foreach并行

kvm虚拟化的概念与作用

CPU的虚拟化技术可以单CPU模拟多CPU并行，允许一个平台同时运行多个操作系统，并且应用程序都可以在相互独立的空间
千航@abc·2025-03-20 15:23

【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

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（21）.并行计算与性能优化

并行计算与性能优化在纳米尺度仿真中，计算资源的需求往往非常庞大。为了提高计算效率和缩短计算时间，并行计算和性能优化成为不可或缺的技术手段。
kkchenjj·2025-03-20 07:12

c++高性能多进程 cuda编程: safe_softmax实现 + cub::BlockReduce自定义归约操作

它允许线程块内的多个线程并行地对数据执行归约操作，cub::BlockRe
FakeOccupational·2025-03-20 06:35

单片机中断系统

一个高速主机和多个低速外设连接时，高速主机无法进行多任务并行处理。此时需引入“中断”。CPU在处理某一事件A时，另一事件B发出请求（中断请求）；CPU暂时中断当前的工作，转去处理事件B（中断响应和
C_Xurn·2025-03-20 00:17

【C#语言】C#中的同步与异步编程：原理、示例与最佳实践

文章目录⭐前言⭐一、同步编程：简单但低效的线性执行代码示例执行流程示意图同步编程特点⭐二、异步编程：非阻塞的高效执行代码示例执行流程示意图异步编程核心机制适用场景⭐三、并行异步编程：最大化性能代码示例执行流程示意图并行异步优势
JosieBook·2025-03-19 21:20

Apache storm

通过zk管理分布式环境和集群状态，并行地对实时数据执行各种操作。storm易于设置和操作，并且它保证每个消息将通过拓扑至少处理一次。基本上Hadoop和Storm框架用于分析大数据。
赵世炎·2025-03-19 19:09

芯片：CPU和GPU有什么区别？

GPU：设计目的是为了处理图形和并行计算任务。最初是为图形渲
InnoLink_1024·2025-03-19 19:07

Promise.all() 和 Promise.allSettled()的区别

（无论成功或失败）返回值成功时返回结果数组；失败时返回第一个错误始终返回对象数组，每个对象包含status（状态）和value（成功值）或reason（错误）适用场景需要所有Promise必须成功（如并行请求依赖全部结果的场景
风无雨·2025-03-19 16:13

YashanDB资源类型

并行执行资源适用于单机部署（非级联备）和分布式部署。CPU资源管理YashanDB的CPU资源管理用于保证数据库在稳定运行的前提下，保
·2025-03-19 16:12

如何改进Mybatis的xml自定义sql

比如：SELECT*FROMBLOGWHEREstate=‘ACTIVE’ANDtitlelike#{title}b)foreach动态SQL的另一个常见使用场景是对集合进行遍历（尤其是在构建IN条件语句的时候
abckingaa·2025-03-19 15:37

124.HarmonyOS NEXT 数字滚动动画详解(四)：性能优化指南

HarmonyOSNEXT数字滚动动画详解(四)：性能优化指南效果演示1.性能优化概述数字滚动组件的性能优化主要从以下几个方面考虑：渲染性能动画性能内存管理状态更新2.渲染优化2.1ForEach优化/
·2025-03-19 11:34

Java Stream 流的介绍

Stream流的设计目标是支持对数据集合的高效操作，尤其是能够进行链式操作、并行处理等，极大地提升了代码的可读性和可维护性。
吱屋猪_·2025-03-19 11:59

Selenium 中并行测试的重要性

对于许多团队来说，并行运行多个测试仍然是不可扩展的。他们倾向于遵循传统的顺序执行测试方法，但是这需要大量时间、精力。这时候，就需要一种更加高效的测试方法，来解决这些问题。
测试大大怪·2025-03-19 10:23

Megatron-LM训练框架和Deepspeed训练框架最主要的异同和优劣是什么

核心异同点并行策略Megatron-LM核心：以张量并行（TensorParallelism）和流水线并行（PipelineParallelism）为主，结合数据并行。
强化学习曾小健·2025-03-19 09:15

AI人工智能深度学习算法：在量子计算中的应用

人工智能的深度学习算法在处理大规模数据和复杂任务方面取得了显著的成果，而量子计算则具有强大的并行计算能力和高效的信息处理能力。
AI天才研究院·2025-03-19 04:52

深入GPU渲染流水管线：从顶点到像素的微观世界

经典渲染管线阶段划分应用阶段几何阶段光栅化阶段像素处理阶段输出合并阶段2.现代GPU架构演进SIMT架构特性：NVIDIASM(StreamingMultiprocessor)vsAMDCU(ComputeUnit)硬件管线并行度
晴空了无痕·2025-03-19 01:00

