并行化

Nautilus Chain 主网上线在即，一文盘点该生态即将上线的项目

NautilusChain是行业内第一个并行化，且运行速度最快EVMRollup的L3扩容方案，作为首个模块化链，存储、计算、共识等都在不同的模块中，意味着其能够获得更高的可拓展性与扩容能力，并在Layer2
BTColdman·2023-06-18 05:14

Stream流 - 获取Stream和转换操作(含基本数据类型流)

Stream可以并行化操作，Stream的并行操作是依赖Java7中引入的Fork/Join框架拆分任务和加速处理过程，并且允许数
Jothan Zhong·2023-06-17 03:34

Nautilus Chain 主网上线在即，一文盘点该生态即将上线的项目

NautilusChain是行业内第一个并行化，且运行速度最快EVMRollup的L3扩容方案，作为首个模块化链，存储、计算、共识等都在不同的模块中，意味着其能够获得更高的可拓展性与扩容能力，并在Layer2
WilliamMeta·2023-06-16 23:09

Nautilus Chain 主网上线在即，一文盘点该生态即将上线的项目

NautilusChain是行业内第一个并行化，且运行速度最快EVMRollup的L3扩容方案，作为首个模块化链，存储、计算、共识等都在不同的模块中，意味着其能够获得更高的可拓展性与扩容能力，并在Layer2
QiJublockchain·2023-06-15 23:14

异步线程:CompletableFuture、@Async

通常指定一个方法使用的异步方法调用，而CompletableFuture可以一个方法体内对请求体进行排序组合成链式调用再返回目录1.CompletableFuture总体架构2.计算完成时回调方法串行化与并行化串行化案例
景庆197·2023-06-15 01:23

【编程技巧（三）】并行化+分治：大矩阵运算的终极解决方案

在对一个大矩阵执行相关性计算或JaccardIndex的计算时，其实执行的是矩阵任意两行（这里假设要进行分析的对象是矩阵的每个行）之间的两两的计算，若这个矩阵的规模非常庞大，有n行时，计算的时间复杂度就是，这个时候可以采用并行化策略来加速这个进程
UnderStorm·2023-06-14 05:50

模型压缩- 剪枝/量化/蒸馏/AutoML

由于矩阵操作的并行化，减去单个像素
NCU_wander·2023-06-13 16:23

如何设计神经网络的硬件加速器

这些处理器通常具有高度并行化的设计，能够大大加速神经网络的训练和推理。使用FPGA芯片，这种芯片的灵活性比专
Shen Planck·2023-06-11 10:38

有限差分时域法（FDTD）计算电磁学的并行代码_C语言

目录引言有限差分时域法（FDTD）FDTD并行化FDTD并行代码_C语言结论参考文献引言电磁学是许多工程和科学学科的基础，例如无线通信、雷达、微波设备、光纤通信、医学成像等等。
快撑死的鱼·2023-06-09 22:50

Transformer模型简介

Transformer在机器翻译任务上的表现超过了RNN，CNN，只用encoder-decoder和attention机制就能达到很好的效果，最大的优点是可以高效地并行化。
gb4215287·2023-06-09 00:28

nn.MultiheadAttention

所谓Multi-HeadAttention其实是把QKV的计算并行化我们先不考虑其并行化的计算过程，只关注他的输入输出。上面两个图，图一是对第i个词执行注意力机制的过程。
yf416·2023-04-21 14:39

【博学谷学习记录】超强总结，用心分享丨人工智能 自然语言处理 BERT、GPT、ELMO对比学习简记

目录三模型架构BERTGPTELMO三者差异点三模型架构BERT优点在11个NLP任务上取得SOAT成绩.利用了Transformer的并行化能力以及长语句捕捉语义依赖和结构依赖.BERT实现了双向Transformer
鹏晓星·2023-04-20 20:03

C/C++编译器并行优化技术：并行优化针对多核处理器和多线程环境进行优化，以提高程序的并行度

自动并行化：编译器自动分析代码，找出可以并行执行的部分，将这些部分转换为多线程或多核处理器可以并行执行的代码。自动向量化：将循环中的操作转换为单指令多数据（SIM
泡沫o0·2023-04-20 03:48

CompletableFuture异步编排

CompletableFuture异步编排1、CompletableFuture异步编排1.1为什么需要异步编排1.2CompletableFuture介绍1.3创建异步对象1.4线程串行化与并行化方法
别团等shy哥发育·2023-04-20 03:44

启动加速方案

1、SpringBean异步初始化2、模块并行化启动3、减少业务初始化4、延迟初始化，非必要的bean进行延迟加载5、SpringContextIndexer6、关闭JMX7、关闭分层编译8、关闭endpoins
一丝轻风、·2023-04-18 20:19

昇思MindSpore“自动向量化Vmap”介绍与示例

CSDN社区云一、什么是“自动向量化Vmap”自动向量化Vmap官方地址MindSpore这应该是非常常见的问题了：自动向量化Vmap是MindSpore深度学习框架中的一个重要特性，用于自动地将数据并行化执行
在下周周ovo·2023-04-18 12:58

