HPC中线程模型的比较和选择

最新推荐文章于 2025-12-18 23:20:37 发布
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#pthreads #parallel #英特尔 #windows #编程

本文比较了在高性能计算中使用英特尔线程构建模块、OpenMP和本地线程的优劣，包括针对Windows线程的OpenMP和Intel Threading Building Blocks的对比，以及如何使用英特尔Parallel Composer编写并行代码。

在高性能计算（HPC）中，线程模型有OpenMP\TBB\本地线程等等。

下面的相关文章是和HPC中线程模型相关的比较的内容：

（1）选择英特尔® 线程构建模块？OpenMP?还是本地线程？

http://software.intel.com/zh-cn/articles/intel-threading-building-blocks-openmp-or-native-threads/

（2）高性能计算的线程模型：Pthreads 还是 OpenMP？

http://software.intel.com/zh-cn/articles/threading-models-for-high-performance-computing-pthreads-or-openmp/

（3）并行编程下Windows* 线程, OpenMP*, Intel® Threading Building Blocks的对比

http://andylin02.iteye.com/blog/724140

（4）采用英特尔® Parallel Composer 编写并行执行代码

http://software.intel.com/zh-cn/articles/getting-code-ready-for-parallel-execution-with-intel-parallel-composer/

高性能计算（HPC）-一文全面理解高性能计算
发狂的小花的博客
12-28 5914
AI的疯狂发展以及视频、图像、音频、3D数据的迫切需要，导致传统的CPU不能满足这样大算力的计算。由于这些数据的运算多是一些简单的运算，因此需要设计出多个算术运算单元的芯片来应对这种少控制多计算的场景。这是并行计算、高性能计算诞生的重要动力。为了适配这样的场景，设计出了以GPU为核心的并行处理芯片、包括DSP、VPU、DPU、NPU等。本文主要介绍基于这些芯片以及网络、系统引入的高性能计算，比较全面的介绍高性能计算，希望对高性能计算的理解起到一个宏观的作用。🎬：一个全栈工程师的升级之路！
如何选择YOLOv11模型尺寸（n、s、m、l、x）：不同模型的参数量、计算量及适用场景对比
本博客聚焦 YOLOv11 全流程落地，涵盖架构优化、数据集处理、训练技巧与多场景部署，兼及国产数据库、Java 开发与 AI 模型应用，内容兼顾理论与工程实践，为开发者提供系统干货，助力高效提升技术能力。
06-21 3092
YOLOv11模型提供五种尺寸（nano至extra large），针对不同应用场景优化性能与资源消耗。小型模型（n/s）适合移动和边缘设备，中型（m）平衡性能与资源，大型（l/x）提供最高精度但需更多计算资源。模型差异体现在网络深度、模块配置和特征融合策略上，非简单缩放。选择时需权衡精度、速度和硬件限制，并非越大越好，应考虑任务需求和数据特性。该系列覆盖从嵌入式到云端的全场景目标检测需求。
NVIDIA-CUDA HPC 编程模型与内存管理初探
tugouxp的专栏
11-12 3636
主存和现存在PCIE框架下可以做到互相访问，路径归纳如下：三种角色，两种存储，六种路径。1.HBM通过BAR透给了HOST，使HOST可以通过MMU给CPU访问，或者通过IOMMU给设备访问。2.相反，Host Memory并没有类似的BAR机制透给 PCIE设备端，PCIE设备端想要访问 HOST MEMORY必须经过 HOST IOMMU的映射一遍，加上PCIE端的SMMU映射，对于PCIE设备端（GPU）来说，要经过两层IOMMU翻译。所以从HOST端和GPU端看起来不太对称。
如何判断高性能计算&并行计算、或者HPC+是否有好的就业前景？是否值得进入？
YDM6211的博客
08-24 987
20世纪90年代中期以后，随着机群技术构建的高性能计算机的普及，高性能计算的成本和编程的复杂度大幅度下降，为高性能计算的广泛使用创造了条件。如果你很难理解计算机的并行思维，或者连计算机体系结构学起来都很吃力，如果你连基本的高数都无法理解的话，那大概率你不适合做高性能计算。比如复印机的出现，对比原来靠人抄写，快了不止10倍，成本也低10倍，而且印刷出来一模一样，比抄写效果好10倍，也方便10倍。为此我们整理资料、制作了这期视频，希望尽可能全面的为你展现高性能计算的前世、今生，希望能帮助你判断它的未来和前景。
专访 | 商汤HPC负责人刘文志（风辰）：未来战略的两大方向及招人的4个标准
AI科技大本营
09-30 6007
记者 | 鸽子前不久，商汤刚刚完成了4.1亿美金的B轮融资，创下了人工智能领域最大融资金额的记录。据业界人士透露，之所以能完成这次巨大数额融资，一方面是因为商汤的算法在整个行业处于绝对领先的地位，另一方面，商汤的HPC部门十分强悍，近几年取得了不少突破性进展。正是由于这样的突破，让投资方相信，商汤在未来完全有能力支撑其在商业化道路中的各项业务，稳步前进。HPC，英文全称为High Performa
希望深入学习后能回答这个问题—“ 有谁知道用OPENMP,CUDA,MPI,TBB这些方法设计出来的程序的性能和优缺点”
xcaoco的专栏
12-16 1768
<br />偶然发现这个问题————有谁知道用OPENMP,CUDA,MPI,TBB这些方法设计出来的程序的性能和优缺点。请不吝赐教～<br />    截取下精彩回答，希望在自己学成之后能对此有更深的理解！<br /> <br />这个问题太大了, 估计不是三两句话能说清楚的<br /><br />先抛个砖, 从并行编程的模式看, 有共享内存和分布式之分, 纯数据并行和任务并行之分, 支持的编程语言之分, 实现的方式之分(语言扩展还是类库模板)...<br /><br />明白了这些, 大概能知道哪个方式
