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python 多线程 锁lockrlock(并行编程 4)
在下面的情形下会发生死锁 Lock.acquire() Lock.acquire() Lock.release() Lock.release() 连续两次acquire请求，会导致死锁，因为第一次获得锁之后还没有释放 ，第二次再来申请，程序就阻塞在这里，导致第一次申请到的锁无法释放 1.3 可重入锁 RLock就不存在1.2中所提到的死锁 RLock.acquire() RLock.acquire() RLock.release
73940发布于 2019-07-30 - 来自专栏sktj
python 并行编程 多线程 锁 信号 条件 事件
shared_resource_with_lock = 0 shared_resource_with_no_lock = 0 COUNT = 100000 shared_resource_lock = threading.Lock() 有锁的情况 : shared_resource_lock.acquire() shared_resource_with_lock -= 1 shared_resource_lock.release() 没有锁的情况 乍一看这段代码好像会死锁，因为 condition.acquire() 之后就在 .wait() 了，好像会一直持有锁。 其实 .wait() 会将锁释放，然后等待其他线程 .notify() 之后会重新尝试获得锁。 但是要注意 .notify() 并不会自动释放锁，所以代码中有两行，先 .notify() 然后再 .release() 。
56020编辑于 2022-05-13 - 来自专栏《C++与 AI：个人经验分享合集》
算法：无锁并行SGD的神奇之路》
算法作为一种能够实现无锁并行随机梯度下降（SGD）的创新方法，受到了广泛关注。下面就来深入探讨一下Hogwild!算法是如何实现这一壮举的。 传统的SGD在单机单线程环境下运行，而在面对大规模数据和复杂模型时，计算速度往往成为瓶颈，因此需要并行化来提高效率。 Hogwild!算法实现无锁并行SGD的方式 数据并行架构：Hogwild! 无锁更新策略：这是Hogwild!算法的核心特点。在传统的并行计算中，为了保证数据的一致性，通常会使用锁机制来确保同一时间只有一个线程或节点能够访问和更新共享资源。但Hogwild! 算法实现无锁并行SGD的优势 减少通信开销：由于不需要锁机制来进行同步，节点之间不需要频繁地进行通信来获取锁和释放锁，从而减少了通信开销。 算法通过独特的数据并行架构、无锁更新策略和异步更新机制，成功实现了无锁并行SGD，为深度学习和大规模数据处理等领域带来了更高效、更灵活的解决方案，在推动人工智能技术发展方面发挥着重要作用。
30210编辑于 2025-02-15 - 来自专栏鸿的学习笔记
聊聊并行并行编程
并行和并发有着小小的区别：并行意味着问题的每个分区有着完全独立的处理，而不会与其他分区进行通信。并发可能是指所有的一切事务， 这可能需要紧密的，以锁的形式或其他的互相通信的方式形成的相互依赖。 因为并行编程的相对较难，导致工程师的生产率不会太高，会聚焦于更精密的细节，花费大量的时间。 并行任务变得复杂不仅仅在于之上的原因，更因为： 1.对代码，对任务的分割，这会导致错误处理以及事件处理更为复杂。如果并行程序之间会牵扯到交互，通信的时间成本，共享资源的分配和更新更为复杂。 2.并行访问控制，单线程的应用程序可以对本实例中的所有资源具有访问权，例如内存中的数据结构，文件之类的。 但是并行程序中，对变量的访问会牵扯到消息传递，并且协调对共享 资源的访问，需要使用到引用计数，锁，事务等方式同步 3.特定算法的固有顺序 还有更多的人为因素，代码的可读性，项目对共享资源的管控之类
1.4K10发布于 2018-08-06 - 来自专栏yaphetsfang
数据并行和任务并行
