并行计算

首页 标签 并行计算
# 并行计算 #
关注
5212内容
| |
来自: 数据库
12306的西天取经路 - 春节抢票与PostgreSQL数据库设计思考
标签 PostgreSQL , 12306 , 春节 , 一票难求 , 门禁广告 , 数组 , 范围类型 , 抢购 , 排他约束 , 大盘分析 , 广告查询 , 火车票
浅谈人工智能芯片(一)-- 深度神经网络和NVidia GPU的崛起
随着人工智能浪潮的兴起,人工智能基础芯片作为主要的计算力推动引擎也越来越受到追捧和热议,这个系列连载会介绍人工智能芯片兴起的背景和现有主要玩家以及研究现状,主要包括NVidia GPU、Google的TPU、Intel的Nervana、IBM的TreueNorth、微软的DPU和BrainWave、百度的XPU、Xilinx的xDNN、寒武纪芯片、地平线以及深鉴科技的AI芯片等。
| |
来自: 数据库
开源数据库PostgreSQL攻克并行计算难题
PostgreSQL 9.6的并行复制一发,相信已经有很多小伙伴已经开始测试了,我昨晚测试了一个场景是标签系统类应用的比特位运算,昨天测试发现性能相比非并行已经提升了7倍。昨天没有仔细研究代码,发现怎么测都只能用8个并行,今天看了一下代码,终于找到端倪了,其实并行度是由几个方面决定d , 决定并行.
浅析GPU通信技术(上)-GPUDirect P2P
1. 背景 GPU在高性能计算和深度学习加速中扮演着非常重要的角色, GPU的强大的并行计算能力,大大提升了运算性能。随着运算数据量的不断攀升,GPU间需要大量的交换数据,GPU通信性能成为了非常重要的指标。
Schedulerx2.0分布式计算原理&最佳实践
1. 前言 Schedulerx2.0的客户端提供分布式执行、多种任务类型、统一日志等框架,用户只要依赖schedulerx-worker这个jar包,通过schedulerx2.0提供的编程模型,简单几行代码就能实现一套高可靠可运维的分布式执行引擎。
Ubuntu18.04LTS下cuda10.0+cudnn7.5+TensorFlow1.13环境搭建
目录 前言 开发环境一览 显卡驱动安装 下载驱动 禁用nouveau 安装驱动 安装CUDA10.0 第一个CUDA程序 安装cudnn7.5 安装TensorFlow1.13 最后 前言 之前写过cuda环境的搭建文章, 这次干脆补全整个深度学习环境的搭建.
强化学习在电商环境下的若干应用与研究
本文描述了淘宝搜索算法AI技术团使用强化学习算法在淘宝的环境中怎么解决实际的业务问题的以及一些研究探索。
PAI分布式机器学习平台编程模型演进之路
在云栖计算之旅第5期—大数据与人工智能大会上,来自阿里云大数据事业部的九丰分享了《PAI分布式机器学习平台编程模型演进之路》。他主要介绍了在集团中使用机器学习解决大数据问题时如何通过编程模型的演进逐步解决业务上的痛点。
免费试用