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使用“boot”包进行引导的 GPU 计算
我想使用引导程序进行大型分析 我发现使用并行计算提高了引导速度 如以下代码所示 并行计算 detect number of cpu library parallel detectCores library boot boot functio
r
parallelprocessing
GPU
statisticsbootstrap
并发不是并行吗? [关闭]
就目前情况而言 这个问题不太适合我们的问答形式 我们希望答案得到事实 参考资料或专业知识的支持 但这个问题可能会引发辩论 争论 民意调查或扩展讨论 如果您觉得这个问题可以改进并可能重新开放 访问帮助中心 help reopen questi
Multithreading
concurrency
parallelprocessing
使用“AsParallel()”/“Parallel.ForEach()”指南?
寻求一些关于利用杠杆的建议AsParallel or Parallel ForEach 以加快速度 请参阅下面我得到的方法 此示例的简化 粗制化 它需要一个类似 美国 法国 亚太地区 的列表 其中 亚太地区 可能是其他 50 个 美国 法国
c
NET
Multithreading
parallelprocessing
解耦(并行处理)Web 应用程序的非立即进程的最佳方法?
我正在寻找一种好的策略来真正解耦我的 Web 应用程序 ASP NET MVC C 的非立即进程 以进行并行处理 我将非立即定义为不需要立即完成以呈现页面或更新信息的所有事情 这些过程包括发送电子邮件 根据数据库信息更新一些内部统计数据 从
c
ASPNETMVC
parallelprocessing
使用 R 并行批量调整图像大小
我正在尝试使用 R 批量调整数千个图像的大小 即减小文件大小 我已经使用下面的代码成功地实现了这一点 但这需要很长时间 特别是当调整大小 gt 50 000 个图像时 有什么办法可以让这个任务在多个核心上运行吗 我是并行计算方面的新手 因此
r
image
parallelprocessing
foreach、doParallel 和随机生成
考虑使用并行的非常基本 且效率低下 的代码foreach用于生成随机值 cl lt makeCluster 2 registerDoParallel cl foreach i 1 100 dopar rnorm 1 它是否正确 或者是否需要
r
parallelprocessing
parallelforeach
doparallel
如何通信两个独立的python进程?
我有两个 python 程序 我想对它们进行通信 它们都是系统服务 都不是由父进程 fork 的 有没有什么方法可以在不使用套接字的情况下做到这一点 例如 通过创建一些队列 gt 序列化它 gt 由其他进程反序列化并执行通信 或者写入执行通
python
process
parallelprocessing
multiprocessing
C# 中的并行和工作划分?
假设我有 10 个核心 当我写的时候 Parallel For 0 100 i state gt Console WriteLine i 问题 每个核心分配数量的公式是什么 是吗100 10 在执行点 每个核心是否已经知道将处理哪些数字 或
c
NET
net40
parallelprocessing
taskparallellibrary
Python multiprocessing.Pool:AttributeError
我在一个类中有一个方法 需要在循环中完成大量工作 我想将工作分散到我的所有核心上 我写了下面的代码 如果我使用正常的话 它可以工作map 但与pool map 返回错误 import multiprocessing pool multipr
并行位置
并行性新手 正在学习使用 C 进行 HPX 的入门知识 我正在查看将打印的特定 hello word 示例hello world在每个位置的每个操作系统线程上 一些输出如下所示 hello world from OS thread 1 on
c
parallelprocessing
HPx
ipython笔记本:如何并行化外部脚本
我正在尝试使用 ipython 并行库中的并行计算 但我对此知之甚少 并且我发现对于对并行计算一无所知的人来说很难阅读该文档 有趣的是 我发现的所有教程都只是重复使用文档中的示例 并具有相同的解释 在我看来 这是毫无用处的 基本上我想做的是
parallelprocessing
ipython
jupyternotebook
jupyter
ipythonparallel
通过字典使用 numba njit 并行化来加速代码的问题
我编写了一个代码并尝试使用 numba 来加速代码 代码的主要目标是根据条件对一些值进行分组 在这方面 iter 用于收敛代码以满足条件 下面我准备了一个小案例来重现示例代码 import numpy as np import numba
performance
Optimization
parallelprocessing
numba
JIT
以阻塞程序语言的方式进行异步?
Sync way 例如 红宝石 con Mysql new localhost rs1 con query select from test01 A rs2 con query select from test02 B rs getResu
nodejs
Asynchronous
concurrency
parallelprocessing
synchronization
在 C++ 中写入相同值的竞争条件?
当操作写入单个常量值时 代码中存在竞争条件是否存在任何问题 例如 如果有一个并行循环填充了seen另一个数组中的每个值的数组arr 假设索引越界没有问题 关键部分可能是以下代码 parallel body with index i int
c
parallelprocessing
threadsafety
racecondition
#pragma 末尾的隐式屏障
朋友们 我正在尝试学习 openMP 范例 我使用以下代码来理解 omp for pragma int main void int tid int i omp set num threads 5 pragma omp parallel pr
parallelprocessing
openmp
OpenMPI
导入使用 MultiProcessing Python 的模块
我希望使用多处理模块来加快某些运输规划模型的运行时间 我已经通过 正常 方法尽可能多地进行了优化 但其核心是一个荒谬的并行问题 例如 对 4 组不同的输入执行同一组矩阵运算 所有信息都是独立的 伪代码 for mat1 mat2 mat3
python
import
matrix
parallelprocessing
multiprocessing
在 64 位机器上,我可以安全地并行操作 64 位四字的各个字节吗?
背景 我正在对图像中的行和列进行并行操作 我的图像是 8 位或 16 位像素 而我使用的是 64 位机器 当我并行对列进行操作时 两个相邻列可能共享相同的 32 位int或 64 位long 基本上 我想知道是否可以安全地并行操作同一四字的
c
Multithreading
imageprocessing
parallelprocessing
x8664
Perl 中的简单并行处理
我在某个对象的函数内有一些代码块 它们可以并行运行并加快速度 我尝试使用subs parallel通过以下方式 所有这些都在函数体内 my is a done parallelize block a do some work return
perl
parallelprocessing
Elm 中有并行性吗?
可以用 Elm 编写并行代码吗 Elm 是纯函数式的 因此不需要锁定 当然 我可以使用 Javascript FFI 在这里生成工人并自己完成 但是 我想要更用户友好的 方式 来做到这一点 简短回答 不 目前还没有 但下一个版本 0 15
parallelprocessing
ELM
Django 测试并行 AppRegistryNotReady
我试图了解如何与内存中的 sqlite3 并行运行 django 测试 我有具有该结构的 django 应用程序 gbook order tests init py test a1 py test b1 py utils py test a
python
django
Testing
parallelprocessing
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