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Nvidia的CUDA 架构为我们提供了一种便捷的方式来直接操纵GPU 并进行编程，但是基于 C语言的CUDA实现较为复杂，开发周期较长。作为第四种CUDA支持语言，相信python一定会 在高性能计算上有杰出的贡献–pyCUDA。希望本文所述对大家Pyt

　　　　CUDA并行计算中需要使用Pass1渲染生成的两张纹理，然而我在GPU端使用CUDA计算时发现纹理为空，但是如果将两张纹理的数据传回CPU端，打印出来是有值的，且是正确的值。如果在CUDA并行计算之前先将纹理数据传回CPU，这时发现CUDA并行计算

MapReduce简介MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义：。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。3）MapReduce是一个并行程序设计模型与方法。它借助于函

CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强，计算能力则位于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。GPU只是显卡上的一个核心元件，又不能单独工作，它还需要缓存来辅助工作。独立显卡是直接焊死了GPU在显

Spark基于这样的理念，当数据庞大时，把计算过程传递给数据要比把数据传递给计算过程要更富效率。每个节点存储（或缓存）它的数据集，然后任务被提交给节点。这和Hadoopmap/reduce非常相似，除了积极使用内存来避免I/O操作，以使得迭代算法性能更高。

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现在把早上看到的云计算和分布式计算，网格计算，并行计算的概念对比分析一下。其实是要了解云计算，但是这几个名字叫得容易把问题搞混。并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的；所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。从程序和算法设计人员的 角度来看，并行

现在MapReduce/Hadoop以及相关的数据处理技术非常热，因此我想在这里将MapReduce的优势汇总一下，将MapReduce与传统基于HPC集群的并行计算模型做一个简要比较，也算是对前一阵子所学的MapReduce知识做一个总结和梳理。随着互联

用户终端的功能可以大大简化，诸多复杂的计算与处理过。程都将转移到终端背后的“云”上去完成。用户所需的应用程序。在本地，而是保存在互联网上的数据中心里。提供云计算服务的。因此，云计算中的。10个以上独立机房，全网处理能力超过200Gbps。世纪互联在云计算方

一个用户在云计算平台上的环境是虚拟机，任何操作都不会影响其他用户的环境。用户在集群上的环境是集群操作系统，所有的用户共享唯一的环境，更改操作相互影响。成熟而常见的OS，保证了软件的兼容性和易用性。从而，不必为应用专门开发云计算平台的专用应用程序，直接使用现

Ⅰ. 并行计算1.1 什么是并行计算？即一个大的计算问题被划分为很多可以同时解决的小问题。一个程序应该包含两个基本的组成部分：指令和数据。当一个指令处理上一个指令产生的数据时，就有了数据相关性（依赖性）的概念。数据相关性是限制并行性的主要因素。块划分

背景在实际业务生产环境中，业务应用系统在使用 OLTP 数据库将数据进行存储后，均会存在如后台运营类系统进行统计报表分析等场景的复杂 SQL 查询诉求。千万级数据下的分布式多表Join、聚合、排序、子查询操作秒级返回结果,可极大的提升响应速度。自身利用同一

大表分成许多小块，然后由许多服务器计算，分类，整合，再统计。它分为三维，Rows,Cols,和TimeStamps(时间)；移动设备的瓶颈是：用户体验！为什么最重要的图片没有传上来？

本文大部分内容都是从官网Hadoop上来的。其中有一篇介绍HDFS的pdf文档，里面对Hadoop介绍的比较全面了。我的这一个系列的Hadoop学习笔记也是从这里一步一步进行下来的，同时又参考了网上的很多文章，对学习Hadoop中遇到的问题进行了归纳总结。

Hadoop主要分为两个大版本，1.0和2.0. HBase中的数据经常就存储在一张表中，所以在查询时无需跨表，查询速度快数据维护：关系数据在进行数据更新操作时，实际上旧的值会被新的值覆盖掉。而HBase中的所有值都会被存储，只有超过了设定的超时时间后，旧

Hadoop学习笔记一 简要介绍 这里先大致介绍一下Hadoop.本文大部分内容都是从官网Hadoop上来的。其中有一篇介绍HDFS的pdf文档，里面对Hadoop介绍的比较全面了。我的这一个系列的Hadoop学习笔记也是从这里一步一步进行下来的，同时又

Processor：业务逻辑框架，不同的processor表示不同的任务类型。以MapTaskMaster为例，大概的原理如下图所示：

随着AI的广泛应用，深度学习已成为当前AI研究和运用的主流方式。面对海量数据的并行运算，AI对于算力的要求不断提升，对硬件的运算速度及功耗提出了更高的要求。目前，除通用CPU外，作为硬件加速的GPU、NPU、FPGA等一些芯片处理器在深度学习的不同应用中发