• Jenkins 在声明式 pipeline 中并行执行任务

    Jenkins 的 pipeline 功能支持我们用代码来配置持续集成的过程。本文将介绍在 Jenkins 中使用声明式 pipeline 语法完成任务的并行执行。Stage 内的并行执行在声明式 pipeline 版本 1.2 之前,这是唯一的并行方式,我们看一下代码的写法:stage { steps { parallel }}在同一个 stage 内部,我们可以并行的执行多个 step。首先因为 agent 只能在 stage 上设置,所以这种方式不能在不同的 agent 上执行并行的任务。其中并行执行的 Stage 包含两个并行执行的子 Stage,分别是 Stage2.1 和 Stage2.2,并且这两个 Stage 被指定到了不同的 agent。所有在 timestamps {} 块中的命令都会在日志中显示执行时间。总结Stage 级别的并行任务处理是非常有用的功能,尤其是在我们设计持续集成的流程时。
  • Apache Flink并行度设置详解(Parallel Execution)

    在使用Apache Flink对数据进行处理时候,通常需要设置并行度。Apache Flink程序包含多个任务。我们可以通过命令查看Flink配置文件的并行度。$ cat flink-conf.yaml |grep "parallelism.default"parallelism.default: 1例如当前获取到的并行度为1。val env = Stream...env.setParallelism客户端级别如果在执行Job时候,发现代码中没有设置并行度而又不修改配置文件的话,可以通过Client来设置Job的并行度。Apache Flink的 并行度取决于每个TaskManager上的slot数量而决定的。Flink的JobManager把任务分成子任务提交给slot进行执行。
  • 如何一行 Python 代码实现并行?

    常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。传统的例子简单搜索下"Python 多线程教程",不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子:import osimport PILfrom multiprocessing import Poolfrom PIL import ImageSIZE = SAVE_DIRECTORY = 'thumbs'def get_image_paths: return def create_thumbnail: im = Image.open im.thumbnail base, fname = os.path.split save_path = os.path.join im.saveif __name__ == '__main__': folder = os.path.abspath os.mkdir images = get_image_paths pool = Pool() pool.map pool.close() pool.join()哈,看起来有些像 Java 不是吗?下面是一篇 IBM 经典教程中的例子——在进行网页检索时通过多线程进行加速。何不试试 mapmap 这一小巧精致的函数是简捷实现 Python 程序并行化的关键。它可以通过一个序列实现两个函数之间的映射。
  • 漫谈分布式系统(5) -- 再也不怕算得慢

    当然,这里对数据的切分,目的已经不同于我们在分布式存储里,为了更均衡的存储海量数据而切分到 block 这个粒度了。map 和 reduce 是典型的函数式编程的概念。主流分布式框架 Hadoop 的组成部分 -- 分布式计算框架 MapReduce 就得名于此。本质上就是先 map 再 reduce 这个分治思想的多机版本实现。map 和 reduce 有不同的处理方式。而 split 数,由文件格式和 block 大小决定。map 阶段的输出就是 reduce 阶段的输入。关联阅读漫谈分布式系统 -- 再也不怕存不下漫谈分布式系统 -- 为什么要有分布式系统原创不易关注/分享/赞赏给我坚持的动力点在看,给大家好看
  • Kafka Topic 体系结构 - 复制 故障转移 并行处理

    本文介绍了 Kafka Topic 的体系结构,并讨论了如何使用分区进行故障转移和并行处理。把一个 Topic 分解为多个分区,是为了速度、扩展性、存储量。Kafka Topic Partitions一个 Topic 包含多个 Partition,一个 Partition 里面包含多条记录。Kafka 把分区作为一个结构化的提交日志,持续向分区中追加记录。如果消费者组中的一个消费者停止了,Kafka 会把其对应的分区再分配给组内其他消费者。Kafka 主题分区复制Kafka 可以对分区进行跨服务器复制,复制几份是可以配置的,复制分区是用于容错。follower 从 leader 复制记录,并关注 leader 的存活状态。
  • 首次曝光 | 阿里AI芯片含光800硬核编程模型

    阿里妹导读:今年,平头哥发布全球最强AI推理芯片含光800。在杭州城市大脑的业务测试中,1颗含光800的算力相当于10颗GPU。在业界标准的ResNet-50测试中,含光800推理性能达到78563IPS,比目前业界最好的AI芯片性能高4倍。深度神经网络推理计算模型在开始介绍含光800NPU的编程模型之前,有必要看看深度神经网路推理的计算模型。通过这个对比,应该可以帮助大家理解含光的特点和编程模型。编程模型通常不需要考虑这一级别的存储。Local Memory片上核内存储,HanGuangAI软件栈分配控制。
  • 多处理器架构和算法

    以下是QuickSort串行算法..... 1.程序QUICKSORT(A,q,r) 2.开始 3.如果q 上面的伪quicksort串行算法应该并行化,但是我真的不知道如何实现。我只知道并行化程序会迫使编译器转换合格的循环以在多处理器机器中并行执行。在第14和第15行有递归,该方法会自我调用,想知道那是否是我们必须将上述算法一分为二并在那时将其进行并行化的地方。 在对以上算法进行并行化处理后,如果有人可以建议使用可能的多处理器体系结构,我将非常高兴...并请说明所建议体系结构的可扩展性,灵活性和效率。 ...
  • 设置并行处理母板

