并行化

Transformer模型架构深度讲解

Transformer模型与传统的RNN（循环神经网络）和LSTM（长短时记忆网络）不同，它不依赖于时间步的顺序处理，而是完全基于“注意力机制”进行计算，这使得它在训练速度、并行化能力和长期依赖问题的处理上具

·2025-07-08 11:13

大数据 ETL 工具 Sqoop 深度解析与实战指南

一、Sqoop核心理论与应用场景1.1设计思想与技术定位Sqoop是Apache旗下的开源数据传输工具，核心设计基于MapReduce分布式计算框架，通过并行化的Map任务实现高效的数据批量迁移。

·2025-07-06 12:18

基于Java的蚁群算法深度解析与完整实现

通过面向对象设计构建蚁群算法核心类库，实现包括路径构建、轮盘赌选择、局部/全局信息素更新等关键算法模块，并给出参数动态调整、精英策略、并行化计

一枚码农404·2025-07-05 14:51

Spark从入门到熟悉（篇二）

操作针对PairRDD的常用操作缓存操作共享变量分区操作编程实战创建RDD实现方式有如下两种方式实现：textFile加载本地或者集群文件系统中的数据用parallelize方法将Driver中的数据结构并行化成

·2025-07-04 05:32

MapReduce01：基本原理和wordCount代码实现

一、MapReduce概述1.概述google为解决其搜索引擎中的大规模网页数据的并行化处理问题，设计了MapReduce，在发明MapReduce之后首先用其重新改写了搜索引擎中we

冬至喵喵·2025-07-03 08:35

Day 11：Shell工具库：从“刀耕火种“到“工业革命“的效率飞跃

.高级转换技巧3.实战：JSON日志分析二、curl：API调试的"特种部队"1.诊断技巧（看到隐藏细节）2.高级参数技巧3.实战：API健康检查三、parallel：释放多核威力的"核按钮"1.基础并行化

zhysunny·2025-06-28 07:00

大模型分布式训练deepspeed环境搭建

它通过多种技术手段来加速训练，包括模型并行化、梯度累积、动态精度缩放、本地模式混合精度等。

transformer变压器·2025-06-24 20:25

Shell编程超级实战指南（全面整合增强版）001

变量操作（企业级方案）2.1数据类型深度控制2.2字符串处理大全2.3数组高级技法三、条件控制（军工级可靠性）3.1测试表达式性能对决3.2文件检查全量表3.3模式匹配超进化四、循环结构（分布式支持）4.1并行化循环引擎

韩公子的Linux大集市·2025-06-24 08:26

《Effective Python》第九章并发与并行——使用 concurrent.futures 实现真正的并行化

引言本文基于**《EffectivePython:125SpecificWaystoWriteBetterPython,3rdEdition》**的第9章并发与并行中的**Item79:Considerconcurrent.futuresforTrueParallelism**，旨在总结书中关于利用Python的concurrent.futures模块实现并行计算的核心要点，结合个人实际开发中的经

不学无术の码农·2025-06-22 11:32

探索Java Stream流：概念、应用与代码示例详解

Stream流旨在提供一种高效、简洁且易于并行化的数据处理方式，允许开发者以链式调用的方式执行一系列中间操作和终端操作，从而实现诸如过滤、映射、排序、聚合等复杂的数据处理任务。

小码快撩·2025-06-21 23:18

【AI大模型】14、Transformer架构深度解析：从并行计算到千亿参数模型的扩展密码

一、Transformer的基因密码：并行化架构的革命性突破（一）序列计算的历史性突破在Transformer诞生之前，RNN/LSTM等序列模型受困于串行计算的天然缺陷：时间复杂度瓶颈：处理长度为N的序列需

无心水·2025-06-16 14:32

MapReduce技术详解

1.MapReduce概述1.1基本概念分布式计算框架大规模数据处理自动并行化容错机制数据本地化1.2核心特性高可靠性高扩展性高容错性数据本地化简单编程模型1.3应用场景日志分析数据挖掘机器学习搜索引擎数据统计

