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并行与并发

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简介:
《并行与并发》一书深入浅出地探讨了程序设计中的并行计算和并发处理技术,帮助读者理解如何高效利用多核处理器资源,提升软件性能。 在操作系统领域,“并发”指的是在一个时间段内有多个程序从启动到运行完毕都处于活动状态,并且这些程序都在同一个处理器上执行;但是,在任一时刻只有一个程序正在使用该处理器。“并行”,则指一组程序以各自独立的速度异步地进行,不一定是在同一时间点上。因此,“并发”强调的是在宏观层面上的“同时性”——即在一个时间段内有多个任务或进程似乎在同步执行(尽管实际上每个任务或进程仍然按顺序完成),而“并行”则涉及真正的物理上的同时处理能力,比如8位数据可以一次性通过多条线路进行传输。不过,并行通信的距离受限于技术限制。

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客服
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    《并行与并发》一书深入浅出地探讨了程序设计中的并行计算和并发处理技术,帮助读者理解如何高效利用多核处理器资源,提升软件性能。 在操作系统领域,“并发”指的是在一个时间段内有多个程序从启动到运行完毕都处于活动状态,并且这些程序都在同一个处理器上执行;但是,在任一时刻只有一个程序正在使用该处理器。“并行”,则指一组程序以各自独立的速度异步地进行,不一定是在同一时间点上。因此,“并发”强调的是在宏观层面上的“同时性”——即在一个时间段内有多个任务或进程似乎在同步执行(尽管实际上每个任务或进程仍然按顺序完成),而“并行”则涉及真正的物理上的同时处理能力,比如8位数据可以一次性通过多条线路进行传输。不过,并行通信的距离受限于技术限制。
  • 接收送的FIFO
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    本设计实现了一种用于数据传输的FIFO(First In First Out)系统,支持串行输入和并行输出的数据处理方式。该方案旨在提高通信效率及灵活性,在多种硬件接口中具有广泛应用价值。 一种串行接收并行发送的缓存器使用双端口SRAM(一读一写)来存储数据,SRAM大小为64字×32位。该缓存器以一位为单位接收串行输入的数据,在位置全满后不再接受新的串行输入;根据读数请求,按照接收到的顺序将完整的32位数据发送出去,并标记相应的位置为空,以便可以放置新的串行输入数据。此设计包含了两种串行接收方式:同步和异步。
  • 现代计算机结构计算(处理技术)
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    《现代并行计算机结构与并行计算》一书深入探讨了并行处理技术的核心原理及应用,涵盖现代并行计算架构、算法设计以及编程实践等内容,旨在帮助读者理解并掌握高效利用多处理器系统的技能。 二、现代并行计算机的组成 现代并行计算机由多个处理器单元协同工作以提高计算效率和处理能力。这些系统通常包括主存储器、高速缓存(cache)、输入输出设备以及互联网络。每个处理器可以独立执行指令,同时通过高效的通信机制实现数据共享与同步操作。此外,并行计算机还配备了专门的软件工具来管理和优化多任务并行运行环境下的资源分配和调度策略。
  • CGPA.zip_parallel genetic__ 粗粒度_优化_粗粒度
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    本项目探索了基于平行遗传算法的粗粒度并行优化技术,旨在提高计算效率和解决方案的质量。通过并行处理,有效加速复杂问题求解过程。 基于三个子种群的粗粒度并行遗传算法被用于解决函数优化问题。
  • 程序代码练习_程序代码_MATLAB_
    优质
    本资源提供了多种MATLAB环境下用于实践和学习的并行编程示例代码。适用于希望掌握并行计算技术、优化算法执行效率的学习者与开发者。 并行程序设计是现代计算机科学中的一个重要领域,在高性能计算和大数据处理方面尤为关键。MATLAB作为一个强大的数值计算环境,提供了丰富的并行计算工具箱,使用户能够利用多核处理器或集群资源来加速计算任务。 1. **并行计算基础** 并行计算是指同时执行多个计算任务以提高效率。在MATLAB中,可以实现数据并行和任务并行两种模式。 - 数据并行:将大任务分解为小任务,每个处理一部分数据,然后合并结果。 - 任务并行:同时运行多个独立的任务,如模拟、优化问题等。 2. **MATLAB的Parallel Computing Toolbox** MATLAB的该工具箱提供了多种接口(例如`parfor`、`spmd`和`parfeval`),帮助用户轻松编写并行代码。 - `parfor`: 用于并行循环,类似于普通`for`循环但可以并行执行循环体。 - `spmd`: 同步多指令多数据(SPMD)结构,允许在所有工作节点上运行相同的代码段。 - `parfeval`: 并行函数评估,在后台工作池中异步地运行函数。 