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《R並行編程實戰》((美)西蒙 R.查普爾(Simon R.Chapple))電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名:R並行編程實戰
作者:(美)西蒙 R.查普爾(Simon R.Chapple)
出版社:機械工業出版社
出版時間:2017年11月
內容簡介
本書是一本構建大規模高效演算法的綜合性實用書籍,介紹各種並行技術,從R語言的並行版本lapply()的簡單應用到基於Hadoop和ApacheSpark框架的高級AWS雲。在本書的後,你將了解到影響並行效率的因素,包括:評估代碼性能和實現負載平衡;要避免的陷阱,包括死鎖和數值不穩定問題;對於你的項目,如何為適合的並行類型構建代碼和數據;如何在各種計算機系統中運行R代碼獲取佳性能。本書針對那些想要超越單線程和內存限制的R程序員,使其從中學習如何實現高效大規模演算法,這是對大數據高性能處理的必要條件。
作者簡介
About the Authors 關於作者西蒙R. 查普爾(Simon R. Chapple)是一位經驗豐富的解決方案架構師和首席軟體工程師,從事數據分析和醫療信息系統解決方案和應用的開發超過25年。他也是超級計算機HPC和大數據處理方面的專家。
Simon是Datalytics科技有限公司的首席技術官和管理合夥人,帶領一個團隊建設下一代大規模數據分析平台,該平台建立在一組由高性能工具、框架和系統所構成的可定製的工具集合基礎上,可以使從數據採集、分析到呈現的整個實時處理周期,輕松地部署到任何已有的IT操作環境中。
此前,他在Aridhia信息公司擔任產品創新總監,為蘇格蘭的醫療服務供應商建立了多個新系統,包括為蘇格蘭18周轉診治療和癌症患者的管理而提供的一體化病人路徑跟蹤系統,該系統應用了10個單獨數據系統的集成(減少病人等待時間,從而提供好的服務)。他還利用公共雲託管監測系統,為實時化療患者建立了專門的移動系統,該系統在澳大利亞進行了臨床試驗,受到護士和病人的高度贊揚,「就像在你的起居室里有一位護士……希望所有的化療病人每天都有天使般的安全舒適的護理環境。」
Simon也是ROpenCL開源軟體包的作者之一,該添加包使得用R編寫的統計程序可以應用圖形加速器晶元中的並行計算能力。
㈡ ProcessPoolExecutor並行編程
你有個程序要執行CPU密集型工作,你想讓他利用多核CPU的優勢來運行的快一點。
concurrent.futures 庫提供了一個 ProcessPoolExecutor 類, 可被用來在一個單獨的Python解釋器中執行計算密集型函數。 不過,要使用它,你首先要有一些計算密集型的任務。 我們通過一個簡單而實際的例子來演示它。假定你有個Apache web伺服器日誌目錄的gzip壓縮包:
進一步假設每個日誌文件內容類似下面這樣:
下面是一個腳本,在這些日誌文件中查找出所有訪問過robots.txt文件的主機:
前面的程序使用了通常的map-rece風格來編寫。 函數 find_robots() 在一個文件名集合上做map操作,並將結果匯總為一個單獨的結果, 也就是 find_all_robots() 函數中的 all_robots 集合。 現在,假設你想要修改這個程序讓它使用多核CPU。 很簡單——只需要將map()操作替換為一個 concurrent.futures 庫中生成的類似操作即可。 下面是一個簡單修改版本:
通過這個修改後,運行這個腳本產生同樣的結果,但是在四核機器上面比之前快了3.5倍。 實際的性能優化效果根據你的機器CPU數量的不同而不同。
ProcessPoolExecutor 的典型用法如下:
其原理是,一個 ProcessPoolExecutor 創建N個獨立的Python解釋器, N是系統上面可用CPU的個數。你可以通過提供可選參數給 ProcessPoolExecutor(N) 來修改 處理器數量。這個處理池會一直運行到with塊中最後一個語句執行完成, 然後處理池被關閉。不過,程序會一直等待直到所有提交的工作被處理完成。
被提交到池中的工作必須被定義為一個函數。有兩種方法去提交。 如果你想讓一個列表推導或一個 map() 操作並行執行的話,可使用 pool.map() :
另外,你可以使用 pool.submit() 來手動的提交單個任務:
如果你手動提交一個任務,結果是一個 Future 實例。 要獲取最終結果,你需要調用它的 result() 方法。 它會阻塞進程直到結果被返回來。
如果不想阻塞,你還可以使用一個回調函數,例如:
回調函數接受一個 Future 實例,被用來獲取最終的結果(比如通過調用它的result()方法)。 盡管處理池很容易使用,在設計大程序的時候還是有很多需要注意的地方,如下幾點:
一旦啟動你不能控制子進程的任何行為,因此最好保持簡單和純潔——函數不要去修改環境。
它會克隆Python解釋器,包括fork時的所有程序狀態。 而在Windows上,克隆解釋器時不會克隆狀態。 實際的fork操作會在第一次調用 pool.map() 或 pool.submit() 後發生。
你應該在創建任何線程之前先創建並激活進程池(比如在程序啟動的main線程中創建進程池)。