关于屏幕接口类型集锦（MCU,RGB,MIPI,LVDS,HDMI）

一、内部接口（板载接口，用于嵌入式系统）1.并行接口（1）MCU接口MCU接口（微控制器接口）的标准术语是Intel提出的8080总线标准，因此在多数文档中直接称为I8080接口或8080接口。
谢工碎碎念·2025-03-18 20:29

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

【ES6】04-对象 + 类 + 模板字符串 + 解构 + 字符串

目录1.对象1.1创建对象1.2添加属性1.3删除1.4判断是否存在1.5属性名数量1.6for...in遍历1.7forEach遍历1.8清空对象2.类2.1创建对象和模板字符串2.2私有属性值2.3
beibeibeiooo·2025-03-18 13:36

介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用

ApacheSpark的基本概念包括：弹性分布式数据集（RDD）：是Spark中基本的数据抽象，是一个可并行操作的分区记录集合。RDD可以在集群中的节点间进行分布式计算。转换（Transform
佛渡红尘·2025-03-18 13:31

以下功能模块助力企业实现流程智能化、降本增效：

1⃣‌智能流程设计器‌‌拖拽式建模‌：可视化搭建流程节点，支持条件分支、并行任务等复杂逻辑。‌AI辅助优化‌：自动检测流程瓶颈，推荐优化路径（2024版新增AI引擎）。‌
牛油果爱编程·2025-03-18 12:57

Golang学习笔记_49——解释器模式

中介者模式文章目录一、核心概念1.定义2.解决的问题3.核心角色4.类图二、特点分析三、适用场景1.金融公式引擎2.智能合约解析3.业务规则引擎四、Go语言实现示例完整实现代码执行结果五、高级应用1.表达式缓存优化2.并行解释器六
LuckyLay·2025-03-18 07:05

基于MapReduce的气候数据分析

方法上，采用MapReduce编程模型对大规模气候数据进行分布式处理，通过数据的映射和归约操作实现并行计算。结果表明，运用该技术能显著提高
赵谨言·2025-03-18 03:03

探索未来计算的新篇章：量子++（Quantum++）

这个库采用C++17标准编写，依赖性极低，仅依赖于高效能的线性代数库Eigen3和可选的OpenMP并行处
傅尉艺Maggie·2025-03-18 02:51

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 增强型屏障（二）

同步图形处理器旨在并行执行尽可能多的工作。任何依赖于先前GPU工作的GPU工作都必须在访问相关数据之前同步。增强型屏障接口使用显式SyncBefore和SyncAfter值作为逻辑位字段掩码。
程序员王马·2025-03-17 22:24

Matlab GPU加速技术

CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务，而GPU拥有数千个流处理器，专为并行计算设计。对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。
算法工程师y·2025-03-17 21:50

pytorch中的DataLoader

它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。
朋也透william·2025-03-17 21:48

智能体平台架构深度剖析：从底层到应用的全链路解析

稳固根基：基础资源层与并行平台层基础资源层是整个智能体平台的基石。其中，GPU和服务器构成了强大的计算硬件支撑，确保平台能够应对复杂的计算任务。而数据与OSS（对象存储服务）则如同智能体的“
·2025-03-17 20:18

【APM】Loki日志多行显示

上一篇文章我们搭建了Alertmanager和Loki，接下来我们来实现日志并行显示专栏：https://blog.csdn.net/zhanremo3062/category_12552674.html
运维归一·2025-03-17 15:02

当大模型训练遇上“双向飙车”：DeepSeek开源周 DualPipe解析指南

前言在大模型训练中，传统流水线并行因单向数据流和通信延迟的限制，导致GPU利用率不足60%，成为算力瓶颈。
来自于狂人·2025-03-17 13:51

前端数据模拟利器 Mock.js 深度解析

https://github.com/ccy-233/coder2retire前端数据模拟利器Mock.js深度解析一、Mock.js核心价值1.1为何需要数据模拟前后端并行开发加速接口文档驱动开发异常场景模拟测试演示环境数据构造
2501_91133317·2025-03-17 12:15

【31】单片机编程核心技巧：Switch驱动多任务跑马灯

摘要本文以STC8H单片机为例，通过Switch语句实现两路独立的跑马灯控制，系统阐述其多任务并行机制、步骤变量管理及代码实现。Switch语句通过独立的步骤变量（run_step1和run_ste
智木芯语·2025-03-17 11:37

ICC2 高效进阶：set_host_options 命令精解，数字后端设计必备！

一、set_host_options的核心价值这个命令专注于多核处理的灵活配置，无论是多线程、分布式处理还是并行任务执行，它都能轻松驾驭。
数字后端物理设计知识库·2025-03-17 09:53

