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并行計(jì)算SEARCH AGGREGATION

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并行計(jì)算

Greenplum

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（UDW Greenplum）是大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品，基于開(kāi)源的Greenplum開(kāi)發(fā)的大規(guī)模并發(fā)、完全托管的PB級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)。UDW可以通過(guò)SQL讓數(shù)據(jù)分析更簡(jiǎn)單、高效，為互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、金融、電信等行業(yè)提供豐富的業(yè)務(wù)分析...

并行計(jì)算問(wèn)答精選

如何評(píng)價(jià)Linux之父Linus認(rèn)為并行計(jì)算基本上就是浪費(fèi)大家的時(shí)間？

回答:原文：并行計(jì)算有什么好的？硬件的性能無(wú)法永遠(yuǎn)提升，當(dāng)前的趨勢(shì)實(shí)際上趨于降低功耗。那么推廣并行技術(shù)這個(gè)靈丹妙藥又有什么好處呢？我們已經(jīng)知道適當(dāng)?shù)膩y序CPU是必要的，因?yàn)槿藗冃枰侠淼男阅?，并且亂序執(zhí)行已被證明比順序執(zhí)行效率更高。推崇所謂的并行極大地浪費(fèi)了大家的時(shí)間。并行更高效的高大上理念純粹是扯淡。大容量緩存可以提高效率。在一些沒(méi)有附帶緩存的微內(nèi)核上搞并行毫無(wú)意義，除非是針對(duì)大量的規(guī)則運(yùn)算（比如圖形...

Shihira | 668人閱讀

你有什么關(guān)于Linux下C++并行編程的好書(shū)和經(jīng)驗(yàn)跟大家分享？

回答:用CUDA的話可以參考《CUDA by example. An introduction to general-purpose GPU programming》用MPI的話可以參考《高性能計(jì)算之并行編程技術(shù)---MPI程序設(shè)計(jì)》優(yōu)就業(yè)小編目前只整理出了以下參考書(shū)，希望對(duì)你有幫助。

omgdog | 558人閱讀

云計(jì)算，大數(shù)據(jù)，人工智能，到底是什么意思？云計(jì)算是計(jì)算什么東西？大數(shù)據(jù)是什么數(shù)據(jù)？

回答:云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能都是當(dāng)前科技界的熱門(mén)技術(shù)，它們支撐了各行各業(yè)的發(fā)展。下面我通俗地回答一下。1、云計(jì)算①、云計(jì)算概念通俗講解IT界只要講云計(jì)算，就會(huì)用喝水的故事來(lái)通俗的解釋，這里我擴(kuò)展一下來(lái)來(lái)講。故事如下：某村子里有一家人要喝水，于是就請(qǐng)人在自家門(mén)口挖了口水井，于是一家人喝上了水。這就是本地計(jì)算，也就是自己買(mǎi)服務(wù)器、裝網(wǎng)絡(luò)、裝軟件為自己的業(yè)務(wù)提供服務(wù)。這種模式投入成本比較高，需要自己建設(shè)、自...

longmon | 991人閱讀

空間流量怎么計(jì)算

問(wèn)題描述:關(guān)于空間流量怎么計(jì)算這個(gè)問(wèn)題，大家能幫我解決一下嗎？

曹金海 | 948人閱讀

什么是彈性計(jì)算

問(wèn)題描述:關(guān)于什么是彈性計(jì)算這個(gè)問(wèn)題，大家能幫我解決一下嗎？

yy13818512006 | 731人閱讀

如何代理云計(jì)算

問(wèn)題描述:關(guān)于如何代理云計(jì)算這個(gè)問(wèn)題，大家能幫我解決一下嗎？

李增田 | 1066人閱讀

并行計(jì)算精品文章

  • Java8（6）：使用并行流

    ...int i = 2; i f0 和 f1 都是 1 —— 很明顯我們可以對(duì) 進(jìn)行并行計(jì)算。 首先我們定義一個(gè) Matrix 類，用來(lái)表示一個(gè) 2*2 的矩陣： public class Matrix { /** * 左上角的值 */ public final BigInteger a; /** * 右上角的值 */...

