探索Java多线程编程的奥秘与实践
【4月更文挑战第2天】Java多线程提升程序性能，通过Thread类和Runnable接口实现。线程生命周期包括新建、就绪、运行、阻塞和死亡。同步关键机制有synchronized、Lock，防止竞态条件。线程通信使用wait/notify，避免死锁策略包括有序加锁。Java并发API如Executor服务简化线程管理，JMM确保共享数据一致性。多线程应用广泛，如Web服务器并发处理和并行计算。理解和实践多线程，能编写高效应用。
【多GPU炼丹-绝对有用】PyTorch多GPU并行训练：深度解析与实战代码指南
本文介绍了PyTorch中利用多GPU进行深度学习的三种策略：数据并行、模型并行和两者结合。通过`DataParallel`实现数据拆分、模型不拆分，将数据批次在不同GPU上处理；数据不拆分、模型拆分则将模型组件分配到不同GPU，适用于复杂模型；数据和模型都拆分，适合大型模型，使用`DistributedDataParallel`结合`torch.distributed`进行分布式训练。代码示例展示了如何在实践中应用这些策略。