多核并行计算——学习总结

最新推荐文章于 2025-07-21 01:13:20 发布
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嵌入式系统中的多核处理器与并行计算
AI天才研究院
12-26 1151
1.背景介绍 嵌入式系统是指在特定硬件平台上运行的专门设计的软件系统，这些系统通常与特定的硬件设备紧密结合，为特定的应用提供功能。多核处理器是现代计算机系统中的一种常见的处理器架构，它通过将多个处理器核心集成在一个单一的芯片上，以提高计算能力和处理效率。并行计算是指同时处理多个任务或数据流，以提高计算效率的计算方法。 在嵌入式系统中，多核处理器与并行计算密切相关。多核处理器可以通过并行计算来提...
C/Fortran多核并行计算
喜欢打篮球的普通人
06-18 914
新的0penMP标准（目前是5.2)支持GPU设备（显卡或专业计算卡)加速，但现有的OMP库对该功能支持有限（intel oneAPl套件支持intel的显卡），因此Devices相关的指令不做介绍。OMP的线程数可为任意正整数（实际受限，可由omp_get_thread_limit函数查询)，但线程数不宜超过CPU物理核心数（CPU的超线程对计算密集型任务无益)，| 初始值 | 0 | 0 | 1 | 所有位均为1 | 所有位均为0 | 所有位均为0 | 1 | 所有位均为0 |
并行计算结课论文边写边总结（1）
weixin_34110749的博客
11-14 305
论文采用了CCF的模板，这里引用了去年南开的学术会议的模板 http://cc.nankai.edu.cn/tjcs2014/download/第1届天津市计算机学科研究生学术会议-论文模板.doc 然后忽然想起latex，于是找到这么一篇文章感觉比较有见的 http://blog.sina.com.cn/s/blog_817df5d1010192g5.html 下午时候找参考文献，忽然找...
多核并行计算——并发与并行编程问题
蓝叶菱的专栏
03-09 3418
并行程序设计 目前并行程序设计的状况是:①并行软件的发展落后于并行硬件;②和串行系统的应用软件相比,现今的并行系统应用软件甚少且不成熟;③并行软件的缺乏是发展并行计算的主要障碍;④而且这种状态仍在继续. 其原因是:①并行程序设计不但包含了串行程序设计,而且还包含了更多的富有挑战性的问题;②串行程序设计仅有一个普遍被接受的冯*诺依曼模型,而并行计算模型虽有好多,但没有一个被共同认可;
性能爆炸！Python多进程模式实现多核CPU并行计算
2301_80240808的博客
11-13 8434
随着计算机硬件的不断发展，多核CPU已经成为普及的硬件设备，利用多核CPU的优势可以有效的提高程序的执行效率。而多进程模式可以实现多核CPU的并行计算。Python作为一门高级编程语言，提供了多进程、多线程等多种方式来实现并行计算。在本文中，我们将重点介绍在Python中如何利用多进程模式提高程序的执行效率。在Python中，使用多进程模式可以实现多核CPU的并行计算，从而提高程序的执行效率。
多核并行实验——Ubuntu
09-17
本实验"多核并行实验——Ubuntu"专注于利用Ubuntu操作系统进行多核并行计算的实践与学习。 **一、多核并行计算基础** 多核并行计算是指通过利用计算机中的多个处理器核心同时执行不同的计算任务，以达到提高整体...
[并行计算——结构·算法·编程]
05-15
并行计算是现代计算机科学中的一个关键领域，...通过对《并行计算——结构·算法·编程》的学习，读者可以全面了解并行计算的基础知识，掌握并行算法设计和编程技巧，为解决实际的大数据和高性能计算问题打下坚实基础。
如何在超算中心使用fluent做并行计算——入门
11-27
使用 Fluent 在超算中心进行并行计算的入门指南...本文总结了使用 Fluent 在超算中心进行并行计算的入门指南，包括机群的组成部分、如何使用机群、如何使用 Fluent 在机群中进行并行计算、 Fluent 的脚本实例等知识点。
多模态理论张德禄_学术观点 | 黄立鹤、张德禄：多核并行架构——多模态研究的范式、路径及领域问题之辨...
weixin_39929793的博客
12-24 1760
相关阅读期刊动态| 《外语教学》2018年总目录期刊动态|《外语教学》2019年第1期目录多核并行架构：多模态研究的范式、路径及领域问题之辨摘要：根据库恩关于科学范式的定义，多模态研究可以视为一个类似于计算机科学中“多核并行架构”、综合多种路径的整合性研究范式。多模态概念可归结为三个：1)将其视为感官及相应的神经系统；2)将其视为在社会文化中形成的创造意义的符号资源；3)将其定义为人机交...
