并行编程模型第9页

模型编排与编排工具示例

这通常涉及到模型的串行或并行组合，使得不同模型的输出可以作为其他模型的输入，或者多个模型的结果可以共同用于决策。模型编排在构建复杂的AI系统和自动化工作流中具有重要作用。

Ai玩家hly·2025-02-10 09:27

Python模块学习 - fabric

fabric依赖于paramiko进行ssh交互，fabric的设计思路是通过几个API接口来完成所有的部署，因此fabric对系统管理操作进行了简单的封装，比如执行命令，上传文件，并行操作和异常处理等

anhuoqiu1787·2025-02-10 05:08

算力机房选择RoCE还是InfiniBand（IB）

这允许高吞吐、低延迟的网络通信，尤其适合在大规模并行计算机集群中使用。RDMA技术有

helpme流水·2025-02-10 03:52

CUDA环境配置

本文介绍Ubuntu14.04下CUDA环境的安装过程标签高性能计算（HPC）并行化加速学习CUDA最好的去处还是NVIDIA官网，上面许多文档写的都相当不错，比如CUDA编程指南、如何使用cuRand

波小澜·2025-02-10 00:29

Spring WebFlux：响应式编程

在软件开发领域，随着互联网应用的规模和复杂性不断增加，传统的编程模型逐渐暴露出一些局限性，尤其是在面对高并发、大规模数据流处理等场景时。

春哥的魔法书·2025-02-09 21:40

快速掌握Reactor Core实现响应式编程

ReactorCore是Java8提供的实现响应式编程模型，它基于ReactiveStream规范之上(构建响应式应用的标准)。

梦想画家·2025-02-09 17:10

MapReduce是什么？

MapReduce是一种编程模型，最初由Google提出，旨在处理大规模数据集。它是分布式计算的一个重要概念，通常用于处理海量数据并进行并行计算。

头发那是一根不剩了·2025-02-09 16:03

pgBackRest 是专为 PostgreSQL 设计的开源备份与恢复工具，以其高性能、可靠性和灵活性著称

它支持全量备份、增量备份、并行备份/恢复和加密等特性，适用于大规模数据库和关键业务场景。

zxrhhm·2025-02-09 13:14

Ollama部署 DeepSeek-R1:70B 模型的详细步骤

若使用NVIDIAT4（16GB显存），需多卡并行（如8卡）或开启量化（如q4_0、q8_0）。内存需求：建议至少64GB系统内存。存储空间：模型文件约40-140GB（取决于量化方式）。

MonkeyKing.sun·2025-02-09 12:11

RK3568的ISP功能

接口兼容：支持MIPI-CSI（2-4Lane）、DVP并行接口、LVDS等，适配多种传感器。图像增强处理3D降噪（3DNR）

沐风_ZTL·2025-02-09 12:35

20个python经典最新热点面试题，以及对应的答案和超全超详细解析

对于CPU密集型任务，GIL的存在会限制多线程的并行性能，因为即使在多核处理器上，

计算机搬砖艺术家·2025-02-09 09:15

14.4K+ Star！GPT Researcher：一个基于AI的智能研究助手

GPTResearcher的设计灵感来源于最新的Plan-and-Solve和RAG论文，目标是解决错误信息、速度、确定性和可靠性问题，通过并行化智能体工作而不是同步

鱼满满记·2025-02-09 07:00

c/c++蓝桥杯经典编程题100道（14）矩阵转置

仅限方阵，难度★★）四、C++实现解法1：使用STL容器（难度★☆）解法2：原地转置优化（方阵，难度★★）五、总结对比表六、特殊方法与内置函数补充1.C语言中的变长数组（VLA）2.C++的swap函数3.并行化优化一

tamak·2025-02-09 07:29

【CUDA】 GPU与CPU体系结构对比

1.GPU与CPU运算性能对比在面对并行任务处理时,CPU与GPU的体系结构在设计理念上有着根本的区别。

WHAT816·2025-02-09 05:16

AI硬件加速：CPU vs GPU性能对比

AI硬件加速：CPUvsGPU性能对比关键词：人工智能、硬件加速、CPU、GPU、性能对比、硬件架构、并行计算、优化策略、项目实战摘要：本文将深入探讨AI硬件加速领域中的两个核心组件：CPU和GPU，通过性能对比分析

AI天才研究院·2025-02-09 05:06

.NET FrameWork 4.0 新特性

具体来说，本文中将介绍.NET框架4的如下一些新功能和改进特征：应用程序兼容性和部署\内核新功能及改进\托管扩展框架\并行计算\网络编程\Web开发\客户端开发\数据\通信和工作流一、应用程序兼容性和部署除了一些在安全