    happyhuangjinjin 評(píng)論0 收藏0

  • 在TensorFlow和PaddleFluid中使用多塊GPU卡進(jìn)行訓(xùn)練

    ...數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練或是訓(xùn)練復(fù)雜模型往往會(huì)借助于 GPU 強(qiáng)大的并行計(jì)算能力。 如何能夠讓模型運(yùn)行在單個(gè)/多個(gè) GPU 上，充分利用多個(gè) GPU 卡的計(jì)算能力，且無(wú)需關(guān)注框架在多設(shè)備、多卡通信實(shí)現(xiàn)上的細(xì)節(jié)是這一篇要解決的問(wèn)題。?這...

    姘存按 評(píng)論0 收藏0

  • 讓AI簡(jiǎn)單且強(qiáng)大：深度學(xué)習(xí)引擎OneFlow技術(shù)實(shí)踐

    ...的技術(shù)實(shí)踐》實(shí)錄。 北京一流科技有限公司將自動(dòng)編排并行模式、靜態(tài)調(diào)度、流式執(zhí)行等創(chuàng)新性技術(shù)相融合，構(gòu)建成一套自動(dòng)支持?jǐn)?shù)據(jù)并行、模型并行及流水并行等多種模式的分布式深度學(xué)習(xí)框架，降低了分布式訓(xùn)練門(mén)檻、極...

    chenjiang3 評(píng)論0 收藏0

  • 并發(fā)編程一

    一、并發(fā)和并行： 并發(fā)是同一時(shí)間應(yīng)對(duì)(dealing with)多件事情的能力； 并行是同一時(shí)間做(doing)多件事情的能力。 二、并行架構(gòu)： 位級(jí)并行，32位計(jì)算機(jī)的運(yùn)行速度比8位計(jì)算機(jī)更快，因?yàn)椴⑿?，?duì)于32位數(shù)的加法，8位計(jì)算...

    Xufc 評(píng)論0 收藏0

  • 實(shí)現(xiàn) TensorFlow 多機(jī)并行線性加速

    ...訓(xùn)練至少需要一周的時(shí)間，所以決定從優(yōu)化TensorFlow多機(jī)并行方面提高算力。為什么要優(yōu)化 Tensorflow 多機(jī)并行更多的數(shù)據(jù)可以提高預(yù)測(cè)性能[2]，這也意味著更沉重的計(jì)算負(fù)擔(dān)，未來(lái)計(jì)算力將成為AI發(fā)展的較大瓶頸。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，...

    時(shí)飛 評(píng)論0 收藏0

  • java高并發(fā)系列 - 第3天:有關(guān)并行的兩個(gè)重要定律

    有關(guān)為什么要使用并行程序的問(wèn)題前面已經(jīng)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的探討?？偟膩?lái)說(shuō)，最重要的應(yīng)該是處于兩個(gè)目的。 第一，為了獲得更好的性能； 第二，由于業(yè)務(wù)模型的需要，確實(shí)需要多個(gè)執(zhí)行實(shí)體。 在這里，我將更加關(guān)注第一種...

    liaoyg8023 評(píng)論0 收藏0

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    ...由優(yōu)化器根據(jù)數(shù)據(jù)分布、估算的計(jì)算代價(jià)等來(lái)決定。 TiDB 并行 Hash Aggregation 的實(shí)現(xiàn) 如何構(gòu)建 Hash Aggregation 執(zhí)行器 構(gòu)建邏輯執(zhí)行計(jì)劃 時(shí)，會(huì)調(diào)用 NewAggFuncDesc 將聚合函數(shù)的元信息封裝為一個(gè) AggFuncDesc。 其中 AggFuncDesc.RetTp 由 AggFun...

    kelvinlee 評(píng)論0 收藏0

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