82.HarmonyOS NEXT 性能优化指南：从理论到实践

：从理论到实践1.性能优化概述1.1性能指标指标类型关键指标目标值启动时间首屏渲染=[];privatepageSize:number=20;//2.使用虚拟列表build(){List(){LazyForEach
·2025-03-17 06:50

SOVD-Service Oriented Vehicle Diagnostic

文章目录前言一、SOVD是什么二、SOVD的设计目的三、应用场景四、SOVD架构前言随着自动驾驶技术的发展，车辆配置变得越来越复杂，车载软件也在迅速增长：基于HPC（高性能计算机）、异构操作系统、大量并行进程及其依赖关系的新架构也给诊断工作带来了重大挑战
诊断协议那些事儿·2025-03-17 04:06

Webpack 前端性能优化全攻略

文章目录1.性能优化全景图1.1优化维度概览1.2优化效果指标2.构建速度优化2.1缓存策略2.2并行处理2.3减少构建范围3.输出质量优化3.1代码分割3.2TreeShaking3.3压缩优化4.运行时性能优化
北辰alk·2025-03-16 21:15

DeepSeek 发布开源第二弹！让MoE架构效率提升的神助攻【DeepEP】

一、功能解析DeepEP旨在为MoE（MixtureofExperts）及其专家并行（Expert-Parallel）场景提供高效的通信库，核心功能包括：分发（Dispatch）：
碣石潇湘无限路·2025-03-16 17:51

php openssl tls1.2,openssl建立tls1连接过程(s->state的变化过程)

以下是调用openssl建立tls1连接过程中,openssl内部对握手阶段的处理过程,可以对照抓包观察以下服务端和客户端是并行进行的,只是需要接收对端消息时才会进入等待状态.为方面理解,所以将客户端和服务端的处理按顺序排好
开源故事·2025-03-16 05:25

从图形处理到通用计算的进化之路

图形处理单元，作为现代计算机中不可或缺的一部分，已经从最初的图形渲染专用处理器，发展成为强大的并行计算引擎，广泛应用于人工智能、科学计算、游戏娱乐等领域。
绿算技术·2025-03-16 04:17

NPU的工作原理：神经网络计算的流水线

·矩阵乘法单元和卷积加速器并行工作，高效完成计算。4.结果输出·计算完成后，输出结果（如分类标签、检测框）返回给主机或其他处理器。5.任务调度·在多任务场景下，NPU的任
绿算技术·2025-03-16 02:28

GPU的优势：并行计算的利器

GPU相较于CPU，在并行计算方面具有以下优势：强大的并行计算能力:GPU拥有成千上万个计算核心，能够同时执行大量的线程，非常适合处理数据并行性高的任务。
绿算技术·2025-03-16 02:28

计算机体系结构的五大流派，你知道几个？

从经典的冯·诺依曼结构到现代的并行处理结构，每一种体系结构都有其独特的优势和适用场景。今天，我们绿算与大家一起聊聊计算机体系结构的五大流派，以及它们背后的厂商和应用领域。
绿算技术·2025-03-16 02:58

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速？

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。
琛哥的程序·2025-03-16 00:18

深入理解 GPU 渲染加速与合成层（Composite Layers）

一、前端视角下的GPU加速1.CPU与GPU的协作模式在前端渲染流程中，GPU加速通过硬件并行计算能力显著提升图形处理效率。
·2025-03-16 00:16

Python数据可视化 Pyecharts 制作 Grid 组合组件

本文将介绍如何使用Grid类创建并行多图，并通过多种图表组合的
Mr数据杨·2025-03-15 22:01

信息技术基础专有名词和计算机硬件学习笔记

GPU(GraphicsProcessingUnit)图形处理器，专用于处理图形和并行计算。RAM(RandomAccessMemory)随机存取存储器，临时存储运行中的程序和数据。ROM(Read-
learning-striving·2025-03-15 21:25

ARTS Week 45

如果你要买第i件商品，那么你可以得到与prices[j]相等的折扣，其中j是满足j>i且prices[j]{letlowerPriceIndexes=[]letpriceDifference=0prices.forEach
·2025-03-15 18:06

嵌入式面试真题——上半部与下半部

软中断可以在多个CPU上并行运行，包括同一种类型的软中断，所以需要处理好同步问题，比如使用自旋锁。不过，软中断的代码必须是可以重入的，这增加了实现的复杂性。常见的应用例子是网络和块设备的数据处理。
70000cc·2025-03-15 17:57

一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。
平凡而伟大.·2025-03-15 17:23
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