2017年末2018年初达到24核心(或者16核32线程),我们如何来面对这突如其来的核心数目的增加?编程也要与时俱进。笔者斗胆预测,CPU各个核心之间的片内总线将会采用4路组相连:),因为全相连太过复杂,单总线又不够给力。而且应该是非对称多核处理器,可能其中会混杂几个DSP处理器或流处理器。

     

    2.多线程与并行计算的区别

    (1)多线程的作用不只是用作并行计算,他还有很多很有益的作用。

    还在单核时代,多线程就有很广泛的应用,这时候多线程大多用于降低阻塞(意思是类似于

    while(1)

    {

    if(flag==1)

    break;

    sleep(1);

    }

    这样的代码)带来的CPU资源闲置,注意这里没有浪费CPU资源,去掉sleep(1)就是纯浪费了。

    阻塞在什么时候发生呢?一般是等待IO操作(磁盘,数据库,网络等等)。此时如果单线程,CPU会干转不干实事(与本程序无关的事情都算不干实事,因为执行其他程序对我来说没意义),效率低下(针对这个程序而言),例如一个IO操作要耗时10毫秒,CPU就会被阻塞接近10毫秒,这是何等的浪费啊!要知道CPU是数着纳秒过日子的。

    所以这种耗时的IO操作就用一个线程Thread去代为执行,创建这个线程的函数(代码)部分不会被IO操作阻塞,继续干这个程序中其他的事情,而不是干等待(或者去执行其他程序)。

    同样在这个单核时代,多线程的这个消除阻塞的作用还可以叫做“并发”,这和并行是有着本质的不同的。并发是“伪并行”,看似并行,而实际上还是一个CPU在执行一切事物,只是切换的太快,我们没法察觉罢了。例如基于UI的程序(俗话说就是图形界面),如果你点一个按钮触发的事件需要执行10秒钟,那么这个程序就会假死,因为程序在忙着执行,没空搭理用户的其他操作;而如果你把这个按钮触发的函数赋给一个线程,然后启动线程去执行,那么程序就不会假死,继续相应用户的其他操作。但是,随之而来的就是线程的互斥和同步、死锁等问题,详细见有关文献

    现在是多核时代了,这种线程的互斥和同步问题是更加严峻的,单核时代大都算并发,多核时代真的就大为不同,为什么呢?具体细节请参考有关文献。我这里简单解释一下,以前volatile型变量的使用可以解决大部分问题,例如多个线程共同访问一个Flag标志位,如果是单核并发,基本不会出问题(P.S.在什么情况下会出问题呢?Flag有多个,或者是一个数组,这时候只能通过逻辑手段搞定这个问题了,多来几次空转无所谓,别出致命问题就行),因为CPU只有一个,同时访问这个标志位的只能有一个线程,而多核情况下就不太一样了,所以仅仅volatile不太能解决问题,这就要用到具体语言,具体环境中的“信号量”了,Mutex,Monitor,Lock等等,这些类都操作了硬件上的“关中断”,达到“原语”效果,对临界区的访问不被打断的效果,具体就不解释了,读者可以看看《现代操作系统》。

    (2)并行计算还可以通过其他手段来获得,而多线程只是其中之一。

    其他手段包括:多进程(这又包括共享存储区的和分布式多机,以及混合式的),指令级并行。

    ILP(指令级并行),x86架构里叫SMT(同时多线程),在MIPS架构里与之对应的是super scalar(超标量)和乱序执行,二者有区别,但共同点都是可以达到指令级并行,这是用户没法控制的,不属于编程范围,只能做些有限的优化,而这有限的优化可能只属于编译器管辖的范畴,用户能做的甚少。

    (3)典型的适于并行计算的语言

    ErlangMPI:这两个前者是语言,后者是C++和Fortran的扩展库,效果是一样的,利用多进程实现并行计算,Erlang是共享存储区的,MPI是混合型的。

    C#.NET4.0:新版本4.0可以用少量代码实现并行For循环,之前版本需要用很繁琐的代码才能实现同样功能。这是利用了多线程实现并行计算。Java和C#3.5都有线程池(ThreadPool),也是不错的很好用的多线程管理类,可以方便高效的使用多线程。

    CUDA,还是个初生牛犊,有很大的发展潜力,只不过就目前其应用领域很有限。其目前只能使用C语言,而且还不是C99,比较低级,不能使用函数指针。个人感觉这由于硬件上天生的局限性(平均每个核心可用内存小,与系统内存通讯时间长),只适用于做科学计算,静态图像处理,视频编码解码,其他领域,还不如高端CPU。等以后GPU有操作系统了,能充分调度GPU资源了,GPU就可以当大神了。游戏中的物理加速,实际上多核CPU也能很好的做到。

    其他语言。。。恩。。留作将来讨论。

     

    3.线程越多越好吗?什么时候才有必要用多线程?

