推理引擎领域,经过最近几年的打磨优化,阿里推出的MNN(Mobile Neural Network)[1][2] [3]成为业内领先的移动端推理引擎,之后随业务需求驱动,MNN 开始扩展支持 x86 CPU(服务端,PC端),不断提升推理性能,并继续构建了x86指令集推理后端,取得了较高的推理性能;另一方面,服务端CPU多核并行资源较多,2021年以来我们开展...
接下去使用“-cpu”这个参数,来指定由 CPU 执行 nbody 这个范例,指令如下: 一开始执行,相信您就能感受到性能的差距。下面截屏是 CPU 执行的结果: 将视窗头部的性能数据与前一个在 GPU 上执行的结果进行比较,可以发现各项指标大约有 10 倍左右的差距,这效果就非常显而易见了。 左边是在 GPU 上运行,右边是在...
硬件层面的发展:随着计算机硬件的不断发展,如量子计算机、神经网络计算机等,并行计算的性能将会得到更大的提升。 软件层面的发展:随着并行计算技术的不断发展,软件开发人员需要更加熟悉并行计算的原理和技术,以便更好地利用并行计算资源。 算法层面的发展:随着并行计算技术的不断发展,需要不断发展更高效的并行算法,以便...
目前已有的海量数据处理方法在概念上较容易理解，然而由于数据量巨大，要在可接受的时间内完成相应的处理，只有将这些计算进行并行化处理，通过提取出处理过程中存在的可并行工作的分量，用分布式模型来实现这些并行分量的并行执行过程。随着技术的发展，单机的性能有了突飞猛进的发展变化，尤其是内存和处理器等硬件技术，...
Simcenter STAR-CCM+ 并行计算性能 针对CFD求解计算量大、计算效率低下的问题,提出了从实现方法上和理论上两种加速方案。从实现方法上讲,采用基于C语言的GPU并行计算方法代替传统的CPU串行计算方法。GPU并行计算方法相比于传统的CPU串行方法有着一定倍数的加速比,可以提高效率缩短计算时间。将GPU并行计算方法和基于系统...
加速比性能定律 Amdahl定律 在实时性要求很高的应用类型中,计算负载W固定不变,随着处理器的数目的增加,计算时间将同时缩短。 其中计算负载W包含可并行化部分,即并行分量Wp和串行分量Ws。即W=Wp+Ws。 加速比Sp=(最快的串行算法最坏的运行时间)/(并行算法最快的运行时间)。
处理数据集合是一项基本的计算任务,许多实际问题本质上是并行问题,因此有可能在多核系统上实现更高的性能和吞吐量。 我将比较几种截然不同的Windows方法,通过高度的数据并行来解决问题。 我用于此项比较的基准测试是搜索问题(Geonames),该问题来自Troy Magennis所著书籍《LINQ to Objects Using C# 4.0》(Addison-Wesl...
CPU架构的改进始终面临着并行处理的多重瓶颈,内存访问延迟、同步机制和指令级并行性的限制使得传统处理器在处理复杂并行任务时捉襟见肘。 随着专用硬件单元和并行处理加速器的引入,未来的计算架构有望打破这些瓶颈,实现显著的性能提升。这些变革需要硬件、软件和开发工具的协同创新,才能在不牺牲兼容性的前提下推动计算技术...
通常情况下,CPU 有几个核,就可以并行执行几个进程(线程)。这里强调一个概念,我们通常说的并发,英文是 concurrent,指的在一段时间内几个任务看上去在同时执行(不要求多核);而并行,英文是 parallel,任务必须绝对的同时执行(要求多核)。 比如一个 3核的 CPU 就好像拥有 3条流水线,可以并行执行3任务。一个进程...