Ceph

高性能：数据分布均衡，并行化度高。对于objectsstorage和blockstorage,不
想成为大师的学徒小纪·2023-04-18 07:27

Sklearn——集成模型

sklearn——集成模型1.bagging2.决策树的bagging2.1随机森林2.2极端随机森林2.3参数2.4并行化3.Adaboost3.1用法4.GradientTreeBoosting4.1
是菜鸡小小陈啊·2023-04-16 16:10

自学大数据第16天~Pig安装与配置及其他

Pig程序的显着特性是它们的结构适合大量的并行化，这反过来使它们能够处理非常大的数据集。
CodeMartain·2023-04-16 16:05

量化工具Numpy知识1：并行化思想与基础操作

Numpy的输出是一个非常大且连续的并由同类型数据组成的内存区域，所以可以构造一个比普通列表大得多的数组，并且灵活高效地对数组中所有的元素进行并行化操作。一、并行化思想示例1：构建10000个元
APRII2·2023-04-16 13:02

Pytorch 如何高效使用GPU

GPU（GraphicProcessUnits，图形处理器）的众核体系结构包含几千个流处理器，可将矩阵运算并行化执行，大幅缩短计算时间。随着
血_影·2023-04-15 18:33

MapReduce简述

它提供了一个庞大但设计精良的并行计算软件框架，能自动完成计算任务的并行化处理，自动
会飞的bird·2023-04-15 15:15

pytorch | 使用vmap对自定义函数进行并行化/ 向量化的执行

0.参考pytorch官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.func.vmap.html#torch-func-vmap关于if语句如何执行：https://github.com/pytorch/functorch/issues/2571.问题背景笔者现在需要执行如下的功能：root_ls=[func(x,b)forxininpu
Rilkean heart·2023-04-14 17:55

CUDA基础（一）同步、并行与计时的初步理解

并行并行程序中经常的一种现象：把串行代码并行化时对串
Codiplay·2023-04-13 11:02

【TimeSerias】Transformer

Sequence1.rnn和cnnRNN很难并行化CNN很难捕捉较远的信息2.Self-attention拿每个queryq去对每个keyk做attention计算输出Self-attition矩阵计算
Dovake·2023-04-13 09:50

2、利用map实现并行任务技巧

何不试试mapmap这一小巧精致的函数是简捷实现Python程序并行化的关键。map源于Lisp这类函数式编程语言。它可以通过一个序列实现两个函数之间的映射。
python与数据分析·2023-04-12 21:36

Colossal-AI的安装

Colossal-AI是一个集成的大规模深度学习系统，具有高效的并行化技术。该系统可以通过应用并行化技术在具有多个GPU的分布式系统上加速模型训练。该系统也可以在只有一个GPU的系统上运行。
努力的猜猜·2023-04-12 13:19

Golang应用程序性能优化技巧分享

目录一、概述二、关于性能优化的方向延迟问题资源效率算法效率三、提高Golang应用程序性能的最佳实践1.并行化CPU工作2.观察你的超时3.使I/O操作异步4.减少Goroutines的使用5.使用无锁算法
·2023-04-12 01:51

uboot阶段armv8处理器多核启动

需求为了提升uboot阶段并行化效率，希望在uboot中使用另外一个CPUCORE执行函数，加快系统启动时间。只要core0和core1两个CPU并发起来，暂时不考虑CPU之间的同步与竞争。
寒暄12233·2023-04-11 22:28

一文理解Transformer整套流程

关于注意力机制可以参看这篇文章，trasnformer可以说是完全基于自注意力机制的一个深度学习模型，因为它适用于并行化计算，和它本身模型的复杂程度导致它在精度和性能上都要高于之前流行的RNN循环神经网络
xunan003·2023-04-11 17:47

python 列表 随机采样_pytorch随机采样操作SubsetRandomSampler()

补充知识：Pytorch学习之torch----随机抽样、序列化、并行化1.torch.manual_seed(seed)说明：
weixin_39536427·2023-04-11 07:50

2023秋招日寄

做过云（老板项目打杂）、闲暇时间看过CTF（仅限于看过，签到题都不一定做得出来）、时间序列相关的深度学习异常检测（EI毕业会已中），现在在云上做控制工程，主要用到并行化（一区二作在投）和基于同态加密的隐私保护
PenguinLeee·2023-04-10 13:56

unity延迟执行下一行代码_Unity C# Job System介绍(四) 并行化Job和故障排除(完结)

翻译自官方文档，原文地址https://docs.unity3d.com/Manual/JobSystem.html并行化jobParallelForjobsdocs.unity3d.com当调度Jobs
weixin_39952031·2023-04-10 03:06