实战Intel TBB (Threading Building Blocks)
qccz123456的博客
12-28 1668
  我即将更新
高性能计算(HPC)和智能计算理解
tugouxp的专栏
07-24 6778
1.现代终端设备一般都跟云端服务器相连，但只要可能，我们都希望计算可以在本地终端解决，这样做的好处是多方面的：既可以减小网络带宽的压力，又可以避免网络传输产生的时延，还可以让用户的数据更安全。现代终端设备一般用一个片上系统 (SoC)做计算，上面部署了通用的CPU和集成显卡。对于日益增多的卷积神经网络推理计算来说，在移动端的CPU（多数ARM，少数x86）上虽然优化实现相对简单（参见我们对CPU的优化），但此处它并非最佳选择，因为：1）移动端CPU算力一般弱于集成显卡（相差在2-6倍之间）；2）更重要的是，
hpc.rar_HPC
09-24
高性能计算（HPC）是计算机科学的一个重要领域，专注于开发和使用复杂的系统来解决计算密集型问题。在“hpc.rar_HPC”这个压缩包中，我们可能找到了关于中科大（中国科学技术大学）并行计算课程的一些习题，尽管遗憾...
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学习笔记——Linux内核链表
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本文详细分析了Linux内核链表(list.h)的核心实现。主要内容包括：1.数据结构部分，介绍了双向循环链表(list_head)和单向链表(hlist_head/hlist_node)的结构特点；2.关键宏定义，如container_of和list_entry的实现原理；3.链表基本操作，包括初始化、插入、删除和判断空链表；4.多种遍历方式，特别是支持删除操作的安全遍历；5.哈希链表(hlist)的特殊操作；6.实际应用示例，展示了如何嵌入自定义结构体并进行完整操作；7.自实现内核链表的关键点；8.总结
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Java 集合框架（Collections Framework）是 Java 中用于。它提供了一组接口、实现类和算法。
多线程优化无效(其中一个线程执行10秒导致)
tellmewhoisi的博客
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这是row_number 实际基本应用（用于优化sql放在循环外）将sql拿出循环就是 用row_number() over()原因之前博客记录 row_number用法Row number 函数用法实际项目使用过row_number 实际基本应用。
Java的Stream流
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Stream是一种高级迭代器，用于对数据源进行函数式操作。filter用于条件筛选sorted支持自然排序和自定义比较器limit和skip控制元素数量distinct依赖equals和hashCode实现去重map实现元素转换可合并多个流。
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摩尔线程的卡跑大模型咋样？
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### 摩尔线程 GPU 在运行大模型时的性能分析 摩尔线程作为一家新兴的国产 GPU 制造商，在近年来逐渐崭露头角。其推出的 GPU 产品不仅专注于传统的图形处理领域，还积极布局人工智能和高性能计算（HPC）。对于大模型训练与推理任务而言，GPU 的并行计算能力和高吞吐量特性至关重要。 #### 并行计算优势 现代 GPU 架构设计的核心理念之一便是通过大量核心单元提供强大的并行计算能力[^2]。这种设计理念使得 GPU 能够高效执行矩阵运算，而这正是深度学习框架中的主要操作形式。例如，在神经网络前向传播过程中涉及大量的矩阵乘法运算，这些都可以被映射到 GPU 上的 Shader 单元或 CUDA 核心中完成加速[^4]。 #### 高效的数据传输机制 除了算力之外，高效的内存子系统也是决定 GPU 处理大模型表现的重要因素之一。摩尔线程最新一代的产品通常配备有高速 GDDR6 显存以及优化后的 PCIe 接口带宽方案，从而减少因数据搬运造成的瓶颈效应[^1]。这对于需要频繁访问权重参数的大规模预训练语言模型尤为重要。 #### 实际应用案例对比 尽管具体针对某款型号如MTT S3000等的实际跑分情况可能会有所差异，但从行业趋势来看，基于类似架构特性的其他厂商同级别竞品已展示出了相当可观的结果——能够在合理时间内完成BERT-Large级别的微调作业，并且保持较低延迟水平下的实时推断服务供给[^3]。 以下是Python代码片段用于评估常见AI工作负载下不同硬件平台间的相对效率： ```python import tensorflow as tf from time import perf_counter # 定义一个简单的卷积层来进行基准测试 input_data = tf.random.uniform([8, 224, 224, 3]) model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(64,(3,3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)) ]) start_time = perf_counter() _ = model(input_data).numpy() # 执行一次正向传递以触发编译过程 end_time = perf_counter() print(f"Inference Time on Moortread GPU: {round((end_time - start_time)*1000)} ms") ``` 此脚本可以帮助开发者快速获取关于特定应用程序在目标设备上的初步印象。 ---
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