文中定性地分析了该应用的任务图特征和计算-通信重叠的特点，并分别在两个并行计算平台上将其与现有编程模型MPI/ Openmp和MPI/ Openaco进行性能对比，分析Acemesh任务图并行程序对访存性能和通信-计算重叠的优化效果...
”模型并行与数据并行“ 的搜索结果
提出EREWPRAM模型上指数级分割待处理数据集的并行多选算法，通过分割待处理数据集合的方式来缩小待处理问题规模，待处理元素的规模在指数级上快速达到收敛状态，算法优于线性分割的并行多选算法，算法不会由于待处理...
使用gpu训练lstm模型
为在大数据环境下进行案例推理，提出了一种基于投影寻踪和MapReduce的并行推理模型dpCBR。在数据预处理阶段，计算源案例到基准向量的一维投影距离并缓存，降低计算复杂度并减少重复计算开销；在案例检索阶段，先根据...
GPU也是一个多核心的处理器，但它的并行计算模型与多核的CPU有很大区別。我们有必要了解GPU的并计算模型。 对并行计算模式进行分类是了解CPU和GPU并行计算区别的有效方式。一种分类的方法是按照实现并行的层次分，...
为此, 提出基于图模型的多边形自动并行构建算法。该算法根据图模型中有向闭合环的特点对一组线段的集合进行多边形构建, 能有效提高多边形构建的自动化程度。将搜索、排序等耗时较多的操作进行并行化处理, 能有效减少...
为解决这个问题，提出了面向异构多核处理器的并行代价模型，通过定量刻画计算核心运算能力、存储访问延迟和数据传输开销对循环并行执行时间的影响，提高加速并行循环识别的准确性。实验结果表明，提出的并行代价模型...
deepspeed不仅可以并行训练模型，而且可以解决大模型训练过程中，显卡内存不够用的问题。和DDP这种并行训练模型的方式的主要区别在于，deepspeed有zerosoffload技术，可以将参数部署到cpu上，和gpu一起训练，从而...
利用GPU进行高性能数据并行计算
标签： 机器学习
图形处理芯片GPU通过单指令多数据(SIMD)指令类型来支持数据并行计算，提供惊人的计算能力。本文探讨基于GPU的并行编程模型与并行编程等软件技术。虽然GPU最初专门是为图形渲染设计的，通过我们的DES 编解码, MD5密码...
为了满足多数据流处理的实时性需求，提出一种跨PCIE总线的四层滑动窗口模型和基于图形处理器的多数据流并行处理框架模型，在此框架模型下可以并行维护数量巨大的滑动实时多数据流统计信息，同时采用精确方法并行计算...
图数据可视化中最关键的技术是图布局算法，但是目前并没有高效的并行图布局算法，因此目前对于海量图数据的可视化是一个挑战性问题。针对这一问题，在力导向布局算法基础上，忽略弱关联顶点间的斥力计算，提出了k-...
基于BSP模型的并行混沌粒子群算法.pdf
Google云计算原理-并行数据处理模型MapReduce中文PPT
摘要：为了提高k-nearestneighboralgorithm(KNN)算法处理大数据集的能力，本文利用MapReduce并行编程模型，同时结合KNN算法自
，在对程序进行并行化时，为了...为了有效地对这些程序进行并行化，提出了一种基于数据结构的线程划分方法与执行模型。在这种方法 中，程序中的对象被划分成多个组，同一组中对象上的操作被分派到同一个线程中去执行
首先根据并行程序包含的进程数、可用的计算资源以及路径相似度，将目标路径分成若干组，并基于每组目标路径，建立多路径覆盖测试数据生成问题的数学模型；然后采用多种群并行遗传算法求解上述模型，使得一次运行遗传...
针对这些问题，不同于采用HIPI、SequenceFile等方法，提出了一个新型图像并行处理模型。利用Hadoop适合处理纯文本数据的特性，本模型使用存储了图像路径的文本文件替换图像数据作为输入，不需要设计图像数据类型。在...
基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法.pdf
多核处理器并行计算模型研究.pdf
基于MapReduce模型的并行粒子群分簇算法研究.pdf
针对基于数字高程模型（DEM）生成流域等流时线的快速运算问题，提出了一种基于统一设备计算架构（CUDA）平台同时可发挥图形处理器（GPU）并行运算特性的汇流分析的快速并行算法。采用改进后的归并排序算法进行数据...
多核编程指南(二)---并行处理模型
标签： 多核
基于GPU的约束网络模型和并行弧相容算法.pdf
基于GPU图像去噪总变分对偶模型的并行计算.pdf
根据该模型提出了并行化数据集成方法。首先根据数据源的依赖关系确定集成活动的优先级；然后根据该优先级结合MapReduce算法实现数据的并行集成；最后通过实验结果表明，提出的方法能更好地支持云数据仓库中的数据...
目录训练时优化：DataParallel多进程 multiprocessing 或flask1....优点：将相同的模型复制到所有GPU，其中每个GPU消耗输入数据的不同分区，可以极大地加快训练过程。 缺点：不适用于某些模型太大而无法容纳单个
通过Pro/E将产品数据管理(PDM)与所有Windchill应用程序的无缝集成,利用集成PDM功能,通过布局、骨架及实体模型将Pro/E模型的控制参数分级分层表达,实现在Pro/E内管理和控制产品数据。根据此方法在Windchill平台上开发...
DNA分子特性使得DNA计算具有极大的存储密度和高度的计算并行性。不管何种计算模型, DNA分子的选择和DNA编码都...提出了DNA分子计算的3D结构和分治策略, 具有一定的可扩展性和并行性, 对DNA计算的其他模型有参考价值。
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