社区
高性能计算
帖子详情
请问当下计算密集型任务在CPU集群上进行计算除了MPI还有什么框架推荐呢?
Sudrizzzz
2021-11-12 13:03:40
我遇到一个问题,需要计算很多个粒子在流场(7个G左右)中的运行轨迹,单个粒子每迭代一步都需要获取当前位于的网格内信息,然后在根据当前的网格信息进行计算,得到下一步的位置。周而复始。请问一下这个该怎么实现集群上的并行计算?嘤嘤嘤
...全文
267
1
打赏
收藏
请问当下计算密集型任务在CPU集群上进行计算除了MPI还有什么框架推荐呢?
我遇到一个问题,需要计算很多个粒子在流场(7个G左右)中的运行轨迹,单个粒子每迭代一步都需要获取当前位于的网格内信息,然后在根据当前的网格信息进行计算,得到下一步的位置。周而复始。请问一下这个该怎么实现集群上的并行计算?嘤嘤嘤
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
AI
作业
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
1 条
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
Sudrizzzz
2021-11-12
打赏
举报
回复
串行代码已经实现,但并行化改造好难
面对
CPU
密集型
任务
,除了多进程,还有哪些高级的并行或分布式
计算
策略可以在 Python 中应用
Dask 作为 Python 生态里的分布式
计算
框架
,给了我们一个既强大又易用的工具。它的懒加载和
任务
图机制,能轻松应对大规模
CPU
密集型
任务
,尤其是在数据分析和科学
计算
领域。和 Pandas、NumPy 的无缝集成,也让上手变得异常简单。不过,用 Dask 时要注意
任务
拆分的开销,数据块别分得太小,不然调度成本会吃掉性能收益。另外,分布式模式下,网络延迟和数据传输也是个潜在瓶颈,
集群
配置得合理规划。
计算
机硬件图片识别,基于深度学习的图像识别软硬件解决方案
基于深度学习的图像识别的软件解决方案软件架构:
MPI
+Caffe 深度卷积神经网络(CNN)算法是深度学习领域普遍采用的神经网络构建模型,Caffe是目前最快的CNN架构。浪潮的
集群
版Caffe
计算
框架
正是切中
当下
深度学习的迫切需求,它采用
MPI
技术对Caffe版本
进行
数据并行优化,该
框架
基于伯克利caffe架构
进行
开发,完全保留原始caffe架构的特性。即:纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行...
大数据
框架
hadoop重要的13个开源工具
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构,最早版本是2003年原Yahoo!DougCutting根据Google发布的学术论文研究而来。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统,然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让...
大数据
框架
--hadoop、spark、storm、flink、Samza介绍
Hadoop、Spark、Storm、Flink是比较常用的分布式
计算
系统 1)仅批处理
框架
:Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理。 2)仅流处理
框架
:Samza与YARN和Kafka紧密集成的流处理,Storm常用于在线的实时的大数据处理。 3)混合
框架
:Spark常用于离线的快速的大数据处理(基于内存),Flink可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台。 关于Hadoop H...
软件定义战术边缘数据中心 -- 船舶星阵化技术研究以及为什么需要Rust和WASM
一、抛砖引玉 —
计算
机对网络数据包的处理过程数据包从远端传入本地
计算
机,其本质只是电信号,需要先经过网卡的处理再进入到内存。这个过程,就是把网线中的高低电平,转换到网卡(NIC)上的一个缓冲区存储(通过网卡的稳压器将模拟信号转换为数字信号)。数据到达了网卡的缓冲区中,还需要借助DMA配合网卡将数据存入内存的缓冲区,这个过程前提需要在内存中申请一个缓冲区sk_buffer,然后把缓冲区的地址告诉网卡,DMA就会等网卡的缓冲区有数据到来的时候将它拷贝到内核中。当数据包准备就绪,网卡触发
CPU
中断,中断处理函数
高性能计算
2,408
社区成员
1,025
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
高性能计算
高性能计算
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
高性能计算
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章