标签： 并行计算

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什么是 ‘Async Generator’？利用 C++ 协程实现基于流（Streaming）的高性能并行计算排队逻辑

各位同仁，女士们，先生们， 欢迎来到今天的技术讲座。今天我们将深入探讨一个在现代C++异步编程中日益重要的概念：Async Generator。我们将不仅仅停留在理论层面，更将利用C++协程的强大能力，设计并实现一个基于流（Streaming）的高性能并行计算排队逻辑。这对于处理大规模数据流、构建响应式系统以及优化资源利用率至关重要。 引言：高性能流式处理的挑战与协程的答案 在当今数据密集型应用中，我们经常面临处理海量数据流的挑战。这些数据可能源源不断地从网络、文件系统或其他服务涌入。传统的处理方式，如阻塞I/O、回调函数嵌套（"callback hell"）或简单的线程池模型，往往暴露出效率低下、难以维护、背压（backpressure）机制缺失等问题。 想象一个场景：您正在构建一个实时数据分析系统，需要从传感器或消息队列持续接收数据包，对每个数据包执行复杂的计算，并将结果按原始顺序输出。 挑战1：吞吐量。 数据包到达速度可能非常快，单一线程无法及时处理。 挑战2：延迟。 即使并行处理，如果处理逻辑是阻塞的，也会导致整个系统响应迟钝。 挑战3：背压。 如果数据生产 …

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从 WebGL 到 WebGPU：计算着色器（Compute Shader）如何解锁 JS 的并行计算能力

从 WebGL 到 WebGPU：计算着色器如何解锁 JavaScript 的并行计算能力 各位开发者朋友，大家好！今天我们要聊一个非常有意思的话题：如何让 JavaScript 这个原本“单线程”的语言，在浏览器中也能实现真正的并行计算？ 我们都知道，JavaScript 是运行在主线程上的，一旦执行耗时任务（比如图像处理、物理模拟或数据加密），页面就会卡顿甚至无响应。这限制了前端应用的性能上限。 但好消息是——随着 WebGPU 的到来，这个问题终于有了根本性的解决方案！它带来的核心特性之一就是：计算着色器（Compute Shader）。 在这篇讲座式文章中，我会带你一步步理解： 什么是计算着色器？ 为什么它能解锁 JS 的并行计算能力？ 如何用 WebGPU 实现一个简单的并行加法运算？ 和旧时代的 WebGL 相比，WebGPU 在并行计算上有哪些飞跃？ 第一部分：从 WebGL 到 WebGPU —— 一场关于并行计算的革命 1.1 WebGL 的局限性：图形专用，无法做通用计算 WebGL 是早期用于在浏览器中渲染 3D 图形的标准 API，基于 OpenGL ES 2. …

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Node.js Worker Threads：实现 CPU 密集型任务的真正并行计算

开场白：Node.js的并发困境与单线程的魔咒 各位技术同仁，大家好。今天我们将深入探讨Node.js中一个至关重要的模块——worker_threads，它为Node.js实现CPU密集型任务的真正并行计算打开了大门。在深入其机制之前，我们首先需要理解Node.js在处理并发时的核心哲学以及它所面临的固有挑战。 Node.js以其事件驱动、非阻塞I/O模型而闻名，这使得它在构建高吞吐量的网络应用和API服务方面表现出色。其核心在于一个单线程的事件循环（Event Loop）。这个事件循环负责处理所有的JavaScript代码执行、I/O操作的回调以及定时器等。这种单线程模型简化了并发编程的复杂性，避免了传统多线程编程中常见的死锁和竞态条件问题。然而，这枚硬币的另一面是，一旦有任何CPU密集型任务在主线程上执行，它就会完全阻塞事件循环。 想象一下，你的Node.js服务器正在处理数千个请求，突然其中一个请求需要执行一个耗时5秒的复杂数学计算。由于JavaScript代码是在单个线程上执行的，这个5秒的计算会独占CPU，导致事件循环停滞。这意味着在这5秒内，服务器无法响应任何新的请求，无 …

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C++实现并行计算的Work Stealing策略：优化任务调度与负载均衡

