是否有像Java中的Intel TBB这样的库支持Parallelism.
我运行了以下代码,随着时间的推移(一两个小时),我注意到迭代项目需要更长时间.我正在做的事情导致这种情况发生吗？如果是这样我该怎么办呢？
int totalProcessed = 0;
int totalRecords = MyList.Count();
Parallel.ForEach(Partitioner.Create(0, totalRecords), (range, loopState) =>
{
for (int index = range.Item1; index < range.Item2; index++)
{
DoStuff(MyList.ElementAt(index));
Interlocked.Increment(ref totalImported);
if (totalImported % 1000 == 0)
Log(String.Format("Processed {0} of {1} records",totalProcessed, totalRecords));
}
});
public void DoStuff(IEntity entity)
{
foreach (var client in Clients)
{
// Add entity to a db using EF
client.Add(entity);
}
}
谢谢你的帮助
嘿所有,我目前正在将FORTRAN 77的光线跟踪器移植到C进行研究项目.
移植完要素后,问题是我们如何进行并行化.
在实验室中,我可以访问几个不同的Opteron机器,有2到8个内核,但没有GPU(目前).我们正在运行64b gentoo.
GPGPU版本(非常)是可取的,但项目中只有一个程序员,维护单独的非GPU和GPU版本不是一种选择.
此外,代码将是GPL,并且我们希望看到它被其他可能具有完全不同硬件的人使用.
因此,整个程序必须易于编译/运行,而无需GPU或甚至多核系统.
OpenCl似乎是一个不错的选择,因为它可以在没有GPU的机器上运行,但是这个代码将如何在单核或32b系统上运行？
是否有可能以这样的方式编写代码,以便在没有openCL的情况下轻松编译代码？
听说科学计算项目(恰好是这里描述的随机纤维束成像方法)我目前正在为一名研究人员运行,我们的50个节点集群需要4个月,研究人员要求我检查其他选项.该项目目前正在使用并行python将4d数组的块分配到不同的集群节点,并将处理后的块重新组合在一起.
我目前正在处理的工作可能过于粗糙,(5秒到10分钟,我不得不在并行python中增加超时默认值)并且我估计通过重写它可以将进程加速2-4倍为了更好地利用资源(将数据拆分和重新组合在一起花费的时间太长,也应该并行化).大部分工作都是由numpy数组完成的.
我们假设2-4次是不够的,我决定从我们的本地硬件中获取代码.对于像这样的高吞吐量计算,我的商业选择是什么以及如何修改代码？
python parallel-processing mapreduce amazon-ec2 parallel-python
我有一个具有大量IO操作的应用程序,例如文件复制,压缩和移动文件系统周围的文件,复制到备份服务器.
我将此程序构建为单线程.它运行2分钟.
我使用Parallel扩展并使用Task构建了该程序的另一个版本,它几乎在2分钟内运行.
换句话说,由于IO很大,我没有看到使用Parallels带来的性能提升.
如果我将应用程序部署到刀片服务器,我会得到相同的结果吗？
刀片服务器是否比我的工作站更快/更多地处理IO？
将Parallels与IO绑定应用程序一起使用没有任何好处吗？
我正在处理一个非常庞大的矩阵,因此希望在MATLAB中使用并行计算来运行集群.在这里,我使用以下方法创建了一个稀疏矩阵
Ad = sparse(length(con)*length(uni_core), length(con)*length(uni_core));
我有一个书面函数,adj使用它我可以填充矩阵Ad.的循环运行时,都会从功能adj我得到的方形对称矩阵将被分配给Ad从3682*(i-1)+1到3682 *(i-1)+3682在第一索引并且类似地在第二索引.这显示在这里:
parfor i = 1:length(con)
Ad((3682*(i-1))+1:((3682*(i-1))+3682), ...
(3682*(i-1))+1:((3682*(i-1))+3682)) = adj(a, b, uni_core);
end
在正常的for循环中,它运行没有任何问题.但在parfor并行计算中,我收到的错误是使用切片数组时出现问题parfor.
这段代码工作正常:
Parallel.ForEach(photos, item =>
{
WebClient webClient = new WebClient();
webClient.DownloadFile(item.src_big, "C:\\pic" + item.ID + ".jpg");
});
虽然此代码抛出"WebClient请求期间发生异常".:
foreach (Photo p in photos)
{
Task.Factory.StartNew(() =>
{
WebClient webClient = new WebClient();
webClient.DownloadFile(p.src_big, "C:\\pic" + p.ID + ".jpg");
});
}
我有两个问题:
1)在第一个代码中,我使用多个WebClient对象进行下载.第二个代码也是如此,为什么我会得到异常呢？
2)我正在尝试这两个版本来确定什么是下载照片的最快方式,在我的情况下从Facebook.我想知道是否有另一种方法更快,也许WebRequest.Create()？
例如,我需要始终运行100个线程来执行某些操作.我有一个类调用ThreadsWorker,它会查找线程计数并运行缺少的线程,如果前面的一些完成.所以,这是描述情况的表:
1 second: 100 threads
2 second: 92 threads (ThreadsWorker generates new 8 threads)
3 second: 100 theads
4 second: 72 threads (ThreadsWorker generates 28 threads)
等等.我的线程是匿名调用(只是new Thread(new Runnable(...)).start())因为我不知道如何正确地将它们保存到Threads[]数组中,因为虽然ThreadsWorker会保存threads[i] = new Threads(),但某些线程可能会完成,然后会与数组索引发生冲突.
由于匿名调用,我threadsCount现在使用变量并在线程体中开始递增它,并在线程体端减少(使用synchronized).好的,它工作正常,我的唯一方法是使用while()循环来检查threadsCount == 0进度是否完成.
我认为这是C风格但不是Java风格:)所以,你能帮我用Java方式做吗？
我想问一些与ILP有关的问题.
超标量处理器是标量和矢量处理器的混合体.那么我可以说矢量处理器的架构遵循超标量吗？
同时处理多个指令并不能使架构超标量化,因为流水线,多处理器或多核架构也实现了这一点.这意味着什么？
我读过'超标量CPU架构在单个处理器中实现了一种称为指令级并行的并行形式',超标量不能使用多个处理器？任何人都可以提供我使用超标量的例子吗？
VLIW,我已经完成了本文第9页的图4.它显示了一个通用的VLIW实现,没有复杂的重排序缓冲区和解码和调度逻辑.没有解码的术语令我感到困惑.
此致,anas anjaria
最近在并行域工作我知道有两个术语"垂直并行"和"水平并行".有些人认为openmp(共享内存并行性)是垂直的,而mpi(分布式内存并行性)则是水平并行性.为什么这些术语被称为？我没理由.这样称呼它们只是术语吗？