并行编程

目录 1. 并行编程简介 2. MapReduce 2.1 MapReduce简介 2.2 MapReduce框架 2.3 Hadoop介绍 2.4 Hadoop基本类 2.5 Hadoop编程实例 1.并行编程简介 1.1.并行编程作用,用途 商业用途,科学计算,大数据分析 1.2.并行编程兴起原因 目前的串行编程的局限性 使用的流水线等隐式并行模式的局限性 硬件的发展 1.3.并行算法设计原则步骤 a.分析问题 b.分解问题 其中分解方法有: 数据分解 递归分解 探测性分解 推测性分解 混合

目录 C#并行编程-相关概念 C#并行编程-Parallel C#并行编程-Task C#并行编程-并发集合 C#并行编程-线程同步原语 C#并行编程-PLINQ:声明式数据并行 背景 基于任务的程序设计.命令式数据并行和任务并行都要求能够支持并发更新的数组.列表和集合. 在.NET Framework 4 以前,为了让共享的数组.列表和集合能够被多个线程更新,需要添加复杂的代码来同步这些更新操作. 如您需要编写一个并行循环,这个循环以无序的方式向一个共享集合中添加元素,那么必须加入一个同步机制

上文<.Net中的并行编程-3.ConcurrentQueue实现与分析>分析了ConcurrentQueue的实现,本章就基于ConcurrentQueue实现一个高性能的异步队列,该队列主要用于实时数据流的处理并简化多线程编程模型.设计该队列时考虑以下几点需求(需求来自公司的一个实际项目): 1. 支持多线程入队出队,尽量简化多线程编程的复杂度. 2. 支持事件触发机制,数据入队时才进行处理而不是使用定时处理机制, 而且内部能阻塞消费者线程. 3. 出队时数据处理的顺序要保证和入队时是一致

前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理). CPU:缓存对程序员透明.应用程序员无法通过编程手段操纵缓存. 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32

前言 GPU 是如何实现并行的?它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别? 本文将做一个较为细致的分析. GPU 并行计算架构 GPU 并行编程的核心在于线程,一个线程就是程序中的一个单一指令流,一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格,成为了并行的程序,下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格: 二者的区别将在后面探讨. 下图展示了一个更为细致的 GPU 并行计算架构: 该图表示,计算网格由多个流处理器构成,每个流处理器又包含 n 多块. 下面进一步对 GPU 计算网格中的一些概念

http://blog.csdn.net/henreash/article/details/41315183 现在多数设备.计算机都有多个CPU单元,即使是手机也是多核的.但要在开发中使用多核的优势,却需要一些技巧,花费时间编写额外的代码.好了,现在可以使用Delphi做并行编程了. 在Delphi.C++ Builder和RAD Studio XE7中,有一个简化并行运行任务的库,叫做并行编程库. 并行编程库在System.Threading单元中,其中提供了很多有用的特性,可方便的应用在已有

知道java可以使用java.util.concurrent包下的 CountDownLatch ExecutorService Future Callable 实现并行编程,并在并行线程同步时,用起来十分简单的一种 .实现原理: 1.CountDownLatch 统计并行线程完成数,并提供了await()方法,实现等待所有并行线程完成,或者指定最大等待时间.2.ExecutorService提供了execute(Callable)执行线程方法,还提供了submit(Callable)提交线程.

Parallel并行编程可以让我们使用极致的使用CPU.并行编程与多线程编程不同,多线程编程无论怎样开启线程,也是在同一个CPU上切换时间片.而并行编程则是多CPU核心同时工作.耗时的CPU计算操作选择并行是明智的.通常情况,每个CPU核心代表一个硬件线程,但超线程技术,可以使一个cpu核心具有两个硬件线程.软件线程顾名思义就是我们在程序中所开启的. 下面看一个最基础的并行编程的例子,也足以体现多核心并行运行的好处,当然微软.NET为我们封装后,我们也不必过多关注底层操作,那我们就看一下运行结果

Net并行编程高级教程--Parallel 一直觉得自己对并发了解不够深入,特别是看了<代码整洁之道>觉得自己有必要好好学学并发编程,因为性能也是衡量代码整洁的一大标准.而且在<失控>这本书中也多次提到并发,不管是计算机还是生物都并发处理着各种事物.人真是奇怪,当你关注一个事情的时候,你会发现周围的事物中就常出现那个事情.所以好奇心驱使下学习并发.便有了此文. 一.理解硬件线程和软件线程 多核处理器带有一个以上的物理内核--物理内核是真正的独立处理单元,多个物理内核使得多条指令能够

并行计算,就是多个进程并行协作,完成特定的任务.现在我们假定一个并行系统,包含了p个处理机,每个处理机一个进程,我们可以分别用字符“0”,“1”,...,“p-1”来引用它们,或者为了清晰,我们用 Pi 来引用它们,i 表示一个进程的进程号,进程之间可以相互传递消息,所谓消息,指的是一个数据结构. 在并行编程中,我们用程序代码定义好一个过程,每个进程都将运行这段程序代码定义的过程,也就是说,代码必须是通用的.接下来我们用并行矩阵计算的实例来说明. 矩阵计算 矩阵计算问题有很多种类型,例如: 求解