最优秀的并行方法

在第五讲中我们学习了GPU三个重要的基础并行算法: Reduce, Scan 和 Histogram,分析了 其作用与串并行实现方法. 在第六讲中,本文以冒泡排序 Bubble Sort.归并排序 Merge Sort 和排序网络中的双调排序 Bitonic Sort 为例, 讲解如何从数据结构课上学的串行并行排序方法转换到并行排序,并附GPU实现代码. 在并行方法中,我们将考虑到并行方法需要注意的特点进行设计,希望大家在读完本文后对GPU上并行算法的设计有一些粗浅的认识.需注意的特点如下: 1

程序员生存定律这系列的目录在这里:程序员生存定律--目录 喜欢从头瞄的,可以移步. ------------------------------------------------------------------------------ 一旦度过了初始阶段,做过了前面说的那些事情,那么一个人算是基本入行了,接下来的目标就非常简单,要在选定方向上成为高手.高手意味着专业,而在分工无限细化的年代里,专业则是生存.发展好最为重要的一个前提. 1 高手的定义和养成关键 我估计如果问100个人“什么样

在前面讨论并行解码的章节中,我们专注于讨论解码的宏块重建部分,甚至把宏块重建描述成宏块解码,这是因为在解码工作中,宏块重建确实占了相当大的比重,不过解码还包含其它的部分,按照解码流程可粗略分为: 读取并初步解析码流(front-end) 熵解码(本文章只讨论CABAC) 帧间预测.帧内预测 (主要讨论部分为运动向量预测) 宏块重建 在以前的并行解码文章,我们主要讨论了宏块重建的并行算法,得知采用不同的算法,会产生不同的并行度.在不考虑硬件负担的情况下,并行度可以达到几十,甚至上千,如此一来,除开

C语言的串行版本已经前些篇博客给出,现在来讨论给算法的并行程序.该算法有很多种并行的方法,比较好的思路有以下几种. 思路一: 也是最容易想到的,就是将训练集在每台机器上都备份一份,然后将预测数据集平分给每台机器.这种并行方案就相当于这些机器单独计算一份预测集,简单来说有多少台机器,其加速比就是多少,由于不需要进程间的通信,所以是一种理想的并行方法. 思路二: 采用主从模式,让一个进程充当master,其他进程作为slave.master结点读取一条测试数据并广播给所有进程(当然也可以选择所有进程

建议89:在并行方法体中谨慎使用锁 除了建议88所提到的场合,要谨慎使用并行的情况还包括:某些本身就需要同步运行的场合,或者需要较长时间锁定共享资源的场合. 在对整型数据进行同步操作时,可以使用静态类Interlocked的Add方法,这就极大地避免了由于进行原子操作长时间锁定某个共享资源所带来的同步性能损耗.回顾建议83中的例子. static void Main(string[] args) { int[] nums = new int[] { 1, 2, 3, 4 }; int total

说到.net中的并行编程,也许你的第一反应就是Task,确实Task是一个非常灵活的用于并行编程的一个专用类,不可否认越灵活的东西用起来就越 复杂,高度封装的东西用起来很简单,但是缺失了灵活性,这篇我们就看看这些好用但灵活性不高的几个并行方法. 一:Invoke 现在电子商务的网站都少不了订单的流程,没有订单的话网站也就没有存活的价值了,往往在订单提交成功后,通常会有这两个操作,第一个:发起 信用卡扣款,第二个:发送emial确认单,这两个操作我们就可以在下单接口调用成功后,因为两个方法是互不干

近几年,业内对并行和并发积累了丰富的经验,有了较深刻的理解.但之前积累的大量教材,在当今的软硬件体系下,反而都成了负面教材.所以,有必要加强宣传,翻新大家的认知. 首先,天地倒悬,结论先行:当你需要并行时,优先考虑不需要线程间共享数据的设计,其次考虑共享Immutable的数据,最糟情况是共享Mutable数据.这个最糟选择,意味着最差的性能,最复杂啰嗦的代码逻辑,最容易出现难于重现的bug,以及不能测试预防的死锁可能性.在代码实现上,优先考虑高抽象级别的并行库(如C++11的future,PP

深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升--相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测

命令式数据并行   Visual C# 2010和.NETFramework4.0提供了很多令人激动的新特性,这些特性是为应对多核处理器和多处理器的复杂性设计的.然而,因为他们包括了完整的新的特性,开发人员和架构师必须学习一种新的编程模型. 这一章是一些新的类.结构体和枚举类型,你可以使用这里来处理数据并行的场景.这章将为你展示怎样创建并行代码和描述与每个场景相关的新概念,而不是关注并发编程中的最复杂的问题.这样你将可以更加充分的理解性能改进. 开始并行任务  使用先前版本的.NET Frame