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《Java並發編程實戰》(Brian Goetz)電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名:Java並發編程實戰
作者:Brian Goetz
譯者:童雲蘭
豆瓣評分:9.0
出版社:機械工業出版社華章公司
出版年份:2012-2
頁數:293
內容簡介:
本書深入淺出地介紹了Java線程和並發,是一本完美的Java並發參考手冊。書中從並發性和線程安全性的基本概念出發,介紹了如何使用類庫提供的基本並發構建塊,用於避免並發危險、構造線程安全的類及驗證線程安全的規則,如何將小的線程安全類組合成更大的線程安全類,如何利用線程來提高並發應用程序的吞吐量,如何識別可並行執行的任務,如何提高單線程子系統的響應性,如何確保並發程序執行預期任務,如何提高並發代碼的性能和可伸縮性等內容,最後介紹了一些高級主題,如顯式鎖、原子變數、非阻塞演算法以及如何開發自定義的同步工具類。
本書適合Java程序開發人員閱讀。
作者簡介:
本書作者都是Java Community Process JSR 166專家組(並發工具)的主要成員,並在其他很多JCP專家組里任職。Brian Goetz有20多年的軟體咨詢行業經驗,並著有至少75篇關於Java開發的文章。Tim Peierls是「現代多處理器」的典範,他在BoxPop.biz、唱片藝術和戲劇表演方面也頗有研究。Joseph Bowbeer是一個Java ME專家,他對並發編程的興趣始於Apollo計算機時代。David Holmes是《The Java Programming Language》一書的合著者,任職於Sun公司。Joshua Bloch是Google公司的首席Java架構師,《Effective Java》一書的作者,並參與著作了《Java Puzzlers》。Doug Lea是《Concurrent Programming》一書的作者,紐約州立大學 Oswego分校的計算機科學教授。
㈣ c++如何並行編程
多線程才可以啊,好比一個人的大腦,計算機也不能同時工作的,即使是多線程,也是交替使用cpu的資源的
㈤ 《實戰Java高並發程序設計》pdf下載在線閱讀全文,求百度網盤雲資源
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㈥ MPI的MPI並行編程
並行編程模式
對等模式—程序的各個部分地位相同,功能和代碼基本一致,只是處理的數據或對象不同;主從模式—程序通信進程之間的一種主從或依賴關系 。
點對點通信模式
阻塞—發送完成的數據已經拷貝出發送緩沖區,即發送緩沖區可以重新分配使用,阻塞接受的完成意味著接收數據已經拷貝到接收緩沖區,即接收方已可以使用。非阻塞—在必要的硬體支持下,可以實現計算和通信的重疊。4種通信模式:標准通信模式、緩存通信模式、同步通信模式、就緒通信模式 。
組通信
一個特定組內所有進程都參加全局的數據處理和通信操作 。
功能:通信—組內數據的傳輸;同步—所有進程在特定的點上取得一致;計算—對給定的數據完成一定的操作 。
類型:1)數據移動:廣播(mpi bcast) 收集(mpi gather) 散射(mpi scater)組收集(mpi all gather)全交換(all to all);2)聚集:規約(mpi rece)將組內所有的進程輸入 緩沖區中的數據按,定操作OP進行運算,並將起始結果返回到root進程的接收緩沖區掃描(mpi scan)要求每一個進程對排在它前面的進程進行規約操作,結果存入自身的輸出緩沖區;3)同步:路障(mpi barrier)實現通信域內所有進程互相同步,它們將處於等待狀態,直到所有進程執行它們各自的MPI-BARRIER調用 。
㈦ cuda並行程序設計 gpu編程指南 pdf
這本書非常好,絕對是CUDA編程的一個必不可少的工具書。
但是我建議樓主讀原著的英文版的更好一點,中文版的翻譯有的地方並不準確。
下面是下載文件:
望採納
㈧ 《深入理解並行編程》epub下載在線閱讀,求百度網盤雲資源
《深入理解並行編程》([美] Paul E.Mckenney(保羅·E·麥肯尼))電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名:深入理解並行編程
作者:[美] Paul E.Mckenney(保羅·E·麥肯尼)
譯者:謝寶友 魯陽
豆瓣評分:7.0
出版社:電子工業出版社
出版年份:2017-7-1
頁數:514
內容簡介:
《深入理解並行編程》首先以霍金提出的兩個理論物理限制為引子,解釋了多核並行計算興起的原因,並從硬體的角度闡述並行編程的難題。接著,《深入理解並行編程》以常見的計數器為例,探討其不同的實現方法及適用場景。在這些實現方法中,除了介紹常見的鎖以外,《深入理解並行編程》還重點介紹了RCU的使用及其原理,以及實現RCU的基礎:內存屏障。最後,《深入理解並行編程》還介紹了並行軟體的驗證,以及並行實時計算等內容。
《深入理解並行編程》適合於對並行編程有興趣的大學生、研究生,以及需要對項目進行深度性能優化的軟硬體工程師,特別值得一提的是,《深入理解並行編程》對操作系統內核工程師也很有價值。
作者簡介:
Paul E. McKenney is the core contributor of Linux kernel .