暴躁哥·2025-06-16 08:52

高效利用多核架构进行图像搜索优化

本章探讨了通过并行化策略和优化KD树参数来提高图像搜索精度和计算密度的方法。多核架构下的KD树扩展性分析在多核环境中，图像搜索应用的可扩展性是一个挑战。

张锦云·2025-06-15 20:39

深入浅出Java ParallelStream：高效并行利器还是隐藏的陷阱？

而其中最引人注目的特性之一便是parallelStream——它承诺只需简单调用一个方法，就能让数据处理任务自动并行化，充分利用多核CPU的优势。但在美好承诺的背后，它真的是万能钥匙吗？

·2025-06-13 18:36

多面体编译的循环分块

1）循环分块，是性能优化的重要步骤2）基于多面体模型的循环变换是程序自动并行化的热点，是解决程序自动并行变换的一种有效手段。

好好学习啊天天向上·2025-06-13 08:24

Java Stream流：高效集合处理的方式

Stream提供了一种声明式、函数式的编程模型，使得集合操作更加简洁、高效且易于并行化。本文将深入探讨JavaStream的核心概念、常用操作以及实际应用场景。一、什么是Stream？

香蕉炒肉·2025-06-09 02:17

【C++】C++ 并行算法（Parallel Algorithms）介绍

C++并行算法：原理与实现C++17引入了并行算法（ParallelAlgorithms），通过在标准库算法中增加执行策略（ExecutionPolicy），实现对多核处理器的自动并行化。

晴雨日记·2025-06-08 23:59

【PyTorch】CUDA基础知识

NVIDIACUDA显卡中包含一个GPU，它能够以高度并行化的方式实现矩阵乘法。在很长一段时间，英伟达（NVIDIA）的GPU市场份额一直保持领先。他们有一套成熟的软件工具，可以充分利用硬件加速。

沐兮Krystal·2025-06-07 05:08

受用一生的定理：阿姆达尔定律

这类程序通常包含一组难以并行化的顺序语句，以及一部分可以并行化的语句。假设为P(Par

谷公子的藏经阁·2025-06-04 16:01

Android Runtime资源加载并行化实现源码级解析(102)

AndroidRuntime资源加载并行化实现源码级解析一、AndroidRuntime资源加载概述Android系统中，资源加载是应用运行的重要环节，负责将布局文件、图片、字符串等各类资源从存储介质加载到内存中供应用使用

Android 小码蜂·2025-05-31 13:36

Gauss-Seidel迭代，OpenMP并行化本质上和串行不一样，但是是收敛的

1）代码PROGRAMOPENMP_GZINCLUDE'omp_lib.h'INTEGER,PARAMETER::N=101INTEGERI,J,L,MAXIT,T,SREAL(8),ALLOCATABLE,DIMENSION(:,:)::W,X,YREAL(8)ERROR,EPS,T1,T2,dX,dY,CMAXIT=100000!最大迭代次数EPS=1E-6!收敛精度ERROR=1E6!初始误

好好学习啊天天向上·2025-05-21 01:17

如何合理的配置线程池参数

如果任务本身是严格串行的，并行化没有意义。计算资源：是否有足够的CPU核心来支持并行执行？在单核CPU上多线程主要是为了并发（应对I/O等待）、而不是真正的并行计算。

明天不下雨（牛客同名）·2025-05-18 23:47

【深度学习解惑】分析 Inception 特有的并行分支对显存占用、GPU 利用率的正负影响？

从计算效率到硬件优化的多维度探讨文章目录背景与核心问题Inception模块的并行分支设计显存占用与GPU利用率的关键挑战显存占用的正向与负向影响并行分支的显存需求模型激活值膨胀vs.参数共享优化GPU利用率的权衡分析计算并行化潜力分支间负载不均衡与同步开销实验验证与代码示例

云博士的AI课堂·2025-05-18 23:15

“ 重磅揭秘：如何打造超高效的机器学习系统，释放大模型潜力？”

目录引言一、大模型的定义与特点1.1大模型的定义1.2大模型的特点二、机器学习系统的架构设计2.1系统架构概述2.2数据处理与管道设计数据预处理与特征工程数据存储与分发2.3分布式计算与并行化2.4高效存储和模型管理三

