并行计算

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相信很多朋友在利用matlab进行计算时，会遇到循环次数过大，或者是单次计算量过大的问题，比如需要计算的数值阵列数据量过大，利用传统的编程方式，跑一次程序几个小时，都要等的急死了是不是呢？如果遇到这种情况，则可以尝试一下 MATLAB并行计算 ，传统的计算方式都是串行计算。并行计算之所以可行，取决于两方面因素：a)现在大家的计算机是多核的，至少也是双核了吧，有的可能8核都有，这是很重要的硬件基础。b)MATLAB本身提供了很好的并行计算函数，加上你的聪明智慧，设计合理的软件，这样就有了软件基础了。 并行计算的优势是什么？ 以自己的经验来看，MATLAB并行计算真是很厉害的，通过对原始程序很简单的改动，就能节省很多时间。我给出一个很简单的例子，说明并行计算的优势所在。例如一个遗传算法的MATLAB程序，通常的计算运行方式需要2个小时得到结果，那如果用一台双核的机器并行计算呢？理论上1个小时就可以跑完。那如果是用一台8核的计算机，就只是一刻钟（15分钟）了。而且并行计算可以配合分布式计算服务，同时调动若干台计算机同时工作，把刚才的程序计算时间缩短到分分钟绝对不是难事啊。 如何启动MATLAB并行计算？ 以单台双核计算机为例。首先打开MATLAB命令窗口，输入matlabpool open就OK了。如图所示： 这样，就相当于将一台计算机的两个核心，当做两台机器用啦

R语言编程的高效方法 R语言编程的高效方法 高效编程之细节知识点 并行计算 1.查看核数 2.可以使用并行计算的场景 3.Parellel 包 R语言编程的高效方法 学习资料来源： datacamp : writing-efficient-r-code 网络资源： https://cosx.org/2016/09/r-and-parallel-computing http://gforge.se/2015/02/how-to-go-parallel-in-r-basics-tips/ 高效编程之细节知识点 1.使用最新的R版本 通过version指令查看 2.r中读取rds形式的文件速度快于csv文件. readRDS() 3.通过system.time查看函数的一次运行时间 4.通过microbenchmark包中的microbenchmark()查看函数的一次运行时间 library ( microbenchmark ) compare < - microbenchmark ( read . csv ( 'x.csv' ) , readRDS ( 'x.rds' ) , times = 10 ) times=10表示过程重复10遍，一次运行函数需要的时间是随机的 5.电脑硬件越好当然越快 通过benchmarkme包可以查看电脑硬件性能 library (

如图，同样一个算法不使用Dask并行计算时， Dask并行计算： Dask计算所需时间更多？ 来源： CSDN 作者： qq_32182397 链接： https://blog.csdn.net/qq_32182397/article/details/104055065

目标： 解释RDD在SPARK的集群是如何分布的。 分析SPARK如何对基于文件的RDD进行分区。 阐述SPARK如何并行执行RDD操作 说明如何通过分区来实现并行控制 分析如何查看和监控任务task和阶段stage. 首先来看一看spark是如何在云模式(cluster mode)工作的。 spark cluster 一个云模式下的spark程序运行流程如下所示。 用户可以通过Spark-submit提交spark的job.一旦spark job提交，Sparkcontext 驱动程序将打开，并且稍后会将该程序传递给云管理节点（cluster Manager:可以是yarn,standalone,mesos,local,k8s等，在我的理解中，这里仅仅提交了任务触发的驱动程序，至于真正的spark程序（数据如何处理的部分，通常是以打包的形式自己上传到指定的位置，可以是dfs或者nfs等）这里并没有提交）到集群的master节点。 集群Master节点将根据该程序（driver program）在工作节点中创建容器。接下来，在工作节点中的Executors将根据容器创建，然后通过driver Program中的sparkContext进行交互。 在SPARK CLUSTER中的RDDs 在RDD（Resilient Distributed DataSets弹性分布式数据集）中

本文为作者的作业出错心得，看看就行，如有问题请补充（来自小白的真诚），下面直接说问题。 1.涉及到读文件的串行代码，为什么VS2013可以运行出来，但用mpi一个线程显示文件读取失败，读不到文件？ 答：本人MPI软件安装完全按照 https://blog.csdn.net/qq_38813668/article/details/88960549 文章安装，将exe文件复制到bin目录下面的时候，使用一个线程出现运行出错的问题，也使用过其他mpich运行也是出错，最后发现的问题是exe同目录下没有读取的文件或者读取的文件是和源文件在一个目录，因此找不到文件，所以读取数据为空，显示出错。 解决方式：（1）如果使用mpich，那么就将读取的文件放到x64/debug/下 （2）如果使用ms-mpi，也就是上面链接的方式运行，那么就将读取的文件也和exe一样放到bin目录下 （3）直接使用绝对路径读取文件。 2.本人憨憨实锤的记录，在GitHub找了一个并行程序准备运行看看，结果在VS运行一直出错，错误如下图 （0x00007FF64C5B2069 处有未经处理的异常(在 xxx.exe 中): 0xC0000005: 读取位置 0x000001F25F3A3FA8 时发生访问冲突。） （xxx.exe 已触发了一个断点。） 改了两天，最后发现不是代码问题，是因为程序是并行啊！！！！

