回答:用CUDA的话可以参考《CUDA by example. An introduction to general-purpose GPU programming》用MPI的话可以参考《高性能计算之并行编程技术---MPI程序设计》优就业小编目前只整理出了以下参考书，希望对你有帮助。
omgdog
|
521人阅读
回答:原文：并行计算有什么好的？硬件的性能无法永远提升，当前的趋势实际上趋于降低功耗。那么推广并行技术这个灵丹妙药又有什么好处呢？我们已经知道适当的乱序CPU是必要的，因为人们需要合理的性能，并且乱序执行已被证明比顺序执行效率更高。推崇所谓的并行极大地浪费了大家的时间。并行更高效的高大上理念纯粹是扯淡。大容量缓存可以提高效率。在一些没有附带缓存的微内核上搞并行毫无意义，除非是针对大量的规则运算（比如图形...
Shihira
|
572人阅读
回答:主要是hibernate提倡以面向对象的方式操作数据库，SQL都是自动生成的，有些复杂的查询orm生成的SQL不会命中索引，导致查询性能不高。一切起源于杰克马提出的去ioe运动，根本原因是没钱就疯狂压榨程序员。
付伦
|
1503人阅读
...行业占据主导地位，而这是个有前景的新市场。然而，向并行计算和物联网的转型可能相对困难。杰富瑞分析师Mark Lipacis本月早些时候下调了英特尔的股票评级，因为它面临着来自英伟达、AMD、ARM的激烈竞争。英特尔收购Mobileye...
流可以并行执行，以增加大量输入元素的运行时性能。并行流ForkJoinPool通过静态ForkJoinPool.commonPool()方法使用公共可用的流。底层线程池的大小最多使用五个线程 - 具体取决于可用物理CPU核心的数量： ForkJoinPool commonPool = ForkJoi...
...采用高级计算基础设施-机器学习和神经网络需要大量的并行处理能力。为了满足这种需求，人工智能应用程序必须在具有高级图形处理单元(GPU)的系统上运行。但是，这些系统可能非常昂贵 - 使它们对于试点项目来说有些不切实...
...采用高级计算基础设施-机器学习和神经网络需要大量的并行处理能力。为了满足这种需求，人工智能应用程序必须在具有高级图形处理单元(GPU)的系统上运行。但是，这些系统可能非常昂贵 - 使它们对于试点项目来说有些不切实...
...误来说，我认为牺牲 15% 的开发速度还是很值的。 更好的并行性 你可能已经知道，Go 语言就是为并行而生的。在我的团队里经常会需要并行程序，因为我们要在 S3 上操作我们数据库中大量的数据。如果该任务是 IO 密集型的（实...
...一个计数，因为鉴于随机性这里不可能精确到100000。 在并行的方式，这里可以在样本上添加任意查询，这里拿找出最喜欢蓝色的男性用户比例。 sample_size = db.users.find({random: {$gt: 503, $lt: 604}).count() observed = db.users.find({random: {$gt: 50...
...深度学习模型。通常我们要注释许多文本，并且我们想要并行处理它们。因此，您应该确保模型组件还支持.pipe()方法。.pipe()方法应该是一个良好的生成器函数，可以对任意大的序列进行操作。 pipe函数使用小文档缓冲区，并行...
...出的前1,000,000个网站作为数据源。使用testtop1m.sh脚本并行扫描目标，并通过节流来限制同时扫描的数量(设置为100)，然后将结果写入到results目录。每个扫描目标的结果被存放在一个json文件中。另一个脚本名为parse_resul...
...便抽样进行调查。 七、调查资料的整理和分析方法 1、数据整理 剔除不合格问卷后，再根据数据的离散程度和集中趋势分类整理。先将问卷中开放式问题的答案用代码表达出来进行编码，然后用双输入方式录入数据避免...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
李涛
魏明
李义