OpenCL并行加减乘除示例——数据并行与任务并行 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhouxuanyuye/article/details/79949409 OpenCL并行加减乘除示例——数据并行与任务并行 关键词：OpenCL; data parallel; task parallel 数据并行化计算与任务并行化分解可以加快程序的运行速度。 这种办法对不同的数据使用相同的核函数，称为数据并行。 ? 图3. (task parallel) 另外还有一种就是任务并行化，可以使所有功能函数内部的语句并行执行，即任务并行化，如本文中的功能函数可以分解为“加减乘除”这四个任务，可以产生“加减乘除”四个核函数，让四个函数同时执行
2.3K30发布于 2020-07-30 - 来自专栏计算机技术-参与活动
算力共享：数据并行，模型并行，流水线并行，混合并行策略
# 算力共享：混合并行策略混合并行策略是在深度学习模型训练过程中，综合运用多种并行技术来加速训练过程的方法。以下是常见的并行技术以及混合并行策略的举例： 一、常见并行技术1. **DeepSpeed和Alpa框架的混合并行** - **策略**：在单机多卡场景下，优先采用张量并行（一种模型并行方式），将模型的计算密集型部分（如大规模矩阵运算）在多个GPU上并行执行，充分利用单机的计算资源 **Megatron - LM的混合并行** - **策略**：结合了**数据并行和模型并行**。 通过数据并行来利用多个GPU处理不同的数据子集，同时采用模型并行（如张量并行和流水线并行）来处理模型过大无法在单个GPU上运行的问题。 - 在模型并行方面，对于Transformer架构中的矩阵乘法等操作，采用张量并行进行切分计算。
1.5K10编辑于 2025-01-01 - 来自专栏计算机工具
模型并行、数据并行、流水线并行以及混合并行的适用场景、优劣
模型并行、数据并行、流水线并行以及混合并行的适用场景、优劣- **数据并行** - **适用场景**：**适用于模型规模相对较小，能够在单个计算设备（如 GPU）上完整运行**，但训练数据量巨大的情况 通过将模型划分为多个阶段，不同阶段在不同的计算设备上并行执行，类似于工厂的流水线作业，数据依次经过各个阶段进行处理，能够实现较高的**并行效率**。 例如在训练大型多模态模型（结合文本、图像、音频等多种数据）或超大规模的语言模型时，混合并行可以充分发挥不同并行策略的优势。 - **优点**：结合了**数据并行、模型并行和流水线并行的优点，能够根据模型结构、数据特点和硬件资源的实际情况**，灵活地调整并行策略，实现最优的训练效率。 *张量并行**）将其切分到多个 GPU 上计算；同时，对于模型的整体结构，可以采用**流水线并行将模型按层划分为多个阶段在不同 GPU 上执行**，通过这种混合并行的方式全面提升训练速度和效率。
1.1K21编辑于 2025-01-05 - 来自专栏yaphetsfang
C#数据并行和任务并行
C# 并行任务——Parallel类 一、Parallel类 Parallel类提供了数据和任务的并行性； 二、Paraller.For() Paraller.For()方法类似于 使用Paraller.For()方法，可以并行运行迭代，迭代的顺序没有定义。 在For()方法中，前两个参数是固定的，这两个参数定义了循环的开头和结束。 四、Parallel.Invoke() Parallel.Invoke()方法，它提供了任务并行性模式。 Parallel.ForEach()用于数据并行性，Parallel.Invoke()用于任务并行性；
2K20发布于 2020-07-30 - 来自专栏最高权限比特流
mysql数据库大规模数据读写并行时导致的锁表问题
最近在给学校做的一个项目中，有一个功能涉及到考核分数问题。 我当时一想，这个问题并不是很难，于是就直接采用了这样的方法：拿着一个表中的数据作为索引，去挨个遍历相关表中的数据，最后经过算分的过程，直接在算分函数中将算出的分数直接写入数据库，这就导致了标题说的问题。
1.4K30发布于 2019-02-21 - 来自专栏漫漫全栈路
C#并行与多线程——Parallel并行
