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搜索关键字:并行编程    ( 315个结果
学习MPI并行编程记录
简单的MPI程序示例首先,我们来看一个简单的MPI程序实例。如同我们学习各种语言的第一个程序一样,对于MPI的第一个程序同样是"Hello Word"。/* Case 1 hellow.c */#include #include "mpi.h"int main( int argc, char *ar... ...
分类:其他好文   时间:2019-03-06 19:31:48    阅读次数:279
Swift 并行编程现状和展望 - async/await 和参与者模式
这篇文章不是针对当前版本 Swift 3 的,而是对预计于 2018 年发布的 Swift 5 的一些特性的猜想。如果两年后我还记得这篇文章,可能会回来更新一波。在此之前,请当作一篇对现代语言并行编程特性的不太严谨科普文来看待。 2016-12-20 ? 能工巧匠集 CPU 速度已经很多年没有大的突 ...
分类:编程语言   时间:2019-03-05 15:22:59    阅读次数:198
无阻塞 编程模型
无阻塞 编程模型 涉及到 异步回调流, Task, async await, 线程池, 并发编程, 并行编程, 大并发架构, 操作系统 之上 编程模型 的 发展 等等 。 我这段时间对 这个领域 的 现状 进行了一些 收集整理 和 批判 , 请看 : 《后线程时代 的 应用程序 架构》 https: ...
分类:其他好文   时间:2019-01-18 16:34:35    阅读次数:172
多线程学习
多线程的好处1、并行编程可以使程序执行速度极大的提高,java本身是一种多线程语言。2、使用多线程可以利用机器额外的处理器,资源充分利用。简单介绍 java的线程机制是抢占式的,这表示调度机制会周期性的中断线程,将上下文切换到另一个线程,从而为每个线程都提供时间片,使得每个线程都会分配到数量合理的时... ...
分类:编程语言   时间:2019-01-13 14:24:05    阅读次数:153
Scala的actor
1.ScalaActor(1)相关介绍:??Scala中的actor能够实现并行编程的强大功能,他是基于事件模型的并发机制,scala是运用消息(message)的发送、接收来实现多线程的(Java是使用共享内存实现的)。使用Scala能够更容易地实现多线程应用的开发。??一个actor是一个容器,它包含状态,行为,信箱,子actor和监督策略。所有这些包含在一个actorReference(Ac
分类:其他好文   时间:2019-01-01 22:47:38    阅读次数:257
深入C#并行编程(1) -- 了解线程
一、操作系统用进程(Processe)分隔正在执行的程序,用线程(Thread)作为操作系统分配处理器时间的基本单元,进程上下文中可以运行多个线程,进程的所有线程共享其虚拟地址空间,所有线程均可执行程序代码中的任意部分,包括其他线程正在执行的代码; 1.默认情况下,.NET程序只启动单个线程,被称为 ...
分类:编程语言   时间:2018-12-17 02:43:32    阅读次数:213
大数据学习-2 认识Hadoop
一.什么是Hadoop? Hadoop可以简单的理解为一个数据存储和数据分析分布式系统。随着互联网的普及产生的数据是非常的庞大的,那么我们怎么去处理这么大量的数据呢?传统的单一计算机肯定是完成不了的,那么大体的出路只有两条,第一种是研究更牛逼的计算机(比如说超级计算机和量子计算机),但是超级计算机和 ...
分类:其他好文   时间:2018-12-15 13:48:44    阅读次数:165
XV6锁
锁 xv6 运行在多处理器上,即计算机上有多个单独执行代码的 CPU。这些 CPU 操作同一片地址空间并分享其中的数据结构;xv6 必须建立一种合作机制防止它们互相干扰。即使是在单个处理器上,xv6 也必须使用某些机制来防止中断处理程序与非中断代码之间互相干扰。xv6 为这两种情况使用了相同的低层概 ...
分类:其他好文   时间:2018-11-10 23:53:44    阅读次数:197
Python并行编程(十一):基于进程的并行
1、基本概念 多进程主要用multiprocessing和mpi4py这两个模块。 multiprocessing是Python标准库中的模块,实现了共享内存机制,可以让运行在不同处理器核心的进程能读取共享内存。 mpi4py库实现了消息传递的编程范例(设计模式)。简单来说就是进程之间不靠任何共享信 ...
分类:编程语言   时间:2018-10-18 11:44:01    阅读次数:211
Python并行编程(十):多线程性能评估
1、基本概念 GIL是CPython解释器引入的锁,GIL在解释器层面阻止了真正的并行运行。解释器在执行任何线程之前,必须等待当前正在运行的线程释放GIL,事实上,解释器会强迫想要运行的线程必须拿到GIL才能访问解释器的任何资源,例如栈或Python对象等,这也正是GIL的目的,为了阻止不同的线程并 ...
分类:编程语言   时间:2018-10-17 11:11:35    阅读次数:193
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