使用并行计算大幅提升递归算法效率

Saas：软件即服务：通过互联网提供按需软件付费应用程序，云计算提供商托管和管理软件应用程序，并允许其用户连接到应用程序并通过全球互联网访问应用程序 ?

Nvidia的CUDA 架构为我们提供了一种便捷的方式来直接操纵GPU 并进行编程，但是基于 C语言的CUDA实现较为复杂，开发周期较长。作为第四种CUDA支持语言，相信python一定会 在高性能计算上有杰出的贡献–pyCUDA。希望本文所述对大家Pyt

　　　　CUDA并行计算中需要使用Pass1渲染生成的两张纹理，然而我在GPU端使用CUDA计算时发现纹理为空，但是如果将两张纹理的数据传回CPU端，打印出来是有值的，且是正确的值。如果在CUDA并行计算之前先将纹理数据传回CPU，这时发现CUDA并行计算

MapReduce简介MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义：。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。3）MapReduce是一个并行程序设计模型与方法。它借助于函

CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强，计算能力则位于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。GPU只是显卡上的一个核心元件，又不能单独工作，它还需要缓存来辅助工作。独立显卡是直接焊死了GPU在显

Spark基于这样的理念，当数据庞大时，把计算过程传递给数据要比把数据传递给计算过程要更富效率。每个节点存储（或缓存）它的数据集，然后任务被提交给节点。这和Hadoopmap/reduce非常相似，除了积极使用内存来避免I/O操作，以使得迭代算法性能更高。

现在把早上看到的云计算和分布式计算，网格计算，并行计算的概念对比分析一下。其实是要了解云计算，但是这几个名字叫得容易把问题搞混。并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的；所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。从程序和算法设计人员的 角度来看，并行

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。随着互联

用户终端的功能可以大大简化，诸多复杂的计算与处理过。程都将转移到终端背后的“云”上去完成。用户所需的应用程序。在本地，而是保存在互联网上的数据中心里。提供云计算服务的。因此，云计算中的。10个以上独立机房，全网处理能力超过200Gbps。世纪互联在云计算方

一个用户在云计算平台上的环境是虚拟机，任何操作都不会影响其他用户的环境。用户在集群上的环境是集群操作系统，所有的用户共享唯一的环境，更改操作相互影响。成熟而常见的OS，保证了软件的兼容性和易用性。从而，不必为应用专门开发云计算平台的专用应用程序，直接使用现

Ⅰ. 并行计算1.1 什么是并行计算？即一个大的计算问题被划分为很多可以同时解决的小问题。一个程序应该包含两个基本的组成部分：指令和数据。当一个指令处理上一个指令产生的数据时，就有了数据相关性（依赖性）的概念。数据相关性是限制并行性的主要因素。块划分

背景在实际业务生产环境中，业务应用系统在使用 OLTP 数据库将数据进行存储后，均会存在如后台运营类系统进行统计报表分析等场景的复杂 SQL 查询诉求。千万级数据下的分布式多表Join、聚合、排序、子查询操作秒级返回结果,可极大的提升响应速度。自身利用同一

大表分成许多小块，然后由许多服务器计算，分类，整合，再统计。它分为三维，Rows,Cols,和TimeStamps(时间)；移动设备的瓶颈是：用户体验！为什么最重要的图片没有传上来？

本文大部分内容都是从官网Hadoop上来的。其中有一篇介绍HDFS的pdf文档，里面对Hadoop介绍的比较全面了。我的这一个系列的Hadoop学习笔记也是从这里一步一步进行下来的，同时又参考了网上的很多文章，对学习Hadoop中遇到的问题进行了归纳总结。

Hadoop主要分为两个大版本，1.0和2.0. HBase中的数据经常就存储在一张表中，所以在查询时无需跨表，查询速度快数据维护：关系数据在进行数据更新操作时，实际上旧的值会被新的值覆盖掉。而HBase中的所有值都会被存储，只有超过了设定的超时时间后，旧

Hadoop学习笔记一 简要介绍 这里先大致介绍一下Hadoop.本文大部分内容都是从官网Hadoop上来的。其中有一篇介绍HDFS的pdf文档，里面对Hadoop介绍的比较全面了。我的这一个系列的Hadoop学习笔记也是从这里一步一步进行下来的，同时又

Processor：业务逻辑框架，不同的processor表示不同的任务类型。以MapTaskMaster为例，大概的原理如下图所示：

随着AI的广泛应用，深度学习已成为当前AI研究和运用的主流方式。面对海量数据的并行运算，AI对于算力的要求不断提升，对硬件的运算速度及功耗提出了更高的要求。目前，除通用CPU外，作为硬件加速的GPU、NPU、FPGA等一些芯片处理器在深度学习的不同应用中发

具体来讲，本文首先介绍了分布式计算的基本概念，以及分布式计算如何用于深度学习。然后，列举了配置处理分布式应用的环境的标准需求。最后，为了提供亲身实践的经验，本文从理论角度和实现的角度演示了一个用于训练深度学习模型的分布式算法。原始的 Intel MPI 是