3. **并行计算环境设置** 创建和配置MATLAB分布式计算服务器或使用本地多核处理器。管理好工作池(pool),启动、关闭工作节点,并调整大小以适应不同规模的计算任务。 4. **并行编程策略** - 工作分解:将大任务拆分成可独立处理的小任务。 - 数据划分:合理分配数据到各个工作节点,避免不必要的传输开销。 - 合并结果:确保正确合并并行计算的结果,并解决可能的并发问题。 5. **并行程序实践** 使用`parfor`加速矩阵运算(如大规模矩阵乘法和求解线性系统)。应用`spmd`进行科学计算,例如流体力学、信号处理等领域的复杂模拟。结合使用`parfeval`执行长时间运行的计算任务,比如机器学习模型训练。 6. **并行性能优化** - 调整并行度:根据硬件资源和任务特性找到最佳设置。 - 减少通信开销:优化数据传输以减少不必要的同步。 - 利用适合并行计算的算法(例如快速傅里叶变换)。 通过学习提供的练习代码,可以更好地理解MATLAB中并行编程的原则与技巧,并提升代码效率。根据具体需求修改和优化这些示例,使其适用于特定的任务。
  • AD2S1210程序_AD2S1210.zip_AD2S1210_dotbzp
    优质
    该资源包含ADI公司AD2S1210编码器接口芯片的并行通信程序,旨在帮助用户实现与AD2S1210的有效数据交互。下载文件为压缩包格式,内含相关代码示例和文档说明。 AD2S1210 并行读取角度与速度的程序涉及从该芯片获取旋转位置传感器的数据,并通过并行接口将这些数据传输到微控制器或其他处理设备中,以便进一步分析或使用。此过程通常包括初始化通信参数、配置寄存器以及定期轮询以获得最新的角度和转速信息。
  • KMeans算法在Hadoop中的实现.zip
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    本资料探讨了经典的KMeans聚类算法在Hadoop环境下的应用,包括其串行和并行两种实现方式的比较分析。通过实验研究,帮助读者理解不同实现对大数据处理效率的影响。 本段落描述了两种运行kmeans算法的平台:一种是在Hadoop系统上执行并行化kmeans算法,支持读取文件、执行聚类分析,并输出质心文件和将每个数据点的分类结果在控制台上显示;另一种是串行版本的聚类算法,能够读取文件中的数据,运行kmeans算法并将每条记录的分类信息写入到新的文件中。代码中有详细的注释说明。
  • MQTT-PythonJMeter脚本进测试.txt
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    本文档介绍了如何使用Python编写MQTT客户端以及利用Apache JMeter进行并发压力测试的方法和步骤。 适合用于智慧路灯的脚本会将平台内的所有设备保存下来,并且每个网关下的设备都会分别存储。然后通过JMeter进行CSV参数化处理,以实现并发测试。
  • FIR滤波_mimo_fir_Matlab实现_fir
    优质
    本项目采用Matlab实现了并行FIR(Finite Impulse Response)滤波器在MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统中的应用,优化了信号处理效率。 并行FIR滤波是一种在数字信号处理领域常见的技术,在实时处理或高性能计算应用中能显著提升处理速度。本段落探讨的是如何使用并行结构实现一个MIMO(多重输入、多重输出)的FIR滤波器,特别关注其在Matlab环境中的具体实施。 在一个典型的并行FIR滤波系统中,我们有三个独立的FIR滤波器同时工作于一组输入序列x和对应的系数h。这意味着每个滤波器处理输入的一部分数据,并将结果合并以生成最终输出y。这种结构可以利用多核处理器的能力来加快计算速度。 在Matlab环境下,`mimo_fir.mlx`可能是一个Live Script文件,结合了代码、文本与图形展示并行FIR滤波的过程。该脚本中通常包含以下步骤: 1. **初始化**:定义输入序列x和一组FIR滤波器系数h。 2. **并行滤波结构创建**:使用Matlab内置函数生成三个独立的FIR滤波器对象,每个对应一个子序列处理任务。 3. **数据分块与分配**:将原始输入序列x划分为三等份,并分别馈送到这三个滤波器中进行处理。 4. **并行卷积运算**:同时运行这三组滤波操作以加快计算速度。 5. **输出合成**:通过加权或平均合并三个子序列的输出,形成最终结果y。 6. **可视化分析**:展示原始输入、各个独立通道的结果以及经过滤波后的综合信号图。 这种并行化处理方式对于大规模数据和实时应用尤其有用。它不仅提高了计算效率,还确保了设计精度,是Matlab初学者及信号处理工程师理解与实践FIR滤波器的良好资源。
  • STM32AD9850(串模式)
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    本文介绍了如何使用STM32微控制器通过串行和并行接口控制AD9850直接数字频率合成器,实现信号生成与处理功能。 基于STM32的AD9850并行和串行模式程序开发是使用HAL库进行的。