浪子回头了·2025-02-09 04:35

5000字带你精通golang sync包的所有姿势

golang是一门支持并发编程的语言，它提供了goroutine和channel等机制来实现多个任务的并行执行。但是，并发编程也会带来一些挑战，比如数据竞争、死锁、内存泄漏等。

bactcolor·2025-02-09 04:04

沸点 | 嬴图Powerhouse全面发布：从用户视角看嬴图实时图数据库的成长与价值

嬴图Powerhouse，直译过来就是能量站、动力站，它是嬴图自2019年发布高密度并行图计算引擎以来的一个里程碑，包括对整个产品架构的一个彻底革新，为大量复杂数据进行计算、分析和存储提供了快速和强大的动力支持

XAI嬴图·2025-02-09 03:28

【MapReduce】分布式计算框架MapReduce

它的设计初衷是解决搜索引擎中大规模网页数据的并行处理问题，之后成为ApacheHadoop的核心子项目。它是一个面向批处理的分布式计算框架；在分布式环境中，MapRedu

桥路丶·2025-02-08 15:00

vue - element UI table合并行合并列

vue-elementUItable合并行合并列Max.Bai2019-12先看下效果：0.基本思路合并行：如果上一行和这一行值一样，开始计算span，不一样就返回合并span合并列：如果上一列和这一列值一样

max229max·2025-02-08 15:00

vue 表格动态合并行和列

exportdefault{name:'component_name',data(){return{loading2:false,tableData2:[这里数据就不写了],//行合并数据和列合并数据spanRowArrs:[],spanColArrs:[],pos:0//角标索引};},methods:{//data==>后端返回表格数据//prop==>依据前端表格渲染的prop值,按顺序传入

橙s曦·2025-02-08 14:29

kikyo哎哟喂·2025-02-08 13:17

第19章《VTK并行渲染》

在VTK中，并行渲染是一种优化计算和渲染性能的技术，尤其在处理大规模数据集时非常重要。VTK提供了一些工具和方法来利用多核处理器、分布式计算环境以及GPU加速来进行并行渲染。

《雨声》·2025-02-08 07:32

2025年大年初一篇，C#调用GPU并行计算推荐

C#调用GPU库的主要目的是利用GPU的并行计算能力，加速计算密集型任务，提高程序性能，支持大规模数据处理，优化资源利用，满足特定应用场景的需求，并提升用户体验。

zzlyx99·2025-02-08 02:30

【node-gyp】坑爹的BUG node.lib: fatal error LNK1106 解决方案

若要启用并行生成，请添加“/m”开关

一墨滢一·2025-02-07 19:20

MOE-conformer 流式多语种语音识别

每个专家是一个独立的神经网络(可以是MLP、CNN、RNN等)输入数据会被路由分配到不同的专家进行处理，目的是确定最适合处理输入的专家模型各个专家独立处理得到的结果进行加权聚合后输入结果各个专家独立计算，容易实现数据并行通过组合不同专家的强项

深度学习-视听觉·2025-02-07 14:16

Python 如何使用dask库来并行化Pandas DataFrame

Dask是一个用于并行计算的Python库，它可以处理比内存大得多的数据集。

openwin_top·2025-02-07 11:21

python-20-理解多进程多线程，进程池，线程池，进程间通信最详细整理！

多进程：1.多进程是通过创建多个独立的进程来并行执行任务举个例子：你电脑是8核心的，那么可以创建超过8个进程，但是超过8个进程会导致上下文切换开销增加，从而导致降低性能！说句人话，当

SEEONTIME·2025-02-07 09:08

4.2 过拟合与欠拟合

线性回归训练学习的时候编程模型会变得复杂，这里就对应

望云山190·2025-02-07 05:11

Java 8 Stream 方法详解

一句话概述学习stream()方法可以使得我们的编程工作更加高效、清晰、优雅，并且更容易处理并行化计算。为什么要学习JavaStreamAPI？

AI天才研究院·2025-02-06 23:32

运维和云计算机,云计算和 AWS 概述（一）

#云计算基础##概念一种基於互联网技术以服务的方式提供客戶可扩展和IT弹性能力的计算模式*灵活性AWS让企业能够使用他们所熟悉的编程模型、操作系统、数据库和架构。

taziku_co·2025-02-06 21:49

快速掌握用python写并行程序

一、大数据时代的现状当前我们正处于大数据时代，每天我们会通过手机、电脑等设备不断的将自己的数据传到互联网上。据统计，YouTube上每分钟就会增加500多小时的视频，面对如此海量的数据，如何高效的存储与处理它们就成了当前最大的挑战。但在这个对硬件要求越来越高的时代，CPU却似乎并不这么给力了。自2013年以来，处理器频率的增长速度逐渐放缓了，目前CPU的频率主要分布在34GHz。这个也是可以理解的

python2021_·2025-02-06 12:18

JUC并发编程常用锁三个辅助类的使用

JUC并发编程就是多线程的进阶版，所以很多多线程没写到的会在这里写到目录并发和并行的区别Lock锁公平锁和非公平锁Lock锁使用复习synchronized锁和lock锁区别防止虚假唤醒的方法conditioncondition

