Architecting Parallel Applications(1)

本文探讨了并行编程面临的挑战,包括硬件限制、多核架构下代码优化困难及缺乏通用并行语言等问题。提出了以设计模式为中心的软件架构方法作为解决方案。

总结了一下个人看Berkeley的《 Architecting Parallel Applications》课程ppt的学习心得:

 

Lecture1: Introduction and Overview

 

并行的目的Motivation of parallelism

1、  在硬件上,单处理器性能的提高受到了三方面的壁垒:

功耗、内存以及指令级并行性(ILP),各方面具体内容可参考James Reinders的并行介绍http://www.builder.com.cn/video_intel/video_intel.shtml

2、  Small is beautiful"smallness within bigness"的思想,提出分而治之的概念,执行一个大的工作任务就等于执行一组相关的小工作任务。

3、  并行化硬件的未来趋势:future general-purpose processors will be built from small (5-9 stage pipeline) energy efficient processing elements

4、  同时在软件并行编程上我们必须满足:Productively: programmer’s time, time-to-marketEfficiently: meeting performance targets that the hardware should be able to realizeCorrectly: software meets its functional specification

 

目前未能解决的难题How not to solve the problem

有了多核体系架构的支持,我们在并行编程上遇到以下几种可能以及挑战

1、在原有代码上不断地修改并监测其性能,但是经常会失败并且性能难以提高。

 

 

 

2、通过一个新的并行语言来编程,目前200种并行语言仍未有合适所有应用的。

 

 

 

3、通过编写一个超级编译器来将代码编译为并行执行。

 

 

在将来,并行编程并不是在于训练编程人员学习如何写并行程序。而是在于各领域的专家去使用并行应用框架来编写应用程序。

 

解决方法Our approach

以满足productivity efficiency correctness为前提,建立起软件架构-编程模型与环境-编程语言-编译器与调试器-硬件架构,其中的关键在于设计模式design patterns和模式语言pattern language

 

 

 

Example: CBIR

 

 

 

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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