好的，我们开始。 C++实现并行计算的Work Stealing策略：优化任务调度与负载均衡 各位朋友，大家好。今天我们来深入探讨一下C++并行计算中一个非常重要的策略——Work Stealing。在多核处理器日益普及的今天，如何高效地利用这些核心，编写出能够充分发挥硬件性能的并行程序，是每个开发者都需要面对的问题。Work Stealing就是解决这个问题的一种有效方案，特别是在处理任务大小不均、任务创建具有动态性等场景时，它能展现出极佳的负载均衡能力。 一、并行计算的挑战与Work Stealing的优势 在并行计算中，我们通常会将一个大的任务分解成多个小的子任务，分配给不同的线程或进程执行。然而，理想很丰满，现实很骨感，实际情况往往会遇到以下挑战： 负载不均衡： 有些线程分配到的任务量很大，执行时间很长，而有些线程很快就完成了自己的任务，处于空闲状态。这种负载不均衡会导致资源的浪费，降低整体性能。 任务依赖性： 某些任务的执行依赖于其他任务的结果，需要等待其他任务完成后才能开始执行。这种依赖关系会引入额外的同步开销，降低并行度。 任务创建的动态性： 有些任务是在程序运行过程中动 …

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C++实现图像处理库：利用OpenCV/CImg的内存管理与并行计算

C++图像处理库：利用OpenCV/CImg的内存管理与并行计算 大家好，今天我们来探讨一下如何利用C++构建一个高效的图像处理库，重点关注OpenCV和CImg这两个库在内存管理和并行计算方面的应用。图像处理对计算资源的需求非常高，因此高效的内存管理和并行计算能力至关重要。 一、图像数据表示与内存管理 在构建图像处理库时，首先要考虑如何有效地表示图像数据，并管理其内存。 1.1 OpenCV的cv::Mat OpenCV的cv::Mat类是图像数据存储的核心。它提供了动态的内存分配和释放，并支持多种数据类型（例如uchar, float, double等）和多通道图像。 cv::Mat的关键特性： 自动内存管理： cv::Mat使用引用计数来管理内存。当多个cv::Mat对象引用同一块内存时，只有当最后一个对象销毁时，内存才会被释放。 数据连续性： cv::Mat保证图像数据在内存中是连续存储的，这有利于提高访问速度。可以使用isContinuous()方法检查数据是否连续。 多种数据类型： 支持CV_8U, CV_8S, CV_16U, CV_16S, CV_32S, CV_32F …

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NumPy与BLAS/LAPACK库的集成：OpenBLAS、MKL的链接与多线程并行计算

NumPy 与 BLAS/LAPACK 库的集成：OpenBLAS、MKL 的链接与多线程并行计算 大家好，今天我们来聊聊 NumPy 与 BLAS/LAPACK 库的集成，以及如何利用 OpenBLAS 和 MKL 实现多线程并行计算，提升 NumPy 的运算效率。 NumPy 作为 Python 中进行科学计算的核心库，其底层大量的线性代数运算依赖于 BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) 和 LAPACK (Linear Algebra Package) 库。这两个库提供了高效的数值计算例程，而 NumPy 通过特定的接口与它们进行链接，从而实现高性能的矩阵运算。 1. BLAS 和 LAPACK 简介 BLAS 是一组针对向量和矩阵运算的基础线性代数子程序规范。 它定义了操作的接口，例如向量加法、点积、矩阵乘法等。 LAPACK 则建立在 BLAS 的基础上，提供了解线性方程组、特征值问题、奇异值分解等更高级的线性代数算法。 BLAS 和 LAPACK 并非单一的库，而是规范。 有许多实现了这些规范的库，常见的包括： OpenBLAS: …

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Python Sub-interpreters（子解释器）的内存隔离与资源共享：实现真正的并行计算

好的，下面是一篇关于Python子解释器的内存隔离与资源共享的文章，以讲座模式呈现，包含代码示例、逻辑分析，并力求以清晰易懂的方式进行讲解。 Python子解释器的内存隔离与资源共享：实现真正的并行计算 大家好！今天我们来聊聊Python中一个相对高级但潜力巨大的特性——子解释器（Subinterpreters）。如果你一直觉得Python的全局解释器锁（GIL）限制了你的多线程程序的性能，那么子解释器可能会给你带来新的希望。 1. GIL的困境与多线程的局限 首先，我们必须正视GIL带来的问题。GIL，即全局解释器锁，它确保在任何时刻只有一个线程可以执行Python字节码。这在多核CPU普及的今天，无疑是一种资源浪费。虽然Python提供了threading模块进行多线程编程，但由于GIL的存在，对于CPU密集型的任务，多线程并不能真正实现并行，反而可能因为线程切换而降低效率。 为什么会有GIL呢？简单来说，GIL是为了保护Python对象的引用计数，防止多个线程同时修改导致数据损坏。这在早期Python设计中是一个简单有效的解决方案，但同时也成为了性能瓶颈。 2. 子解释器：打破G …

