Synchronized和ReentrantLock

本文详细比较了Synchronized和ReentrantLock两种锁机制,包括它们的实现层次、锁状态判断、公平性、中断性、锁释放方式、获取锁的灵活性及线程调度策略,帮助读者深入理解两者的差异。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Synchronized和ReentrantLock的区别

原理弄清楚了,顺便总结了几点Synchronized和ReentrantLock的区别:

  1. Synchronized是JVM层次的锁实现,ReentrantLock是JDK层次的锁实现;
  2. Synchronized的锁状态是无法在代码中直接判断的,但是ReentrantLock可以通过ReentrantLock#isLocked判断;
  3. Synchronized是非公平锁,ReentrantLock是可以是公平也可以是非公平的;
  4. Synchronized是不可以被中断的,而ReentrantLock#lockInterruptibly方法是可以被中断的;
  5. 在发生异常时Synchronized会自动释放锁(由javac编译时自动实现),而ReentrantLock需要开发者在finally块中显示释放锁;
  6. ReentrantLock获取锁的形式有多种:如立即返回是否成功的tryLock(),以及等待指定时长的获取,更加灵活;
  7. Synchronized在特定的情况下对于已经在等待的线程是后来的线程先获得锁,而ReentrantLock对于已经在等待的线程一定是先来的线程先获得锁;
内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值