回答:原文：并行计算有什么好的？硬件的性能无法永远提升，当前的趋势实际上趋于降低功耗。那么推广并行技术这个灵丹妙药又有什么好处呢？我们已经知道适当的乱序CPU是必要的，因为人们需要合理的性能，并且乱序执行已被证明比顺序执行效率更高。推崇所谓的并行极大地浪费了大家的时间。并行更高效的高大上理念纯粹是扯淡。大容量缓存可以提高效率。在一些没有附带缓存的微内核上搞并行毫无意义，除非是针对大量的规则运算（比如图形...
Shihira
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回答:用CUDA的话可以参考《CUDA by example. An introduction to general-purpose GPU programming》用MPI的话可以参考《高性能计算之并行编程技术---MPI程序设计》优就业小编目前只整理出了以下参考书，希望对你有帮助。
omgdog
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回答:分布式架构是软件系统分布式系统存储是基于存储、服务器、数据库技术、容灾热备等技术的系统集成数字经济时代，各个企业、个人都在生产数据，利用数据，数据也在社会中不断流动、循环，为这个时代创造着价值与机遇。尽管数据如此珍贵，但我们仍然会听到在集中式存储场景中，由于网络攻击、火灾、地震而造成数据故障、丢失等问题。为了防止数据出现故障、数据丢失、服务器出错、数据无法恢复等情况，越来越多企业开始把集中存储转变...
cocopeak
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回答:分布式处理，分布式系统(其实也包含分布式存储系统)一直把RAS、MTBF、MTTR等作为可靠性衡量指标，但是专业指标是CAP指标，可用性作为其中重要因素之一。CAP理论阐述了在分布式系统的设计中，没有一种设计可以同时满足一致性，可用性和分区容错性。所以一个好的分布式系统，必须在架构上充分考虑上述指标。分布式系统设计中，BASE理论作为CAP理论的折中或延伸，在分布式系统中被大量使用。分布式系统的可...
lolomaco
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回答:从计算机资源的发展来看，个人认为可以分为三个阶段：最为早期的共享式，后来的单体式，到现在的分布式。这个发展的原因，都是基于计算资源的需求。早期一台服务unix服务器，连接多个终端，每个终端单独获取计算资源，其实跟现在的云计算感觉很类似，计算资源都放在服务器端，终端比较简单。这是早期对计算资源的需求和提供的计算能力之间的供需关系决定的。后来，随着计算机的发展，对计算资源的需求的不断增加，单体式的计算...
lavnFan
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我们通常说的分布式系统其实是分布式软件系统，即支持分布式处理的软件系统，它是在通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务的，包括分布式操作系统、分布式程序设计语言及其编译(解释)系统、分布式文件系...
...套自动支持数据并行、模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架，降低了分布式训练门槛、极大的提高了硬件使用率。该框架已经成功帮助众多头部互联网公司及人工智能企业提升了大模型训练效率，节约了硬件运...
...心Team Leader，万达人工智能研究院资深研究员，长期从事分布式计算系统研究，在大规模分布式机器学习系统架构、机器学习算法设计和应用方面有深厚积累。在上一家公司就开始实践打磨一个深度优化的深度学习系统，当时从...
一 前言 在本系列文章的第一篇：用 Hadoop 进行分布式并行编程，第 1 部分： 基本概念与安装部署中，介绍了 MapReduce 计算模型，分布式文件系统 HDFS，分布式并行计算等的基本原理, 并且详细介绍了如何安装 Hadoop，如何在单机...
...装 Java 数据类型的类，这些类都能够被串行化从而便于在分布式环境中进行数据交换，你可以将它们分别视为 long, int, String 的替代品。Reporter 则可用于报告整个应用的运行进度，本例中未使用。 代码清单1public static class MapClass e...
第四章 分布式和并行计算 来源：Chapter 4: Distributed and Parallel Computing 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 4.1 引言 目前为止，我们专注于如何创建、解释和执行程序。在第一章中，我们学会使用函数作为组合和抽象的手段。第二...
整理自《架构解密从分布式到微服务》第七章——聊聊分布式计算.做了相应补充和修改。 [TOC] 前言 不管是网络、内存、还是存储的分布式，它们最终目的都是为了实现计算的分布式：数据在各个计算机节点上流动，同时各...
...况下的迁移学习非常困难。最近发表的几篇论文试图发挥分布式深度学习及可用高性能计算（HPC）资源的内存和计算能力的优势，通过利用分布式数据并行并在训练期间增加有效批尺寸来解决训练耗时的问题 [1]，[17]– [20]。这...
...件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。Hadoop的发行版除了社区的Apache hadoop外，cloudera，hortonwork...
...中。在此之前，他在Google担任软件工程师，并开发了一个分布式机器学习工具，这个工具让他获得了2008年的Google APAC 创新奖。王益曾在清华大学和香港城市大学学习，并取得了清华大学机器学习和人工智能的博士学位。此...
...Hadoop是一种框架。Hadoop是一个实现了mapreduce模式的开源的分布式并行编程框架。 所以，你现在，知道了什么是mapreduce，什么是hadoop，以及这两者之间最简单的联系，而本文的主旨即是，一句话概括：在hadoop的框架上采取mapre...
...谷歌机器学习开源项目TensorFlow在支持集群化、并行化和分布式训练方面都实现了质的飞跃。 在上周谷歌的官方博客中，谷歌公布了谷歌实验TensorFlow 0.8 不同数目的GPU能够带来的加速效果： 图中显示100个GPU可以带来接近56倍的加...
一、搬砖 vs. 分布式计算 一个人搬砖很累，几个人一起搬就会轻松很多，也会快很多： 分布并行计算和几个人一起搬砖的意思是一致的，一个资源密集型的任务（搬砖或计算），需要 一组资源（小伙伴或计算节点），并行...
一、搬砖 vs. 分布式计算 一个人搬砖很累，几个人一起搬就会轻松很多，也会快很多： 分布并行计算和几个人一起搬砖的意思是一致的，一个资源密集型的任务（搬砖或计算），需要 一组资源（小伙伴或计算节点），并行...
轻量云主机已更新简化版Windows帕鲁镜像的安装教程，现在仅需3步，就可以畅游帕鲁大陆！需要Lin...
UCloud轻量云主机已更新Linux帕鲁镜像的安装教程，现在仅需1步，就可以畅游帕鲁大陆！也欢迎大...
snifes
