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數(shù)據(jù)并行SEARCH AGGREGATION

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數(shù)據(jù)并行

Greenplum

數(shù)據(jù)倉庫(UDW Greenplum)是大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品,基于開源的Greenplum開發(fā)的大規(guī)模并發(fā)、完全托管的PB級數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)。UDW可以通過SQL讓數(shù)據(jù)分析更簡單、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...

數(shù)據(jù)并行問答精選

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

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《高性能計算之并行編程技術(shù)---MPI程序設(shè)計》優(yōu)就業(yè)小編目前只整理出了以下參考書,希望對你有幫助。

omgdog | 544人閱讀

如何評價Linux之父Linus認為并行計算基本上就是浪費大家的時間?

回答:原文:并行計算有什么好的?硬件的性能無法永遠提升,當前的趨勢實際上趨于降低功耗。那么推廣并行技術(shù)這個靈丹妙藥又有什么好處呢?我們已經(jīng)知道適當?shù)膩y序CPU是必要的,因為人們需要合理的性能,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了大家的時間。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。在一些沒有附帶緩存的微內(nèi)核上搞并行毫無意義,除非是針對大量的規(guī)則運算(比如圖形...

Shihira | 648人閱讀

MySQL數(shù)據(jù)庫如何刪除重復(fù)數(shù)據(jù)?

問題描述:現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫有幾萬條數(shù)據(jù),如何刪除重復(fù)數(shù)據(jù)只留下一條就行, 比如,有十條一樣的數(shù)據(jù),要刪除掉其他九條記錄,只留下一條就行

李濤 | 996人閱讀

mysql數(shù)據(jù)庫怎么導(dǎo)入數(shù)據(jù)

問題描述:關(guān)于mysql數(shù)據(jù)庫怎么導(dǎo)入數(shù)據(jù)這個問題,大家能幫我解決一下嗎?

魏明 | 748人閱讀

數(shù)據(jù)庫怎么創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫

問題描述:關(guān)于數(shù)據(jù)庫怎么創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫這個問題,大家能幫我解決一下嗎?

李義 | 797人閱讀

如何向數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)入數(shù)據(jù)

問題描述:關(guān)于如何向數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)入數(shù)據(jù)這個問題,大家能幫我解決一下嗎?

617035918 | 837人閱讀

數(shù)據(jù)并行精品文章

  • 「Java 8 函數(shù)式編程」讀書筆記——數(shù)據(jù)并行

    ...能 主要影響因素 影響并行流的性能的因素主要有5個: 數(shù)據(jù)大小 因為并行處理會帶來分解數(shù)據(jù)和合并數(shù)據(jù)的額外開銷,所以只有當數(shù)據(jù)量足夠大時使用并行流操作才具有意義,否則就是在浪費資源。 源數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 源數(shù)據(jù)通常是...

    leone 評論0 收藏0
  • 《java 8 實戰(zhàn)》讀書筆記 -第七章 并行數(shù)據(jù)處理與性能

    ... } 上面的示例在本質(zhì)上就是順序的,每次訪問total都會出現(xiàn)數(shù)據(jù)競爭.由于多個線程在同時訪問累加器,執(zhí)行total += value,而這一句雖然看似簡單,卻不是一個原子操作。所得的結(jié)果也是不可控的(錯誤的)。 4.高效使用并行流 留...

    劉福 評論0 收藏0
  • java并發(fā)編程學(xué)習(xí)6--并行

    【概念 并行流就是一個把內(nèi)容分成多個數(shù)據(jù)塊,并用不同的線程分別處理每一個數(shù)據(jù)塊的流。在java7之前,并行處理數(shù)據(jù)很麻煩,第一,需要明確的把包含數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分成若干子部分。第二,給每一個子部分分配一個獨...

    mgckid 評論0 收藏0
  • 在TensorFlow和PaddleFluid中使用多塊GPU卡進行訓(xùn)練

    ...PU 進行訓(xùn)練。深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練往往非常耗時,在較大數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練或是訓(xùn)練復(fù)雜模型往往會借助于 GPU 強大的并行計算能力。 如何能夠讓模型運行在單個/多個 GPU 上,充分利用多個 GPU 卡的計算能力,且無需關(guān)注框架在多設(shè)...

    姘存按 評論0 收藏0
  • SpeeDO —— 并行深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)

    ...集群;多GPU即是集群內(nèi)部的每臺機器上包含多個GPU,通過數(shù)據(jù)并行(每個GPU訓(xùn)練部分數(shù)據(jù))、模型并行(每個GPU訓(xùn)練部分網(wǎng)絡(luò))或者兩者混合的方式提高加快訓(xùn)練速度。GPU浮點運行效率很高,這導(dǎo)致了并行系統(tǒng)的主要瓶頸在于I/O...

    baiy 評論0 收藏0
  • 并發(fā)編程一

    ...經(jīng)過精心設(shè)計,從外部看上去所有處理都像是串行的。 數(shù)據(jù)級(data)并行,數(shù)據(jù)級并行(也稱為單指令多數(shù)據(jù),SIMD)架構(gòu),可以并行地在大量數(shù)據(jù)上施加同一操作。這并不適合解決所有問題,但在適合的場景卻可以大展身手。 ...

    Xufc 評論0 收藏0
  • 讓AI簡單且強大:深度學(xué)習(xí)引擎OneFlow技術(shù)實踐

    ...度、流式執(zhí)行等創(chuàng)新性技術(shù)相融合,構(gòu)建成一套自動支持數(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)練門檻、極大的提高了硬件使用率。該框架已經(jīng)成功幫助眾多頭部互聯(lián)網(wǎng)公司及人工智...

    chenjiang3 評論0 收藏0
  • 談?wù)凧ava任務(wù)的并行處理

    ...afka和RocketMQ,引入的分區(qū)的概念,提高了消息的并行性;數(shù)據(jù)庫單表數(shù)據(jù)到一定量級之后,訪問速度會很慢,我們會對表進行分表處理,引入數(shù)據(jù)庫中間件;Redis你可能覺得本身處理是單線程的,但是Redis的集群方案中引入了slot(...

    fasss 評論0 收藏0

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