    最近,我只是在想。 。 。 。 。 。 在服务器设置中,对于服务器和瘦客户机,瘦客户机如何运行os或其他低级程序,然后服务器对应用程序等进行所有主要处理。 。 可以做相反的事情吗? 我当时想获得两台或三台旧计算机,并通过1/1000或光纤将它们连接在一起,然后设置一个反向服务器,这样一台计算机将成为主计算机并运行,例如说win xp,然后另一台计算机运行一两个会运行其他程序。 甚至可能只是进行设置,以便主机共享所有处理,甚至可以遍历所有处理器。 这有可能吗???:?:
  • 关于并行编程还有一些问题

    大家好 :) 这是我的问题:我有一个Linux群集,必须使用调度程序PBS在其上运行测试,并且已经安装了MPI库。到目前为止,我所做的就是在vi编辑器的帮助下使用包含的MPI库编写简单的C程序,并从控制台启动文件。因此,我现在的问题是如何在此MPI程序中使用PBS。在我看来,我真的不需要调度程序。实际上,MPI代码是由他自己来处理集群的备用节点(或者至少在我看来是这样)。我是这样做的新手,如果有人有使用基于C / C ++的MPI代码运行PBS(或任何其他调度程序)的经验,请提供帮助! 先感谢您 :)
  • “并行”执行功能

    并行的含义不是并行处理的含义。我只是说,如果算法A和B由两个操作序列(a_1,a_2,...)和(b_1,b_2,...)表示,则执行的操作序列为(a_1,b_1,a_2 ,b_2,...)。并非必须从A开始严格执行1次操作,再从B开始进行1次操作。此数字可能会有所不同。但是,这应该在只有一个执行线程(没有内置并行性)的系统上工作。 当A或B终止时,派生的“合并”算法应终止其执行。 两个函数A和B共享所有输入数据,但是它们不会对其执行任何写操作。 如何在C ++中实现它?
  • IDF 2010:介绍Intel Parallel Studio版本2011

    今天在英特尔IDF 2010上,英特尔Parallel Studio 2011版本正式发布。 Parallel Studio是一组工具,可以增强Visual Studio以支持完整的并行编程。 这不仅仅是一个简单的Visual Studio插件。它是涵盖整个开发工作流程的一整套工具。在并行开发方面,这些步骤是设计,构建和调试,验证和调整。 为了进行设计,您具有Intel Parallel Advisor,它简化了向应用程序添加并行性的过程。在构建和调试阶段,您需要使用Parallel Composer。这两...
  • USB到并行

    对于可能有解决方案的任何人: 我有同样的问题。我曾尝试在笔记本电脑的XP和7中使用USB并行处理,然后将USB串行处理,然后串行处理并行处理,但不幸的是,我没有得到任何结果,即无法识别我的25针加密狗。有没有人可以帮助我? 谢谢 麦包
  • 以Intel Parallel Studio 2011为例

    自本月第二版Parallel Studio发布以来,我已经花了很多时间来尝试新功能。 首先,什么是Parallel Studio?它是Microsoft Visual Studio的外接程序,为您提供了大量用于编写针对多个处理器核心的并行代码的功能。它包括一个可以运行的新C ++编译器,而不是内置的Visual C ++编译器,使您可以利用几个新功能。 Parallel Studio集成了所有最新版本的Visual Studio:2005、2008和2010。 第二版Parallel Studio 2011...
  • 英特尔James Reinders访谈

    Here at DaniWeb, we've talked a lot about Intel Parallel Studio . I recently had the chance to sit down with Intel's James Reinders, and find out more about his take on Parallel Studio 2011 . Mr. Reinders (pronounced Rhine-ders) is a senior engineer at ...
  • 如何使Rabin数字方案在WSN上并行

    你好 我正在尝试解决有关在WSN上并行进行Rabin数字签名的问题,我发现在WSN上使用NTRU数字签名的应用程序,NTRU是一种并行处理算法,但我需要知道是否可以使Rabin算法像在ASN上那样并行WSN?我搜索了几个月,我需要一些帮助来改善关于这个主题的联系或发表论文或思考。 谢谢
  • 为名称和等级编程2个并行列表

    这项任务的目的是为您提供使用并行列表进行编码程序的经验。该程序维护2个并行列表。第一个列表维护学生的姓名,第二个列表维护学生的成绩。这两个并行列表如下所示: 并行列表中的元素被成对处理。例如,名称保留在lst_stu_names列表的第1个元素中的学生的成绩是lst_stu_grades列表中的第一个元素。图形中还显示了用于访问列表中元素的下标。 该程序将打印出两个并行列表的内容并执行计算。在班上所有成绩为“ A”的学生中,均会打印“ *”。 处理完列表后,它将打印出班级的学生总数(与每个列表的长度相同),...
  • 才云开源云原生分布式训练项目 FTLib:支持弹性伸缩、自动容错

    FTLib 是才云科技开源的支持弹性伸缩和自动容错的云原生分布式训练解决方案,目前正计划落地各类生产环境,帮助企业应对因训练数据量激增产生的意外情况,真正部署和运行大规模的分布式训练。02才云分布式训练方案 FTLib才云一直致力于优化分布式训练在 Kubernetes 上的使用体验。为了进一步拉近分布式训练和 Kubernetes 之间的距离,才云推出了 FTLib 这一项目,为 AI 分布式训练提供可容错、可伸缩的基本功能。当前 FTLib 采用 Gossip 作为其一致性协议来传播 worker 的加入和退出。FTLib 会在用户选择了对应的训练框架后,对对应框架的通信库做二次封装,以实现可容错功能。
  • Mysql复制方式(半同步复制,并行复制,多源复制)

    为了解决这个问题,Mysql5.5引入了半同步复制机制。Mysql5.7中的并行复制而MySQL 5.7版本对并行复制进一步改进,已经支持“真正”的并行复制功能,是基于组提交的并行复制,官方称为enhanced multi-threaded slave,复制延迟问题已经得到了极大的改进。
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