标签： 并行计算

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解释 `Node.js` `Worker Threads` 模块在多核 CPU 环境下实现并行计算的原理和限制。

各位老铁，大家好！今天咱们聊聊Node.js的Worker Threads，这玩意儿能让你的Node.js程序在多核CPU上跑得飞起，实现并行计算。别害怕，听起来高大上，其实理解起来很简单。 开场白：单线程的无奈 Node.js一直以来以单线程、事件循环著称。这货就像一个勤劳的小蜜蜂，啥活儿都自己干，一个一个排队处理。好处是简单高效，避免了多线程复杂的锁机制和上下文切换。但是，如果遇到CPU密集型任务，比如图像处理、大数据分析、复杂计算，这只小蜜蜂就累趴下了，整个程序卡顿，用户体验瞬间降到冰点。 想象一下，你开了一家餐厅，只有一个服务员，客人再多也得排队等着。高峰期的时候，客人抱怨声一片。怎么办？当然是多雇几个服务员啊！Worker Threads就是Node.js里雇来的“服务员”，它们帮你分担CPU密集型任务，让主线程可以继续愉快地处理其他事情。 Worker Threads：多线程的救星 Worker Threads 模块允许你创建多个线程（worker），每个线程都运行独立的JavaScript代码。这些线程并行执行，可以充分利用多核CPU的性能，显著提高程序的运行速度。 原理 …

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Java `Fork/Join Framework` `Work-Stealing` 算法与并行计算

大家好，我是你们今天的并行计算小导师，江湖人称“代码老司机”。今天咱们聊聊Java并发界的扛把子之一：Fork/Join框架，以及它背后的灵魂人物——Work-Stealing算法。这玩意儿，说白了，就是让线程之间“互相帮助”，提高CPU利用率，让你的程序跑得飞起！ 第一幕：单线程的独角戏，效率堪忧啊！ 在没有并发的世界里，我们的程序就像一个勤劳的小蜜蜂，辛辛苦苦地执行着一个又一个任务，CPU也只能眼巴巴地看着它忙活，自己却闲得抠脚。这种单线程的模式，在任务简单的时候还行，一旦遇到复杂的问题，效率就捉襟见肘了。 想象一下，你要计算1到1000000000的和。用单线程，那得算到猴年马月啊！ public class SingleThreadSum { public static void main(String[] args) { long start = System.currentTimeMillis(); long sum = 0; for (long i = 1; i <= 1000000000; i++) { sum += i; } long end = System. …

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JS `WebAssembly` `SIMD` `Vector Operations`：极致并行计算在浏览器端

嘿！大家好！我是你们今天的WebAssembly SIMD速成班讲师，叫我老王就行。今天咱们来聊聊如何在浏览器里玩转SIMD，让你的JavaScript跑得飞起。 首先，咱们先来明确几个概念，确保大家都在同一频道上。 1. WebAssembly (Wasm) Wasm是一种新的二进制格式，可以让你用C、C++、Rust等语言编写的代码，编译成能在浏览器里高效运行的模块。它就像一个超级加速器，让你的JavaScript不再单打独斗，而是可以请外援，而且外援还特别给力。 2. SIMD (Single Instruction, Multiple Data) SIMD是一种并行计算技术，简单来说就是“一条指令，处理多个数据”。想象一下，你要计算100个数字的平方，如果不用SIMD，你得一个一个算，算100次。但有了SIMD，你可以一次性计算4个、8个，甚至更多！这效率，简直是坐火箭。 3. Vector Operations (向量运算) SIMD的核心就是向量运算。向量可以理解为一组数据的集合，比如一个包含4个浮点数的数组。SIMD指令可以直接对整个向量进行操作，比如将两个向量相加，向量 …

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JS `WebAssembly` `SIMD` `Intrinsics`：手动优化 Wasm 代码的并行计算

