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并行计算

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阿里云弹性GPU服务架构和案例分析

阿里云异构计算产品研发高级专家龙欣在2017年12月7日云栖大会苏州峰会上做了题为《阿里云异构计算平台——加速AI智能创新》的主题演讲。当今人工智能的发展迅速,阿里异构平台很好的应对了这一发展趋势。其中异构计算平台在布局和设计上的思考、阿里云的弹性GPU服务架构以及案例分析以及阿里云的FPGA云计算架构及场景使用等内容都是首次对外详细剖析,很有价值。

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Spark入门

spark历史:伯克利实验室研究项目,基于Hadoop的Mapreduce机制,引入内存管理机制,提高了迭代式计算和交互式中的效率。 spark组件: spark core:spark基本功能,包括任务调度,内存管理,容错机制 内部定义了RDDs(弹性分布式数据集),提供多个APIs调用,为...

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多流聚合与JSON全文检索的功能应用

标签 PostgreSQL , 写时合并 , 记录级快照 , json , json索引 , json聚合 , 圈选 , 并行计算 背景 这个需求是这样的,数据在写入时,以上一条记录作为基础,将当前写入的记录与上一条记录合并,然后作为新的记录写进去。

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数据蒋堂 | JOIN提速 - 外键指针化

我们来看重新定义JOIN后如何能够提高运算性能,先看外键式JOIN的情况。 设有两个表: 其中sales表中的productid是指向products表中id字段的外键,id是products表的主键。

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【数据蒋堂】第33期:JOIN提速 - 外键指针化

我们再来看重新定义JOIN后如何能够提高运算性能,先看外键式JOIN的情况。 设有两个表: 其中sales表中的productid是指向products表中id字段的外键,id是products表的主键。

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阿里云弹性高性能计算E-HPC强势来袭,全新打造一站式云超算

如今,高性能计算已在不知不觉中渗透到人类生活的方方面面。从材料科学到石油勘探、金融市场、应急管理、医学和互联网等领域,高性能计算无一不大显身手,帮助快速攻克各种疑难问题。

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阿里云GPU竞价实例发布,1折,1折,1折,低至1折!

深度学习,多媒体处理,科学计算“ 成为当前红眼的热门领域。大量的公司开始进行自己的人工智能业务,但是由于GPU实例硬件成本偏高,在大规模普惠开发者。阿里云想开发者所想,推出竞价型GPU云服务器,在维持甚至提升计算能力的基础上,降低了GPU云服务器的使用成本,助力人工智能。

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2009年八大IT创新 推荐

     IT从来是一个不缺乏创新的行业。随着经济寒冬的蕴育与结束,IT业进入了新一轮创新爆发期。2009年,有哪些IT创新推动了社会呢?在此年末将近之际,仅以个人笔触做一番印象式点评。

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怡海软件:云计算从通用到专用

云计算是一种商业模型,它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。 ​“云”是指大型服务器集群,包括计算服务器、存储服务器和带宽资源等。“云”将计算资源集中起来,并通过专门软件实现自动管理。

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C#照片批量压缩小工具

原文:C#照片批量压缩小工具 做了一个照片批量压缩工具,其实核心代码几分钟就完成了,但整个小工具做下来还是花了一天的时间。中间遇到了大堆问题,并寻求最好的解决方案予以解决。现在就分享一下这个看似简单的小工具所使用的技术。

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C#并行编程-相关概念

原文:C#并行编程-相关概念 菜鸟初步学习,不对的地方请大神指教,参考《C#并行编程高级教程.pdf》 背景 当今计算机至少都有一颗双核的微处理器,带有四核、八核的计算机非常常见,在单个处理器上具有多个内核的时代正在来临,现代微处理器提供了新型的多核架构,因此软件设计和编码能够充分发挥这些架构的功能是非常重要的事情,也要与时俱进。

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关于SQL SERVER高并发解决方案

原文:关于SQL SERVER高并发解决方案   现在大家都比较关心的问题就是在多用户高并发的情况下,如何开发系统,这对我们程序员来说,确实是值得研究,最近找工作面试时也经常被问到,其实我早有去关心和了解这类问题,但一直没有总结一下,导致面试时无法很完整全面的回答,所以今天我专门总结概况了一下关于S...

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灵玖软件:NLPIR文本智能挖掘提速2.0

NLPIR文本搜索与挖掘系统充分融合了自然语言理解、信息检索等方面多年的技术积累,具有智能、高效、自学习三大特点

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一步一步写算法(之寻找丢失的数)

原文: 一步一步写算法(之寻找丢失的数) 【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。  联系信箱:feixiaoxing @163.com】     假设我们有一个1亿个数据,其中数据的范围是0~1亿,也就是100M的数据。

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8天玩转并行开发——第一天 Parallel的使用

原文:8天玩转并行开发——第一天 Parallel的使用         随着多核时代的到来,并行开发越来越展示出它的强大威力,像我们这样的码农再也不用过多的关注底层线程的实现和手工控制, 要了解并行开发,需要先了解下两个概念:“硬件线程”和“软件线程”。

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8天玩转并行开发——第三天 plinq的使用

原文:8天玩转并行开发——第三天 plinq的使用        相信在.net平台下,我们都玩过linq,是的,linq让我们的程序简洁优美,简直玩的是爱不释手,但是传统的linq只是串行代码,在并行的 年代如果linq不支持并行计算那该是多么遗憾的事情啊。

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8天玩转并行开发——第四天 同步机制(上)

原文:8天玩转并行开发——第四天 同步机制(上)        在并行计算中,不可避免的会碰到多个任务共享变量,实例,集合。虽然task自带了两个方法:task.ContinueWith()和Task.Factory .ContinueWhenAll()来实现任务串行化,但是这些简单的方法远远不能满足我们实际的开发需要,从.net 4.0开始,类库给我们提供了很多 的类来帮助我们简化并行计算中复杂的数据同步问题。

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8天玩转并行开发——第五天 同步机制(下)

原文:8天玩转并行开发——第五天 同步机制(下)          承接上一篇,我们继续说下.net4.0中的同步机制,是的,当出现了并行计算的时候,轻量级别的同步机制应运而生,在信号量这一块 出现了一系列的轻量级,今天继续介绍下面的3个信号量 CountdownEvent,SemaphoreSlim,ManualResetEventSlim。

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8天玩转并行开发——第八天 用VS性能向导解剖你的程序

原文:8天玩转并行开发——第八天 用VS性能向导解剖你的程序            最后一篇,我们来说说vs的“性能向导",通常我们调试程序的性能一般会使用Stopwatch,如果希望更加系统的了解程序,我们就需要 用到”性能向导“,通过性能报告便于我们快速的发现并找到潜在的性能问题。

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