++ 多核cpu 并行_一文读懂什么是多核并行计算（三）
weixin_39542514的博客
12-24 2094
导读：面向应用工程师的商业软件咨询、自研软件定制开发服务的仿真公众号，点击关注进入菜单，查看更多精彩内容。(三)如何实现多核并行计算呢？了解了多核、多Machine、多Rack后，我可以看一下软件(程序)是如何对这些资源进行调度使用的呢？1、先看看CAE软件的设置CAE软件现在基本上都都号称是支持多核并行计算的，可以通过界面、求解命令等设置使用的核数，这样我们拿ansys看一下。在Ans...
多核多线程杂谈-并行计算
08-30
并行计算是当今热门的一个技术，本文档简单介绍了多核多线程的入门知识，可以作为初学者入门的好材料。
Tensorflow并行计算：多核(multicore)，多线程(multi-thread)，计算图分割(Graph Partition)
weixin_39506322的博客
07-16 9359
Github下载完整代码：https://github.com/rockingdingo/tensorflow-tutorial/tree/master/mnist 简介 利用tensorflow训练深度神经网络模型需要消耗很长时间，因为并行化计算就为提升运行速度提供了重要思路。Tensorflow提供了多种方法来使程序的并行运行，在使用这些方法时需要考虑的问题有：选取的计算设备是CPU还是...
多核和多CPU编程——并行计算模型
fpcc的专栏
03-26 2712
一、几种并发模型 一般来说，模型是抽象出来具有某些普遍特征的单元。它可能是一个（组）公式，也可能是一个算法等等。目前比较常见的几个模型有如下几个： 1、PRAM PRAM（Parallel Random Access Machine，随机存取并行机器）模型是一种抽象的并行计算模型，即共享存储的SIMD模型。其假定有一个无限容量大的共享存储器，具有N个（N可达无限）功能、架构相同的处理器，相关处理器随时可以通过共享存储单元相互交互数据。根据处理器对共享存储单元同时读、同时写的限制，PRAM模型可以分为下面几种
[多核并行计算]进程间通信-性能研究
于宸
09-05 1152
  首先介绍下多核并行计算的场景，及测试方法： （1）并行计算运用在特定大型服务器之上，其硬件水平很高，可能有多几百到上千个cpu。 （2）这些cpu分成了2类，一类是控制cpu，作为主控，用于发起计算，与其他CPU交互，发起计算通知，分析并统计结果等作用；第二类是计算cpu（占大多数）。系统中绝大多数cpu属于计算cpu，因为整个系统就是为了高性能计算。由于计算量大，所以需要很多很多的cp...
【Python 多核并行计算】
wangmingshi666的博客
12-16 4688
Python多核并行计算
Matlab使用：多核并行计算
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Ten_yn的博客
11-25 3万+
Matlab使用：多核并行计算 Matlab程序的运行效率，很大程度上决定着科研工作的效率。如果能把循环转变为矩阵运算无疑是最高效的，但实际使用的过程中经常碰到不得不循环的情况。如果循环次数很多，运行速度就会大大减慢，此时使用并行计算可以很好的提高效率。 这里给出一个并行计算的例子，同时提醒几点注意事项。 %% 启动并行计算 core_number=2; %想要...