Andrew0219·2025-02-06 10:06

使用python实现Hadoop中MapReduce

Hadoop包含HDFS(分布式文件系统)、YARN（资源管理器）、MapReduce（编程模型）。

qq_44801116·2025-02-06 06:10

【Triton 教程】triton.autotune

Triton是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于Python的编程环境，以高效编写自定义DNN计算内核，并能够在现代GPU硬件上以最大吞吐量运行。

·2025-02-06 05:56

Hadoop1.0和2.0的主要区别

Hadoop，组件主要由HDFS和MapReduce两个系统组成，HDFS是一个分布式文件存储系统，MapReduce是一个离线处理框架，分为三部分，运行时环境为JobTracker和TaskTracker，编程模型为

web_15534274656·2025-02-06 03:43

Hadoop1.0-HDFS介绍

Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。最核心的模块包括HadoopCommon、HDFS与MapReduce。

szjianzr·2025-02-06 03:13

大规模语言模型从理论到实践 DeepSpeed实践

实践文章目录大规模语言模型从理论到实践DeepSpeed实践1.背景介绍1.1大规模语言模型的兴起1.2训练和部署LLM的挑战1.3DeepSpeed：赋能LLM规模化1.4本文结构2.核心概念与联系2.1模型规模与性能的关系2.2模型并行化

AI天才研究院·2025-02-06 01:59

为AI聊天工具添加一个知识系统之59 数据库和程序的并行设计

本文要点要点数据系统有三级存储库：元对象设施库（资源库），元数据仓库（源码库）和数据库（数据库）三个库的分别管理的实体是（文档块Trunk的）模块，（程序块Block）组件和（数据块piece的）对象，需要提供不同的容器使用不同的机器完成这些实体的ETL.。容器包括三个不同时期的运行时容器，开发阶段的容器和生产过程的容器还要考虑各时期它们的测试。这里的测试应包括功能测试、能力评估和性能证明。另外还

一水鉴天·2025-02-05 23:38

NVIDIA的算力支持

NVIDIA的GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力，成为了深度学习和人工智能（AI）领域的主流硬件。NVIDIA的Turing架构引入了更强的张量计算能力，使得深度学习任务能够更

杭州大厂Java程序媛·2025-02-05 16:55

在量子计算与AI结合的未来，是否能够实现更高效、更复杂的模式识别和数据处理？

通过量子计算的并行处理能力和AI模型的智能学习能力，未来有望实现比传统计算更高

concisedistinct·2025-02-05 03:16

【2024第一期CANN训练营】Ascend C算子开发基础篇

AscendC是面向算子开发场景的编程语言，它原生支持C和C++标准规范，并提供了多层接口抽象、自动并行计算等关键技术，以提高算子开发效率。

小超编程·2025-02-05 03:45

嵌入式-ARM-学习总结（6）：串口通信UART

嵌入式-ARM-学习总结（6）：串口通信UART一、通信的基本概念1.同步通信和异步通信2.电平信号和差分信号3.并行接口和串行接口4.单工通信和双工通信二、串口通信的基本概念1.串口通信的特点：异步、

努力学习的花椰菜·2025-02-05 00:26

Kafka架构

其分区架构不仅赋予了Kafka强大的并行计算能力，使其能够高效处理海量数据，还显著提升了系统的容灾能力，确保在复杂的运行环境中始终保持稳定可靠。

优人ovo·2025-02-04 22:41

WPF工控源码分享：打造现代化工业控制界面

://gitcode.com/open-source-toolkit/03600项目介绍在工业自动化领域，WPF（WindowsPresentationFoundation）因其强大的界面设计和灵活的编程模型而备受青睐

左蜜润·2025-02-04 19:54

Java8的新特性

目录1.Lambda表达式语法和使用方法引用和构造器引用2.函数式接口定义使用内置的函数式接口3.StreamAPI创建StreamStream的操作并行流和串行流4.接口的默认方法接口的默认方法和静态方法方法冲突类优先

changelzj·2025-02-04 18:40

21-重构大杀器！流量回放让线上BUG无处遁形，QA团队集体沉默…

1流量回放的意义经常多需求并行开发，还可能夹杂着应用重构和拆分。基本很难做到不改动老逻辑，只要有改动就可能存在考虑不周。代码

·2025-02-04 18:33

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

FPGA以其并行处理能力、低延迟和灵活性，是加速CNN推理的理想硬件平台。通过在FPGA上实现CNN，可以显著提高实时应用中的推理效率。应用使用场景实时图像识别：如智能手机摄像头中的面部识别。

鱼弦·2025-02-04 18:37

LINUX系统进程管理

.虚拟内存信息8.处理器特定信息三、进程的相关操作（一）进程标识符相关操作（二）进程的创建（三）进程的等待（四）进程的结束四、进程管理工具一、进程概述进程是计算机系统中最重要的概念之一，在计算机系统中并行运行着大量的程序

兜哥·2025-02-04 17:33

python多线程、多进程和线程池编程

由于GIL的存在，即使在多核处理器上，使用多线程的Python程序也不能实现真正的并行执行。GIL的目的和影响目的：内存管理安全：Python使用引用计数来管理

NickDeCodes·2025-02-04 12:26

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