云边有个稻草人·2025-05-12 06:15

SAPIEN ManiSkill3 入门教程（二）

系列文章目录目录系列文章目录前言一、安装1.1系统支持1.2故障排除1.2.1VulkanUbuntuMacOS1.3卸载二、快速入门2.1接口2.2GPU并行化/矢量化任务2.2.1一个场景中的并行渲染

kuan_li_lyg·2025-05-11 12:25

RDD有哪几种创建方式

这种方式适合在测试或处理小规模数据时使用，它能将本地的Python列表、Java数组等集合数据并行化到集群上。

痕517·2025-05-08 10:52

基于Transformer模型的音-字转换及代码实现

Transformer模型使用了Self-attention机制，不采用RNN的顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。

bullnfresh·2025-05-08 07:03

五子棋大师：博弈树与模式识别的智能交响

哈希加速策略第二章胜利条件判断2.1方向检测算法2.2模式匹配优化第三章搜索算法核心3.1极大极小算法3.2Alpha-Beta剪枝第四章现代AI技术4.1蒙特卡洛树搜索4.2神经网络评估第五章性能优化5.1置换表优化5.2并行化搜索第六章人机交互设计

闲人编程·2025-05-06 15:28

CompletableFuture的底层ForkJoinPool

核心区别：工作窃取算法（Work-Stealing）：空闲线程从其他线程的任务队列尾部窃取任务，提高CPU利用率任务拆分与合并：天然支持递归任务的并行化，而普通线程池需要手

LUCIAZZZ·2025-05-06 15:26

C++并发编程（十）并行算法函数

目录1.并行化的标准库算法函数2.执行策略2.1执行策略普遍产生的作用2.2std::execution::sequenced_policy2.3std::execution::parallel_policy2.4std

Cvincent976·2025-05-05 00:43

Transformer：颠覆性架构的革命之路与全景指南

一、认知破壁：重新理解序列建模1.1传统序列模型局限RNN困境：梯度消失与并行化瓶颈CNN局限：局部感受野与长程依赖Attention起源：神经机器翻译的破局者1.2核心思想可视化#缩放点积注意力实现d

Gupao1·2025-05-03 06:07

Transformer：颠覆深度学习的架构革命与技术演进

它不仅解决了传统循环神经网络（RNN）的长期依赖和并行化难题，更催生了BERT、GPT等划时代模型，成为深度学习领域的核心基石。

源滚滚编程·2025-05-03 06:06

python dask_使用 Dask 在 Python 中进行并行计算 | Linux 中国

但当你需要并行化到多核时，你不需要放弃使用Python：Dask[2]库

weixin_39947812·2025-05-01 21:30

Programming Using the Message-Passing Paradigm（使用消息传递模式编程）

消息传递编程的原理两个关键特性：假设存在一个分块地址空间（个人理解就是物理内存分块，每个处理器对应一块局部内存），只支持显示并行化分块地址空间的含义：1.每一数据单元必须属于空间的分块之一（属于某一个局部内存

对面『胶己人』·2025-05-01 02:27

文件内容课堂总结

随机森林具有处理高维数据、给出特征重要性、并行化快、可可视化等优点。Boosting：个体学习器有强依赖关系，需串行生成（如AdaBoost），通过调整数据权重提升模型性能。

2301_79975534·2025-04-25 06:16

用 Map-Reduce 并行化处理长文本总结：基于 LangGraph 的实践指南

在处理长文本总结时，我们常常会遇到一个棘手的问题：当文本长度超过大语言模型（LLM）的上下文窗口时，如何高效且准确地生成全局摘要？Map-Reduce范式为我们提供了一个优雅的解决方案。通过将任务分解为并行的映射（Map）阶段和聚合的归约（Reduce）阶段，我们可以轻松应对任意长度的文本，今天我们就来聊聊如何基于LangGraph框架实现这一流程。一、Map-Reduce核心思想：分而治之Map

