AI多种并行算法 并行模型 模型并行( model parallelism ):分布式系统中的不同机器(GPU/CPU等)负责网络模型的不同部分 —— 例如,神经网络模型的不同网络层被分配到不同的机器,或者同一层内部的不同参数被分配到不同机器;[14] 数据并行( data ...
并行算法的设计基础 并行算法的定义和分类 并行算法:一些可同时执行的诸进程的集合,这些进程互相作用和协调动作从而达到给定问题的求解。 并行算法分类 数值计算与非数值计算 同步算法和异步算法 分布算法 确定算法和随机算法 并行算法的表达 描述语言 可以使用类Algol 类Pascal等。 在描述语言中引入并行语句。 并行算法的复杂性度量 串行算法的复杂性度量 最坏情况下的复杂度 Worst CASE ...
2018-11-17 11:39 0 2325 推荐指数:
AI多种并行算法 并行模型 模型并行( model parallelism ):分布式系统中的不同机器(GPU/CPU等)负责网络模型的不同部分 —— 例如,神经网络模型的不同网络层被分配到不同的机器,或者同一层内部的不同参数被分配到不同机器;[14] 数据并行( data ...
CUDA并行算法系列之规约 前言 规约是一类并行算法,对传入的N个数据,使用一个二元的符合结合律的操作符⊕,生成1个结果。这类操作包括取最小、取最大、求和、平方和、逻辑与/或、向量点积。规约也是其他高级算法中重要的基础算法。 除非操作符⊕的求解代价极高,否则规约倾向于带宽受限型任务 ...
前言 FPGA设计过程中, 会遇到大量的串行转并行或者并行转串行的问题; 这些问题主要体现在FPGA对于速度和面积的均衡上; 一般而言, FPGA使用并行的设计可以提高处理的速度, 消耗更多的资源; FPGA使用串行设计, 可以节约资源, 处理速度有所下降; 而在实际的使用过程中, 串行的设计往往 ...
GPU计算的目的即是计算加速。相比于CPU,其具有以下三个方面的优势: l 并行度高:GPU的Core数远远多于CPU(如G100 GPU有240个Cores),从而GPU的任务并发度也远高于CPU; l 内存带宽高:GPU的内存系统带宽几十倍高于CPU,如CPU (DDR-400)带宽 ...
因为在我最近的科研中需要用到分布式的社区检测(也称为图聚类(graph clustering))算法,专门去查找了相关文献对其进行了学习。下面我们就以这篇论文IPDPS2018的文章[1]为例介绍并行社区检测算法。 关于基本的单机/串行社区检测算法,大家可以参考我的另一篇博客《图数据挖掘:社区 ...
: 并行设计模式(二)-- Master-Worker模式 关于Guarded Suspeionsio ...
这篇文章是对这段时间学习并行编程中的设计模式的一个总结。有不当之处,希望得到大家的批评、指正。 首先,所谓“并行编程中的设计模式”(patterns in parallel programming)仍处于不断的被发现、发掘的阶段。当前已经有各路人马对这一领域进行了研究,但远远没有达到 ...