各位朋友，大家好！今天咱们来聊点刺激的：WebAssembly、SIMD，还有Intrinsics，这三个家伙凑一块儿，能让你手搓Wasm代码，玩转并行计算，把性能榨干到最后一滴！ Wasm：编译的乐高积木 首先，简单回顾一下WebAssembly。你可以把它想象成一套二进制格式的乐高积木，各种编程语言（C/C++、Rust、甚至TypeScript）都能把自己的代码编译成这种积木。浏览器或者Node.js这样的环境，可以直接读取这些积木，然后咔咔咔拼起来运行，速度比JavaScript快得多。 Wasm最大的好处在于它的可移植性和性能。一套Wasm代码，几乎可以在任何支持Wasm的平台上跑起来，而且运行速度接近原生代码。 SIMD：数据并行的大杀器 接下来，重头戏来了：SIMD，全称Single Instruction, Multiple Data（单指令多数据）。这玩意儿是并行计算的利器。 想象一下，你要把一个数组里的每个数字都加上5。如果不用SIMD，你得一个一个地加，就像这样： // JavaScript (串行) function addFive(arr) { for (le …

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JS WebAssembly (Wasm) `SIMD` (Single Instruction Multiple Data) 优化：并行计算

各位听众，早上好！今天我们来聊聊一个让人兴奋的话题：WebAssembly (Wasm) 的 SIMD 优化，以及它如何让你的 Web 应用跑得更快，就像猎豹吃了兴奋剂一样！ 开场白：为什么我们需要 SIMD？ 想象一下，你要处理一大堆数字，比如说图像处理中的像素点，或者物理引擎中的粒子坐标。传统的做法，是一个一个地处理这些数字。就像你在厨房里，一个一个地切土豆丝，效率低下。 SIMD，全称 Single Instruction Multiple Data，简单来说，就是“一条指令，处理多个数据”。 这就像你突然拥有了一个多功能切菜机，一次可以切好几个土豆丝，效率瞬间提升！ 在 WebAssembly 的世界里，SIMD 为我们提供了一种在浏览器中进行并行计算的能力，让我们可以更高效地处理这些密集型计算任务。 第一部分：WebAssembly SIMD 基础 首先，我们要了解一些 WebAssembly SIMD 的基本概念。 向量类型（Vector Types）： WebAssembly SIMD 引入了向量类型，它可以同时存储多个数值。常见的向量类型包括： v128: 128位的向 …

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JS `WebAssembly` `SIMD` (Single Instruction Multiple Data)：并行计算优化

各位观众，欢迎来到今天的“WebAssembly SIMD并行计算优化”讲座！我是你们的老朋友，今天咱们一起聊聊怎么用WebAssembly的SIMD指令集，让网页上的计算跑得飞起来。 开场白：从单车道到高速公路 想象一下，咱们要搬一堆砖头。传统的搬法，一次只能搬一块，搬100块砖就要搬100次。这就是传统的标量计算，一次处理一个数据。现在，有了SIMD，咱们直接开来一辆卡车，一次能拉几十块砖，效率瞬间提升几个档次！ SIMD，全称Single Instruction Multiple Data，翻译过来就是“单指令多数据”。简单来说，就是一条指令可以同时处理多个数据，让我们的CPU不再“单线程工作”，而是“多线程并行”。 第一部分：WebAssembly与SIMD的基情碰撞 WebAssembly（简称Wasm），是一种可以在现代Web浏览器中运行的新型代码。它具有高性能、高安全性、体积小等优点，已经成为Web应用优化的利器。 SIMD指令集，是CPU提供的一种并行计算能力。它允许我们同时对多个数据执行相同的操作，从而提高计算效率。 WebAssembly和SIMD的结合，就像是给W …

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JS `WebAssembly Threads`：Wasm 模块的多线程并行计算

各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊一个听起来高大上，但其实也没那么难的东西：WebAssembly Threads，也就是 Wasm 模块的多线程并行计算。 准备好了吗？坐稳扶好，发车咯！ 第一部分：Wasm Threads 是个啥？ 首先，得搞清楚 Wasm 是个啥。简单来说，WebAssembly (Wasm) 是一种新的字节码格式，可以在现代 Web 浏览器中以接近原生的速度运行。它就像一个轻量级的虚拟机，你写的 C/C++、Rust 代码可以编译成 Wasm，然后在浏览器里飞快地跑起来。 但是！传统的 Wasm 是单线程的。啥意思呢？就是一次只能干一件事，就像一个苦逼的程序员，一次只能写一个函数。这在很多情况下就显得力不从心了，比如处理大型图像、运行复杂的物理模拟等等。 这时候，Wasm Threads 就闪亮登场了！它允许 Wasm 模块使用多个线程，就像一个团队一起干活，效率蹭蹭往上涨。 第二部分：为啥我们需要 Wasm Threads？ 单线程 Wasm 已经很快了，为啥还要多线程？原因很简单：更快！更快！更快！ 性能提升： 将计算密集型的任务分解成多 …

