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2021年 西南石油大学超算与并行计算团队南充校区分队 第二届招新赛题解
2021年SWPU(南充)超算团队招新赛总体难度并不是很大，大部分题目考察的是基本的编程能力，题目中涉及到了一些并行计算相关的名词和知识，选手在参加比赛的同时，既能够展示自己的实力，也可以学习到相关的一些知识。下面是本次招新赛的题目 A.简单输出 题目描述： 题目要求： 输（数据科学学习手札136）Python中基于joblib实现极简并行计算加速
本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的一个基于进程池的Linux高性能并行计算服务器项目
最近闲来无事，C++做了个微型基于进程池的计算服务器，纯socket编程。 项目地址 https://github.com/ZYunfeii/MyParallelComputingServer 项目思维导图 可以看看这个技术框架，具体功能说简单点就是远程计算逆矩阵，但是项目重点不在这个怎么求（事实上是拿Matlab生成的），重点在Linux So并行计算
并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。 时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执并行计算、分布式计算、集群概念及区别（初学者待更新）
并行计算、分布式计算都属于高性能计算范畴，主要目的都是对大数据进行分析和处理，都是利用并行来获得更高性能的计算——把大任务分为n个小任务。 并行计算 并行计算是相对于串行计算来说的，并行计算主要目的是加速求解问题的速度和提高求解问题的规模。为了利用并行计算求解一Comsol学习笔记5：如何发挥计算机的性能，并行计算
本文主要有三部分 comsol的并行模式 批处理扫描 对于硬件的选择 1，COMSOL的并行模式 COMSOL 支持两种相互的并行操作模式：共享内存并行和分布式内存并行（集群支持)。 其中设置“共享内存并行”操作：启动 COMSOL Desktop，在首选项 菜单的多核与集群计算 部分中设置内核数 选项。 默并行程序
装载地址：https://www.1024sou.com/article/566302.html 一、大数据时代的现状 据统计，YouTube上每分钟就会增加500多小时的视频，面对如此海量的数据，如何高效的存储与处理它们就成了当前最大的挑战。但在这个对硬件要求越来越高的时代，CPU却似乎并不这么给力了。自2013年以来，处理器频平行计算算法汇总
这篇帖子是对常用的平行计算问题方法的汇总，俗话说API好学，但是算法难用。除了需要了解常用的并行计算API（MPI、Pthread、openMP）,更重要是要学会如何将串行问题（serial programming）进行合理的拆分，从而编写出能够并行计算的程序。 程序顺序执行、串行编写比较符合咱们的人面向对象编程之Python学习并行计算四
当前的计算机大多是多内核的CPU，对于一些易并行问题可以使用Python轻松实现并行编程，提高计算速度。 可以如下了解计算机有多少内核： >>>from multiprocessing import cpu_count >>>cpu_count() 4 以下是一个使用随机函数计算圆周率的例子： import random from multiprocessing imporPARL集群并行计算-再也不说python是伪线程了
PARL集群并行计算-再也不说python是伪线程了 PARL 是一个高性能、灵活的强化学习框架。PARL的目标是构建一个可以完成复杂任务的智能体。在PARL中提供了简易高效的并行接口，只要一个修饰符(parl.remote_class)就可以帮助用户实现自己的并行算法。 下面我们用最近的飞桨2.2.0RC20191330雷清逸 学习笔记7
20191330 雷清逸 学习笔记7（第四章） 一、知识点归纳以及自己最有收获的内容 知识点归纳 摘要 本章论述了并发编程，介绍了并行计算的概念，指出了并行计算的重要性；比较了顺序算法与并行算法，以及并行性与并发性；解释了线程的原理及其相对于进程的优势；通过示例介绍了 Pthread中的线程操作，包《Unix/Linux系统编程》第四章学习笔记
第四章 并发编程 教材知识点归纳 本章主要讲述并发编程，介绍了并行计算的概念，指出了并行计算的重要性；比较了顺序算法与并行算法，以及并行性与并发性；解释了线程的原理及其相对于进程的优势；介绍了Pthread中的线程操作，包括线程管理函数，互斥量、连接、条件变量和屏障等线程同步工具；通过2021-2022-1-diocs-Linux系统编程第八周学习笔记
2021-2022-1-diocs-并发编程（学习笔记7） 思维导图 知识归纳 本章论述了并发编程，介绍了并行计算的概念。指出了并行计算的重要性∶比较了顺序算法与并行算法，以及并行性与并发性；解释了线程的原理及其相对于进程的优势；介绍了Pthread中的线程操作，包括线程管理函数，互斥量、连接、条件变学习笔记7