现在MapReduce/Hadoop以及相关的数据处理技术非常热，因此我想在这里将MapReduce的优势汇总一下，将MapReduce与传统基于HPC集群的并行计算模型做一个简要比较，也算是对前一阵子所学的MapReduce知识做一个总结和梳理。 引言 随着互联网数据量的不断增长，对处理数据能力的要求也变得越来越高。当计算量超出单机的处理能力极限时，采取并行计算是一种自然而然的解决之道。在MapReduce出现之前，已经有像MPI这样非常成熟的并行计算框架了，那么为什么Google还需要MapReduce，MapReduce相较于传统的并行计算框架有什么优势，这是本文关注的问题。 文章之初先给出一个传统并行计算框架与MapReduce的对比表格，然后一项项对其进行剖析。 传统 MapReduce 集群架构/容错性 共享式（共享内存/共享存储），容错性差 无共享式，容错性好 硬件/价格/扩展性 刀片服务器、高速网、SAN，价格贵，扩展性差 普通PC机（便宜），便宜，扩展性好 编程/学习难度 what+how，难 what，简单 适用场景 实时、细粒度计算、计算密集型 批处理、非实时、数据密集型 集群架构/容错性 在传统的并行计算中，计算资源通常展示为一台逻辑上统一的计算机。对于一个由多个刀片、SAN构成的HPC集群来说，展现给程序员的仍旧是一台计算机

Warp 逻辑上，所有thread是并行的，但是，从硬件的角度来说，实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行，接下来我们将解释有关warp的一些本质。 Warps and Thread Blocks warp是SM的基本执行单元。一个warp包含32个并行thread，这32个thread执行于SMIT模式。也就是说所有thread执行同一条指令，并且每个thread会使用各自的data执行该指令。 block可以是一维二维或者三维的，但是，从硬件角度看，所有的thread都被组织成一维，每个thread都有个唯一的ID( ID的计算可以在之前的博文查看 )。 每个block的warp数量可以由下面的公式计算获得： 一个warp中的线程必然在同一个block中，如果block所含线程数目不是warp大小的整数倍，那么多出的那些thread所在的warp中，会剩余一些inactive的thread，也就是说，即使凑不够warp整数倍的thread，硬件也会为warp凑足，只不过那些thread是inactive状态，需要注意的是，即使这部分thread是inactive的，也会消耗SM资源。 Warp Divergence 控制流语句普遍存在于各种编程语言中，GPU支持传统的，C-style，显式控制流结构，例如if…else,for,while等等。

Warp 逻辑上，所有thread是并行的，但是，从硬件的角度来说，实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行，接下来我们将解释有关warp的一些本质。 Warps and Thread Blocks warp是SM的基本执行单元。一个warp包含32个并行thread，这32个thread执行于SMIT模式。也就是说所有thread执行同一条指令，并且每个thread会使用各自的data执行该指令。 block可以是一维二维或者三维的，但是，从硬件角度看，所有的thread都被组织成一维，每个thread都有个唯一的ID( ID的计算可以在之前的博文查看 )。 每个block的warp数量可以由下面的公式计算获得： 一个warp中的线程必然在同一个block中，如果block所含线程数目不是warp大小的整数倍，那么多出的那些thread所在的warp中，会剩余一些inactive的thread，也就是说，即使凑不够warp整数倍的thread，硬件也会为warp凑足，只不过那些thread是inactive状态，需要注意的是，即使这部分thread是inactive的，也会消耗SM资源。 Warp Divergence 控制流语句普遍存在于各种编程语言中，GPU支持传统的，C-style，显式控制流结构，例如if…else,for,while等等。

我们都知道CPU的性能至关重要，但主频已经越来越难以提升，纵向发展受限的情况下，横向发展成为必然——核心数开始越来越多。然而多核心的利用、并行计算一直是编程中的难题，大的不说，就说代码的编写，程序员大多都有过痛苦的经历：多线程的程序代码量大，编写复杂，容易出错，并且实际运行效率是否理想也较难保证。 为改善这种状况，.NET 4.0中引入了 TPL(任务并行库) ，关于TPL，MSDN的简介是： 任务并行库 (TPL) 的设计是为了能更简单地编写可自动使用多处理器的托管代码。使用该库，您可以非常方便地用现有序列代码表达潜在并行性，这样序列代码中公开的并行任务将会在所有可用的处理器上同时运行。通常这会大大提高速度。 简而言之，TPL提供了一系列的类库，可以使编写并行运算的代码更简单和方便。 说起来很简单，我们来看点例子： 1 void ThreadpoolMatrixMult( int size, double [,] m1, double [,] m2, 2 double [,] result) 3 { 4 int N = size; 5 int P = 2 * Environment.ProcessorCount; // assume twice the procs for 6 // good work distribution 7 int Chunk = N / P; //