本文简要说明了以Shared Nothing为代表的节点间并行处理技术，以及SMP节点内并行处理技术和它们在开源数据库中的应用。
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
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
GPUImage框架简介 GPUImage框架是一个基于OpenGL ES 2.0的iOS图像和视频处理框架。它充分利用GPU并行计算能力可以实时处理图像和视频，可以让开发者轻松地实现各种滤镜效果。 提供了GPUImageMovie、GPUImageCamera等实时视频输入处理类，方便开发者对实时
本文分享自华为云社区《Ascend算子开发入门笔记》，作者： JeffDing 。 基础概念 什么是Ascend C Ascend C是CANN针对算子开发场景推出的编程语言,原生支持C和C++标准规范，最大化匹配用户开发习惯；通过多层接口抽象、自动并行计算、孪生调试等关键技术，极大提高算子开发效率
GE（Graph Engine）图引擎采用多流并行算法，在满足计算图任务内部依赖关系的前提下，支持高效并发执行计算任务，从而大大提高硬件资源利用率和AI计算效率。
同步算法的共性是所有的节点会以一定的频率进行全局同步。然而，当工作节点的计算性能存在差异，或者某些工作节点无法正常工作（比如死机）的时候，分布式系统的整体运行效率不好，甚至无法完成训练任务。为了解决此问题，人们提出了异步的并行算法。在异步的通信模式下，各个工作节点不需要互相等待，而是以一个或多个全局服务器做为中介，实现对全局模型的更新和读取。这样可以显著减少通信时间，从而获得更好的多机扩展性。
并行训练-流水线 简述 并行训练主要有三种策略: 数据并行训练加速比最高，但要求每个设备上都备份一份模型，显存占用比较高，但缺点是通信量大。 张量并行，通信量比较高，适合在机器内做模型并行。 流水线并行，训练设备容易出现空闲状态，加速效率没有DP高；但能减少通信边界支持更多的层数，适合在机器间使用。
并行操作代表之一的 Parallel 和线程安全的 ConcurrentBag
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。
算法优化 并行注意力机制 \[串行版本: y = x + MLP(LayerNorm(x + Attention(LayerNorm(x)))) \]\[并行版本: y = x + MLP(LayerNorm(x)) + Attention(LayerNorm(x)))) \]乍一看确实不是等价的,
前置知识 混合精度训练 在参数存储时采取fp32, 开始进行fp/bp时转成fp16运算, 拿到fp16梯度后再转回fp32更新参数. ZeRO对显存占用的估算: 模型状态: Weights(fp16)、grad(fp16) 和 MasterWeights(fp32 模型参数备份)，momentum
0. 写在前面：进程和线程 博文参考： Python的并行（持续更新）_python 并行-CSDN博客 《Python并行编程 中文版》 一些相关概念请见上一篇博文。 1. 在Python中使用线程 1.1 多线程简介 线程是独立的处理流程，可以和系统的其他线程并行或并发地执行。 多线程可以共享数
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
GPU是并行渲染的，这样的渲染很高效。但是在实际需求中，有时我们计算片元色值时，需要依赖周围像素点或者某个其他位置像素点的颜色信息，这样的话想要一次性完成绘制就无法做到，需要对纹理进行二次加工处理。
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