    线程必然不是越多越好,线程切换也是要开销的,当你增加一个线程的时候,增加的额外开销要小于该线程能够消除的阻塞时间,这才叫物有所值。

    Linux自从2.6内核开始,就会把不同的线程交给不同的核心去处理。Windows也从NT.4.0开始支持这一特性。

    什么时候该使用多线程呢?这要分四种情况讨论:

    a.多核CPU——计算密集型任务。此时要尽量使用多线程,可以提高任务执行效率,例如加密解密,数据压缩解压缩(视频、音频、普通数据),否则只能使一个核心满载,而其他核心闲置。

    b.单核CPU——计算密集型任务。此时的任务已经把CPU资源100%消耗了,就没必要也不可能使用多线程来提高计算效率了;相反,如果要做人机交互,最好还是要用多线程,避免用户没法对计算机进行操作。

    c.单核CPU——IO密集型任务,使用多线程还是为了人机交互方便,

    d.多核CPU——IO密集型任务,这就更不用说了,跟单核时候原因一样。

     

    4.程序员需要掌握的技巧/技术

    (1)减少串行化的代码用以提高效率。这是废话。

    (2)单一的共享数据分布化:把一个数据复制很多份,让不同线程可以同时访问。

    (3)负载均衡,分为静态的和动态的两种。具体的参见有关文献

    展开全文
  • MATLAB 现在包括了针对多核系统 64 位Solaris平台的多线程计算支持。“分布式计算工具”现在提供的功能可用于开发能插入并行和串行代码的应用程序,并通过运行四个本地 MATLAB 会话在台式机上交互式制作并行算法的...
  • MATLAB 现在包括了针对多核系统 64 位Solaris平台的多线程计算支持。“分布式计算工具”现在提供的功能可用于开发能插入并行和串行代码的应用程序,并通过运行四个本地 MATLAB 会话在台式机上交互式制作并行算法的...
  • 针对数据挖掘中经典的Apriori算法在计算频繁项目集时需消耗大量的时间缺点,文中利用多线程并行计算的特点,提出了基于线程并行计算的Apriori算法,该算法是将统计候选项目个数的任务交给多线程来执行,从而达到减少...
  • Python 计算从1-N(N可以任何数)内的素数(并行计算多线程优化计算)
  • VisualC++利用多线程模拟并行计算.pdf
  • Python-多线程并行计算

    千次阅读 2017-11-21 14:44:33
    Python-多线程并行计算 饿死我了。。。。今天看图像处理cuda的时候看到了并行计算,又恰巧参加第二届CCF举办CCSP比赛的时候,第五题是可以并行计算的。。。在赛后分享上,听清华大佬讲得栩栩如生,我听得一愣一愣...
  • 多线程并行运算

    2018-05-16 15:55:53
    能够利用多线程实现并行运算,并获得良好得效果,能够很好得利用多线程实现查找运算
  • VisualC++利用多线程模拟并行计算[借鉴].pdf
  • EPANET_threaded EPANET的多线程并行计算
  • Python多线程能够做并行计算吗 在Python的原始解释器CPython中存在着GIL(Global Interpreter Lock,全局解释器锁),因此在解释执行Python代码时,会产生互斥锁来限制线程对共享资源的访问,直到解释器遇到I/O操作...
  • 天津大学并行计算 多线程求pi并进行性能分析实验 C语言实现 资料包含源代码以及实验报告
  • Java多线程并行计算

    千次阅读 2020-04-19 17:26:47
    在实际业务开发中如何降低接口响应时间,即如何提高程序的并行计算能力。 本文主要包含如下内容: 1、顺序执行 2、线程池+Future 3、使用Java8的CompletableFuture 4、使用Guava的ListenableFuture 1、顺序执行 直接...
  • 基于Java多线程并行计算技术研究及应用
  • 多线程并发和并行的区别

    千次阅读 2020-09-13 14:35:34
    背景  对于java开发从业人员来说,并发编程是绕不开的话题,juc并发包下提供了一系列多线程场景解决方案。  随着jdk1.8的普及,多线程处理... 多线程并发和并行的区别   2. parallelStream()并行滥用的后果   3
  • MATLAB 现在包括了针对多核系统 64 位Solaris平台的多线程计算支持。“分布式计算工具”现在提供的功能可用于开发能插入并行和串行代码的应用程序,并通过运行四个本地 MATLAB 会话在台式机上交互式制作并行算法的...
  • 在使用新平台并行开发板实现大数据分组加密的基础上,结合多核多线程技术AES加密算法,设计出一套高计算速率的并行加密系统。重点讨论了如何实现并行计算,分析了并行平台的数据传输速率,并行加密吞吐率,及平台...
  • 利用多线程实现加法并行计算

    千次阅读 2018-05-01 20:47:10
    前提:数据规模较小的时候,并行计算可能用时更利用Callable创建线程,可以返回值。利用future获取返回值。以下是源码:-------------------------------------------------------------------import java.util....
  • 后端研究-基于Java多线程的有限元并行计算的研究.pdf

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 181,792
精华内容 72,716
关键字:

多线程和并行计算