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Parallel Attention与FFN：在GPT-J等架构中并行计算注意力与前馈网络以提升吞吐量

Parallel Attention与FFN：在GPT-J等架构中并行计算注意力与前馈网络以提升吞吐量 大家好，今天我们来深入探讨一个在大型语言模型（LLM）架构中至关重要的优化技术：Parallel Attention与FFN（Feed-Forward Network）的并行计算。这项技术在GPT-J等架构中被广泛应用，旨在显著提升模型的吞吐量，使其能够在相同的时间内处理更多的输入数据。 1. 背景：Transformer架构的瓶颈 Transformer架构是现代LLM的基石。它依赖于自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，并利用前馈网络对每个位置的表示进行进一步的非线性变换。然而，在标准的Transformer架构中，自注意力和前馈网络是顺序执行的，这构成了模型训练和推理过程中的一个潜在瓶颈。 具体来说，对于一个包含N个token的序列，标准Transformer Layer的计算过程如下： 自注意力（Self-Attention）: 计算序列中每个token与其他token之间的注意力权重，并根据这些权重对token的表示进行加权平均。 残差连接与归一化（Resid …

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WebGPU推理优化：利用WGSL着色器语言在浏览器中实现Llama-3的并行计算

WebGPU 推理优化：WGSL 着色器并行计算 Llama-3 大家好，今天我们来深入探讨如何利用 WebGPU 及其着色器语言 WGSL，在浏览器环境中实现 Llama-3 模型的并行推理优化。这将涉及模型架构的简化，WGSL 着色器的编写，以及一些性能优化的技巧。我们将从理论到实践，一步一步地构建一个高效的 WebGPU 推理引擎。 一、Llama-3 模型简介与优化目标 Llama-3 是 Meta AI 推出的一个强大的开源语言模型。尽管它性能卓越，但在浏览器端直接运行完整的 Llama-3 模型是不切实际的，因为它需要大量的计算资源和内存。因此，我们需要对模型进行简化和优化，以便能够在 WebGPU 环境下高效运行。 我们的优化目标主要集中在以下几个方面： 模型量化 (Quantization): 将模型权重从 FP32 (32 位浮点数) 降低到 INT8 (8 位整数) 或 FP16 (16 位浮点数)。这将显著减少模型的内存占用和计算量。 算子融合 (Operator Fusion): 将多个连续的算子合并成一个单一的算子，减少 kernel launch 的开销。 …

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Java的ForkJoinPool：在并行计算中如何通过Work Stealing实现任务调度平衡

Java ForkJoinPool：并行计算中的Work Stealing 大家好，今天我们来深入探讨Java的ForkJoinPool，尤其是它在并行计算中如何通过Work Stealing实现任务调度平衡。ForkJoinPool是Java 7引入的，旨在简化并行、递归问题的解决，并提供比传统线程池更高效的任务调度机制。 1. 并行计算的挑战与ForkJoinPool的必要性 在单核时代，提升程序性能主要依赖于优化算法和代码结构。但随着多核处理器的普及，我们可以利用并行计算来显著提高程序运行速度。然而，传统的线程池在处理计算密集型、任务大小不均匀的并行任务时，往往会遇到一些挑战： 任务调度不均： 如果线程池中的某些线程过早完成任务而空闲，而另一些线程还在处理大量任务，就会造成资源浪费。 死锁风险： 如果任务之间存在依赖关系，且调度不当，可能导致死锁。 上下文切换开销： 过多的线程可能导致频繁的上下文切换，反而降低性能。 ForkJoinPool的设计目标正是为了解决这些问题，尤其是在处理可以分解成更小任务的递归算法，如归并排序、快速排序等。它通过Work Stealing算法来实现 …

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