探索操作系统多内核的并行计算能力
最新发布
操作系统内核探秘的博客
07-21 676
本文旨在帮助读者理解多核处理器在操作系统中的工作原理，掌握基本的并行编程概念和技术。我们将覆盖从硬件架构到软件实现的完整知识链，重点关注操作系统如何管理和优化多核资源。我们将首先介绍多核计算的基本概念，然后深入探讨操作系统如何管理多核资源，接着通过实际代码示例展示并行编程技术，最后讨论应用场景和未来趋势。多核处理器：一个物理处理器芯片上集成多个独立执行核心的CPU并行计算：同时使用多个计算资源解决一个问题的计算方法线程：操作系统能够进行运算调度的最小单位，被包含在进程之中同步。
多核cpu是并发还是并行_多核CPU及其带来的并发更改
cusi77914的博客
06-30 7269
摩尔定律-戈登·摩尔在1965年的预测，即每个集成电路组件的数量将每18到24个月翻一番-举行了真，并预计将保持真，直到2015 - 2020年（参见相关主题 ）。 直到2005年，CPU时钟速率也一直持续提高，这本身足以提高在这些CPU上执行的所有应用程序的性能。 应用程序开发社区在性能改进方面一路顺风，而很少或根本没有投资于算法改进。 但是，自2005年以来，时钟速率的增长和晶体管数量...
python什么是多核并行计算
03-25
### Python 中多核并行计算的概念及实现方式 #### 1. 多核并行计算的基本概念 多核并行计算是指通过多个处理器核心同时执行任务，从而提高程序运行效率的一种方法。由于现代计算机通常配备多核 CPU，因此充分利用这些硬件资源可以显著提升性能[^1]。 然而，在 Python 中，默认情况下无法完全利用多核优势，因为全局解释器锁（Global Interpreter Lock, GIL）的存在使得同一时间只有一个线程能够执行 Python 字节码。这限制了纯多线程方案在 CPU 密集型任务中的表现[^2]。 --- #### 2. 使用 `multiprocessing` 模块实现多核并行计算 为了绕过 GIL 的限制，Python 提供了 `multiprocessing` 模块，该模块允许创建独立的进程来处理不同的子任务。每个进程拥有自己的内存空间和 GIL，因此可以在不同核心上并发运行。 以下是基于 `multiprocessing` 的基本实现： ```python import multiprocessing as mp import math def calculate(radius): """ 计算圆面积 """ return radius * radius * math.pi if __name__ == '__main__': radii = [1, 3, 5, 7, 9] # 创建进程池 with mp.Pool(processes=4) as pool: # 进程数可以根据实际需求调整 results = pool.map(calculate, radii) total_area = sum(results) print(f"Total area of circles: {total_area}") ``` 上述代码展示了如何使用 `Pool` 类分配任务到多个进程中，并收集最终的结果。这里的关键函数是 `pool.map()`，它会自动将输入数据分割成若干部分交给各个工作进程处理[^4]。 --- #### 3. 利用 `concurrent.futures` 简化多核编程 除了原生的 `multiprocessing` 模块外，还可以借助更高级别的接口——`concurrent.futures.ProcessPoolExecutor` 来简化开发流程。这种方式提供了类似于异步 IO 编程风格的操作体验。 下面是一个简单的例子： ```python from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor import math def compute_square_root(number): """ 计算平方根 """ return math.sqrt(number) numbers = range(10_000, 20_000) with ProcessPoolExecutor(max_workers=8) as executor: roots = list(executor.map(compute_square_root, numbers)) print(len(roots), "square roots computed.") ``` 此脚本定义了一个耗时较长的任务 (即求解大量整数的平方根)，并通过指定最大工人数量 (`max_workers`) 将其分布至八个逻辑 CPU 上完成. --- #### 4. 其他工具与框架支持 对于更加复杂的场景或者大数据量的应用场合，则可能需要用到专门设计的数据科学库或分布式计算平台，比如 NumPy/SciPy、Dask 或者 PySpark 。它们内部已经优化好了底层算法以便更好地适应大规模集群环境下的作业调度需求。 例如 Dask 可以轻松扩展 Pandas DataFrame 和 Numpy Array 的操作至整个硬盘甚至远程服务器群组之上；而 Spark 更进一步提供了一套完整的生态系统用来管理 ETL 流水线以及机器学习模型训练过程等等[^3]。 --- ### 总结 综上所述，尽管 Python 在传统意义上被认为不太擅长于真正的并行化处理，但实际上只要选用了合适的工具和技术手段，完全可以克服这一短板。无论是基础级别的标准库还是第三方增强包都能很好地满足大多数用户的实际业务诉求。
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