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C++ SIMD 指令集编程：利用向量化指令进行并行计算

好的，没问题。咱们来聊聊C++ SIMD指令集编程，这玩意儿听起来高大上，其实就是让你的程序跑得更快，更快，再更快！就像给你的代码装上涡轮增压，嗖嗖的。 开篇：别再让你的CPU“偷懒”了！ 想象一下，你家厨房里有一堆土豆，要削皮。如果你一个一个削，那得削到猴年马月。但是，如果给你一个削土豆神器，一次能削好几个，效率是不是嗖嗖地就上去了？ C++ SIMD指令集编程，就相当于这个削土豆神器。你的CPU其实很强大，有很多“并行处理单元”，但是如果你写的代码太“笨”，它一次只能处理一个数据，其他的处理单元就只能在那儿“发呆”，白白浪费了资源。 SIMD，全称Single Instruction Multiple Data，翻译过来就是“单指令多数据”。 简单来说，就是用一条指令，同时处理多个数据。这就像你用一把刀，同时切好几根黄瓜，效率杠杠的。 SIMD“家族”：SSE、AVX、AVX512…傻傻分不清楚？ SIMD指令集可不是一个“独生子”，它是一个庞大的家族，有SSE、AVX、AVX512等等。这些“兄弟姐妹”各有特点，能力也各不相同。 SSE (Streaming SIMD …

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并行计算：`joblib` 与 `multiprocessing` 在 NumPy 中的应用

好的，各位听众老爷，欢迎来到今天的“并行计算那点事儿”讲堂！我是你们的老朋友，人称“代码界的段子手”的AI君。今天咱们不聊风花雪月，只谈并行计算，尤其是joblib和multiprocessing这两位在NumPy世界里呼风唤雨的大佬。 开场白：单挑BOSS太慢？组队刷怪才是王道！ 话说，咱们程序员每天的工作，就像游戏里的勇者，面对各种各样的Bug和需求，一路披荆斩棘。但有些任务，比如处理海量数据、训练复杂模型，简直就是史诗级BOSS，单枪匹马硬刚，耗时耗力，头发都掉光了也未必能搞定。 这个时候，就需要我们的秘密武器——并行计算！想象一下，你不再是一个人孤军奋战，而是召唤了一群小伙伴，大家齐心协力，分工合作，一起刷BOSS，效率自然蹭蹭蹭往上涨！🚀 而joblib和multiprocessing，就是咱们组队刷怪的强力工具。它们能让你轻松地将任务分解成多个子任务，分配给多个CPU核心并行执行，从而大幅提升计算速度。 第一幕：multiprocessing——自带光环的“亲儿子” multiprocessing是Python自带的模块，就像是Python的“亲儿子”，血统纯正，功能强大。 …

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Pandas 中的并行计算：`joblib` 与 `multiprocessing`

好的，各位观众，欢迎来到“Pandas加速超车道”讲座！我是你们的老司机，今天就带大家一起探索Pandas并行计算的秘密武器——joblib和multiprocessing。 准备好了吗？系好安全带，咱们要加速啦！🚀 第一站：为什么要给Pandas加速？ 各位有没有这样的经历：辛辛苦苦写了一段Pandas代码，信心满满地跑起来，结果…等了半天，电脑风扇呼呼直响，进度条纹丝不动。那一刻，是不是感觉自己像在用蜗牛🐌给火箭引擎供能？ 别怀疑，这很正常。Pandas虽然功能强大，但本质上还是单线程的。这就好比一辆豪华跑车，却只能用一个轮子驱动，速度自然快不起来。 想象一下，你要处理一个几百万行的数据集，进行复杂的聚合、转换操作。如果还是单线程，那简直就是一场噩梦！😴 因此，给Pandas加速，让它充分利用多核CPU的优势，变得刻不容缓！ 第二站：两位加速神器闪亮登场——joblib vs multiprocessing 今天，我们要介绍两位加速Pandas的秘密武器：joblib和multiprocessing。它们就像跑车的两个涡轮增压器，能瞬间提升Pandas的性能。 1. joblib： …

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