佑瞻·2025-04-23 10:16

基于Python的M3U8流媒体下载系统深度解析与工程实践

通过引入线程池技术实现网络I/O密集型任务的并行化处理，结合FFmpeg多媒体框架完成视频片段的无损合并，最终构建出具有高吞吐量、高容错性的视频采集系统。

YiFoEr_Liu·2025-04-13 03:57

如何在 Linux 中使用 systemd 安排定期任务？

它通过引入并行化启动、依赖关系管理和更强大的功能，提升了系统的启动速度和管理能力。systemd的主要功能服务管理：systemd可以启动、停止、重启和监控系统服务。它通过服务单元(ser

wljslmz·2025-04-12 02:38

AI驱动测试实现的价值、流程图及核心挑战分析

驱动测试实现的价值、流程图及核心挑战分析1.AI驱动测试的核心价值基于前文的实施方案，AI在软件测试中的核心价值可归纳为以下方面：价值维度具体表现效率提升-AI自动生成测试用例，减少人工编写时间（效率提升50%+）-并行化测试执行

小赖同学啊·2025-04-09 14:09

Transformer 架构详解

Transformer模型完全基于自注意力机制，摒弃了循环和卷积操作，这使得它在处理长序列数据时具有显著优势，并且能够实现并行化计算。一、总体架构Transformer的主要架构由编码器

培根芝士·2025-04-09 09:06

Python中multiprocessing模块（多进程）

1、multiprocessing模块引入了Pool对象，它提供了一种方便的方法，可以跨多个输入值并行化函数的执行，跨进程分配输入数据（数据并行）。

看破说不破·2025-04-07 16:40

DeepSeek-R1 的构建过程：架构与训练解析

目录2.架构深入解析2.1专家混合(MoE)架构2.2专家选择与路由算法2.3并行化策略3.训练过程：大规模强化学习3.1数据准备3.2预训练策略3.3强化学习实施奖励计算算法3.4优化技术4.结果与验证

知识小报童·2025-04-01 01:55

Google 三大论文之——MapReduce

key/value对集.然后再指定一个reduce函数合并所有的具有相同中间key的中间value.下面将列举许多可以用这个模型来表示的现实世界的工作.以这种方式写的程序能自动的在大规模的普通机器上实现并行化

花月诗人·2025-04-01 00:18

NLP高频面试题（二十一）——deepseek V1-V3 分别有哪些改进，这些改进是如何对模型产生影响的

本文将按照时间线梳理DeepSeekV1、V2、V3的核心技术演变，包括架构调整（如混合专家MoE、注意力机制优化）、训练数据规模变化、训练目标改进、推理效率优化（如并行化、KV缓存优化）

Chaos_Wang_·2025-03-30 21:42

Sqoop安装部署

并行化处理基于MapReduce实现并行导入导出，提升大数据量场景的效率。自

愿与狸花过一生·2025-03-21 22:10

PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法

在上一篇文章中，我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法，展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。

进取星辰·2025-03-20 19:52

【初学者】请介绍一下指针分析（Pointer Analysis）？

它是编译器优化、程序验证、漏洞检测和并行化等领域的重要基础。1.指针分析的目标指针分析的主要目标是回答以下问题：指针变量可能指向哪些内存位置或对象？两个指针是否可能指向同一个内存位置（别名分析）？

lisw05·2025-03-20 09:00

PyTorch 深度学习实战（17）：Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练

本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法，并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。

进取星辰·2025-03-18 19:17

MATLAB 脑电数据处理代码优化：从基础到并行计算的演变

文章目录前言版本1：基础的串行处理版本2：引入并行计算提高效率版本3：进一步优化的并行化处理总结前言在处理EEG（脑电图）数据时，我们常常需要对大量信号进行滤波、降噪等操作。

自由的晚风·2025-03-13 03:50

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-脏位跟踪

支持GPU并行化设备上的实时迁移的驱动程序还必须支持脏位跟踪。介绍随着云方案中的GPU越来越受欢迎，越来越需要确保将虚拟机从一个物理主机迁移到另一个物理主机保持合理的性能。

程序员王马·2025-03-12 13:15

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