并行架构

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CUDA并行编程架构术语解析
SP (流式多处理器):CUDA设备上执行指令的处理单元。 SM (流式多处理器簇):一个包含多个SP的集群,负责执行线程块。 线程:CUDA程序中最小的可执行单元,由一个内核函数实例化。 线程块:一组线程,在SM上并行执行。 网格:一组线程块,在所有SM上执行。 Warp:线程块中的32个连续线程组成的子组,在SM上一起执行指令。
Oracle体现的并行服务器架构
Oracle在其并行服务器架构中展示了高效的数据处理能力,通过并行处理技术显著提升了系统性能和响应速度。该架构不仅提高了数据库管理的效率,还优化了数据查询和分析过程。
基于Hadoop架构的并行决策树挖掘算法
为了解决大数据集挖掘效率低、时间消耗大的问题,该研究提出了一种基于Hadoop架构的并行决策树挖掘算法。该算法利用MapReduce并行编程模型,实现了Hadoop架构下SPRINT并行挖掘算法的频繁项集计算。SPRINT算法将原始数据集划分成多个分块,并将其分配给不同的Map进程进行并行计算,从而有效利用系统存储和计算资源。同时,MapReduce计算节点将挖掘结果数据进行汇聚,减少了中间结果数据量,显著缩短了并行挖掘时间。SPRINT算法并行化实验结果表明,Hadoop架构下的SPRINT并行挖掘算法具有良好的可扩展性和集群加速比。
MySQL并行复制架构实现实时数据同步策略
淘宝在MySQL实时数据并行复制架构的实践中,采用了高效的数据同步方案,确保数据实时性和稳定性。
SQL Server并行数据库集群的Moebius架构实现
Moebius集群采用了无共享磁盘的架构,每个服务器安装相同的数据库,支持分散数据和计算负载。这种设计消除了单点故障风险,提高了系统的可用性和容错性。标准架构和高级架构提供了不同的数据管理和性能优化选择。中间件监控和同步数据变更,确保了数据一致性和高可用性。数据分区技术在高级架构中实现了并行处理,提升了查询速度和操作简便性。
并行结构
H.T.关于并行结构的论文
优化MySQL实时数据同步方案并行复制架构与实际应用
MySQL数据同步的现代挑战及其解决方案•深入探讨数据复制中心DRC的技术和应用•详解DRC的工作原理与核心指标•实时应用场景中的同构与异构复制案例•展望DRC未来的发展趋势
PostgreSQL并行问题
PostgreSQL并行控制机制:MVCC、2PL、封锁。
并行电阻计算工具
rparallel3 m文件函数,用于并行计算n个电阻器的总电阻。
MPI并行WARSHALL算法
MPI并行实现WARSHALL算法