第四章 并发进程 4.1 并行计算导论 并行计算是一种计算方案，它尝试使用多个执行算法的处理器更快速地解决问题 计算的未来发展方向是并行计算 并行算法原理如图： 4.1.1 顺序算法与并行算法 在描述顺序算法Transformer
传统的RNN网络 无法并行计算，只能一个一个输入词，而Transformer可以做并行计算。 Transformer Self-Attention 当我们对一个词做编码时，不是简简单单只考虑当前的词，而是要考虑当前词的上下文语境，要把整个上下文语境融入到当前词的词向量中。 第一步是计算当前的每个词跟整20211312徐元琦
第一章 1.抽象是怎么做到的？ 2.信息隐藏如何和抽象相关？ 第二章 1. 二进制的技术系统如何运用？ 2.各种进制如何转换？ 第三章 1.数字数据有几种表示法？ 2.哪一种最常用或最实用？ 第四章 1.非门，与门，异或门，或门，与非门和或非门的区别？ 2.电路等价是什么意思？ 第五章 1.并行计1.分布式并行计算实验-WordCount单词计数
在Hadoop集群中测试WordCount功能 目标：使用Eclipse+Maven搭建Hadoop开发环境，并能编译运行官方WordCount源码。 创建Hadoop项目 创建 Maven 项目 在创建 Maven 项目前，请先设置设置好 Maven ，至少应该将 maven 镜像修改为国内源 在 Eclipse 中， Fil·e>New>Maven Pjava~并行计算~大集合的并行处理
上一次写了关于《FunctionalInterface~一个批量处理数据的类》和《Future和Callable实现大任务的并行处理》的文章，本讲主要结合实际应用，来封装一个集合并行处理组件，我们的集合分为数据库查询出现的分页集合；还有一个是内存的集合，今天主要说一下内存集合的并行处理。 场景介绍 有一python 多核并行计算 示例2，使用manager 进行进程共享（工作太忙，仅仅作为记录）
1 import math 2 import datetime 3 import multiprocessing as mp 4 5 # 调用 Python 自带的多进程库 Multiprocessing, 就可以进行 多核并行 计算 6 # Manager 是一个 Multiprocessing 库里的类，用来创建 可以进行多进程共享的 数据容器，容器种类包括了几乎所有 Python 自python 多核并行计算 示例3，使用 管道 Pipe（工作太忙，仅仅作为记录）
import multiprocessing as mul # 管道 Pipe: # Pipe可以是单向(half-duplex)，也可以是双向(duplex)。 # 通过mutiprocessing.Pipe(duplex=False)创建单向管道 (默认为双向)。 # 一个进程从PIPE一端输入对象，然后被PIPE另一端的进程接收， # 单向管道只允许管道一端的进程输入，而双向借一栗子讲解基于C的CUDA并行计算
一、C语言接口回顾 代码1 // ConsoleApplication6.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include <iostream> using namespace std; //自定义数据类型 数据对齐 typedef struct student { char label[1]; //1个字节 int number; //4个字节 float并行及分布式框架 -- MPI/NCCL/OPENMP技术
初稿未完成 摘要 经典并行计算方案介绍。 OPENMP技术详细介绍。 MPI技术详细介绍。 NV集合通信NCCL 技术介绍。 结合上述三个技术实战案例分享 经典并行计算方案介绍 简要介绍一下Hadoop、Spark、MPI三种计算框架的特点以及分别适用什么样的场景？ Hadoop：基于分布式文件系统HDFSCUDA -- 并行计算入门
知道了CUDA编程基础，我们就来个简单的实战：利用CUDA编程实现两个向量的加法。在实现之前，先简单介绍一下CUDA编程中内存管理API。首先是在device上分配内存的cudaMalloc函数。 cudaError_t cudaMalloc(void** devPtr, size_t size); 这个函数和C语言中的malloc类似，但是在device上申并行计算教程简介 Introduction to Parallel Computing Tutorial
并行计算简介 （对网上翻译文章再进行整理，可能存在些问题，请参考原贴） 1 摘要 最近项目需要实现程序的并行化，刚好借着翻译这篇帖子的机会，了解和熟悉并行计算的基本概念和程序设计。帖子的原文见这里，原翻译。 这篇帖子旨在为并行计算这一广泛而宏大的话题提供一个非常快速的概述，作C++基础-并行计算求和(async)
并行计算使用的是async, 通过每一个线程都进行相同的计算，最后在vector<future<int>>result; 将结果进行相加 全部代码 // // Created by Administrator on 2021/6/29. // #include<iostream> #include<thread> #include<future> #include<vector> #include<cstdlib>