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。以linux为例，创建一个进程需要申请新的自己的内存空间，从父进程拷贝一些数据，所以开销是比较大的，线程(或称轻量级进程)可以和父进程共享内存空间，让创建线程的开销远小于创建进程，于是就有了现在多线程的繁荣。 ...
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2019-08-25 20:20:56
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systemctl 相关命令：service,chkconfig systemd 是 Linux 下的一款系统和服务管理器，兼容 SysV 和 LSB 的启动脚本。systemd 的特性有：支持并行化任务；同时采用 socket 式与 D Bus 总线式激活服务；按需启动守护进程（daemon）；利 ...
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2019-08-14 18:42:19
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https://www.cnblogs.com/lliuye/p/9451903.html 梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）以及小批量 ...
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2019-07-14 11:19:49
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1.简介 TensorFlow可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程，但要利用更多的GPU或者机器，需要了解如何并行化训练深度学习模型。常用的并行化深度学习模型训练方式有两种，同步模式和异步模式。 2.两种模式的区别 为帮助读者理解这两种训练模式，首先简单回顾一下如何训练深度学习模型。 ...
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2019-06-30 23:15:38
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spark围绕弹性分布式数据集（RDD）的概念展开的，RDD是一个可以并行操作的容错集合。 创建RDD的方法： 1.并行化集合（并行化驱动程序中现有的集合） 调用SparkContext的parallelize收集方法 2.外部数据集操作（引用外部系统存储的数据集） RDD操作 1.Transfor ...
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2019-06-25 16:59:55
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首先我看了讲解CUDA基础部分以后，大致对CUDA的基本了解如下： 第一：CUDA实行并行化的过程分为两部分，一个是线程块之间的并行（这是在每个线程网格中grid进行的），一个是对于每一个线程块内部各线程之间的并行化（每个block内部）； 第二：CUDA程序编写的流程： 分为主机端的程序（CPU） ...
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2019-06-16 00:18:52
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21世纪，世界已经进入数据大爆炸的时代，大数据时代已经来临。从商业公司内部的各种管理和运营数据，到个人移动终端与消费电子产品的社会化数据，再到互联网产生的海量信息数据等，每天世界上产生的信息量正在飞速增长。2009年数据信息量达到8 000亿GB，而到2011年达到1.8 ZB。图灵奖获得者Jim ...
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2019-06-11 12:46:04
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研究大数据和数据挖掘的都知道，并行化算法研究是大数据领域一个较为重要的研究热点。近年来国内外开始关注在 Spark 平台上如何实现各种机器学习和数据挖掘并行化算法设计。Spark 提供了大量的库，包括SQL、DataFrames、MLlib、GraphX、Spark Streaming。 开发者可以 ...
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2019-04-20 09:58:04
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书单简介 一份非科班程序员的晋级之路书单，跟随送书活动持续更新，目前为第一期。 基础篇 推荐理由： 涵盖从串行计算到并行计算的革命性变革，新增了关于并行化的一章，并且每章中还有一些强调并行硬件和软件主题的小节。 新增一个由NVIDIA的首席科学家和架构主管撰写的附录，介绍了现代GPU的出现和重要性， ...
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2019-04-12 13:32:09
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