人工智能(Pytorch)搭建transformer模型,真正跑通transformer模型，深刻了解transformer的架构

相较于RNN和CNN，transformer模型更高效、更容易并行化，广泛应用于神经机器翻译、文本生成、问答等任务。一、transformer模型transfor
微学AI·2023-04-09 23:04

机器学习笔记：GBDT的并行化训练

@作者:机器学习算法@迪吉老农最近使用GBDT时，想通过分布式进行训练，尝试了一些框架，但原理不太了解。有些东西与同事讨论后，也还不甚明了，于是专心看了一下文档，在此记录一下。1、分布式原理常用分布式训练方式，应该是参数服务器。worker把sample的统计结果推送到单台参数服务器机器上，参数服务器汇总后，再推送到worker端。有点类似于单reducer的方式。相比于参数服务器的中心化方案，这
迪吉老农·2023-04-09 22:30

Transformer 介绍

相比于传统的循环神经网络模型，如LSTM和GRU，Transformer模型具有更好的并行化能力和更短的训练时间，在处理长序列任务方面表现出色，因此在自然语言处理领域得到了广泛应用。
onlyfansnft.art·2023-04-09 15:22

Scalpel: 根据基础硬件并行化定制DNN剪枝

Scalpel:根据基础硬件并行化定制DNN剪枝0摘要随着深度神经网络（DNN）的规模不断增长以提高准确性并解决更复杂的问题，其能耗也会随之扩大。
GaleZhang·2023-04-09 05:54

编译优化之 - 向量化优化入门

自动向量化（automaticvectorization）是自动并行化（automaticparallelization）的一种特殊情况，它将一次处理一对的标量运算转换为一次并行处理多对的向量运算。
zhugl0·2023-04-07 08:55

用java自制简易线程池(不依赖concurrent包)

很久之前人们为了继续享用并行化带来的好处而不想使用进程，于是创造出了比进程更轻量级的线程。
xindoo·2023-04-07 07:25

系统架构常用的优化手段

静态化：动态数据和静态数据分离异步化：使用异步化减少主流程中的非关键业务逻辑并行化：使用多线程并发处理，缩短响应时间内存优化：减少对象大小，减少对象创造，数据模型优化去重复运算：业务逻辑优化，或使用缓存减少数据库操作
mask哥·2023-04-06 18:23

DNSPod十问孙子荀：电竞大神+AI专家，鹅厂程序员的双面人生

2011年在百度从事HPC并行化算法研究，2012年加入腾讯从无到有带领团队构建了信息流的内容平台、游戏领域内容营销技术体系。
DNSPod·2023-04-06 14:14

PySpark基础之RDD的创建

文章目录1.并行化创建2.读取文件创建SparkRDD编程的程序入口对象是SparkContext对象(不论何种编程语言)，只有构建出SparkContext，基于它才能执行后续的API调用和计算。
不忘初欣丶·2023-04-06 14:59

MapReduce：大型集群上的简单数据处理

以这种函数类型编写的程序在一群日常机器上自动并行化并执行。运行时系
shijinupc·2023-04-06 13:54

Linux中实现程序开机自启——将程序配置为系统服务

二、systemdsystemd是一个Linux系统基础组件的集合，提供了一个系统和服务管理器，运行为PID1并负责启动其它程序；支持并行化任务；按需启动守护进程（daemon）；简单地说"system
牛奶咖啡13·2023-04-06 03:07

linux 并行 模式,并行设计模式-Master/Worker

Master-Worker设计模式核心思想是将原来串行的逻辑并行化，并将逻辑拆分成很多独立模块并行执行,其中主要包含两个主要组件Master和Worker，Master主要讲逻辑进行查分，拆分为互相独立的部分
Jerry Jho·2023-04-05 09:56

Transformer原理及其应用

相较于RNN结构可以进行并行化训练，能够拥有全局信息。
cckyol·2023-04-05 07:34

逻辑回归LR(Logistic Regression)原理以及代码实践

简介逻辑回归应该算得上是机器学习领域必须掌握的经典算法之一，并且由于其简单有效、可并行化、可解释性强等优点，至今仍然也是分类问题中最基础和最受欢迎的算法之一。
HaloZhang·2023-04-04 18:40

Transformer初识

与之前主流的翻译模型相比，transformer的依然是一个encoder-decoder结构，改变的主要是encoder和decoder内部的组成，改变结构带来的优势是使得模型可以并行化训练。
妖皇裂天·2023-04-04 13:29

Apache Hive与Spark。

这是一种分布式处理的通用形式，它包含多个组件：Hadoop分布式文件系统（HDFS），以Hadoop本地格式存储文件并在集群中并行化它们；YARN，用于协调应用
你今天机器学习了么·2023-04-04 07:43

Python之numpy详细教程

Numpy学习笔记Numpy介绍ndarray介绍ndarray与Python原生list运算效率对比ndarray的优势内存块风格ndarray支持并行化运算（向量化运算）效率远高于纯Python代码
ZSYL·2023-04-03 13:12
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他