并行Parallel 在Parallel下面有三个常用的方法invoke,For和ForEach。 先说下StopWatch，这个类主要用于测速，记录时间。 很直观的看出，使用Parallel.Invoke()之后，Run1和Run2是并行执行的，一共用时3s（3000ms左右），而直接运行Run1和Run2则耗时5s。 Parallel.For实际上是并行执行了循环，因为内部只是一个单纯的累加，因此效率差异明显，但是并非所有的场景都适合使用并行循环。 修改一下上面的方法。 ."); } 改为操作一个全局变量的累加，这个时候由于并行请求，需要等待调用内存中的全局变量num，效率反而降低。 同样的，由于并行处理的原因，For的结果并不是按照原有顺序进行的： public void ParallelForCW() { Parallel.For(0, 100, i => { Console.Write
5.8K20发布于 2019-12-09 - 来自专栏海风
TPU中的指令并行和数据并行
高性能的多来自于并行，因此本文分别讨论了指令并行和数据并行的设计方法。 为了获得更高的性能，可以采用一系列的常规方法进行设计，包括 指令并行，即一次性处理更多指令，让所有执行单元高效运行 数据并行，即一次性处理多组数据，提高性能 后文会针对这两点做进一步描述，并简单讨论 根据指令流和数据流之间的对应关系，可以将处理器分为以下几个类别 SISD，单指令流单数据流，顺序执行指令，处理数据，可以应用指令并行方法 SIMD，单指令流多数据流，同一指令启动多组数据运算，可以用于开发数据级并行 MISD，多指令流单数据流，暂无商业实现 MIMD，多指令流多数据流，每个处理器用各种的指令对各自的数据进行操作，可以用在任务级并行上，也可用于数据级并行，比SIMD更灵活 由于TPU应用在规则的矩阵 /卷积计算中，在单个处理器内部的设计上，SIMD是数据并行的最优选择。
2.7K20发布于 2019-07-31 - 来自专栏mysql
MySQL锁相关总结｜悲观锁、乐观锁、读锁、写锁、表锁、行锁、页面锁、间隙锁、临键锁
总体上分成两种：乐观锁和悲观锁类型上也是两种：读锁和写锁 锁的粒度上可以分成五种：表锁，行锁，页面锁，间隙锁，临键锁 下面我们就来详细讲一下这些锁 1. 写锁 写锁又称为排他锁或者X锁（Exclusive Lock），如果当前写锁未释放，他会阻塞其他的写锁和读锁。 5. 表锁 表锁也称为表级锁，就是在整个数据表上对数据进行加锁和释放锁。 行锁 行锁也称为行级别，就是在数据行上对数据进行加锁和释放锁。特点：开销大，加锁慢，粒度小，并发度高，锁冲突概率最小。 在mysql的InnoDB存储引擎中有两种行锁，排他锁和共享锁。 共享锁：允许一个事务读取一行数据，但不允许一个事务对加了共享锁的当前行增加排他锁。排他锁：允许当前事务对数据行进行增删改查操作，不允许其他事务对增加了排他锁的数据行增加共享锁和排他锁。 间隙锁会锁住 (7,10], (10,21] 这两个间隙。不过间隙锁只会在 可重复读事务隔离级别 下才会生效。 9. 临键锁 临键锁就是行锁和间隙锁的组合，也可以理解为一种特殊的间隙锁。
1K10编辑于 2024-09-07 - 来自专栏软件工程
独占锁(写锁)共享锁(读锁)互斥锁
独占锁：指该锁一次只能被一个线程所持有。对ReentrantLock和Synchronized而言都是独占锁 共享锁：指该锁可被多个线程所持有。 对ReentrantReadWriteLock其读锁是共享锁，其写锁是独占锁。 读锁的共享锁可保证并发读是非常高效的，读写，写读，写写的过程是互斥的。 使用方法 声明一个读写锁 如果需要独占锁则加从可重入读写锁里得到写锁 写锁demo 如果需要共享锁则加从可重入读写锁里得到读锁 读锁demo ReentrantReadWriteLock实现原理简单分析 Sync是如何同时表示读锁与写锁？ ，低16位表示写锁个数 一个线程获取到了写锁，并且重入了两次，低16位是3，线程又获取了读锁，并且重入了一次，高16位就是2 读锁的写锁的获取主要调用AQS的相关Acquire方法,其释放主要用了相关Release
1.8K30编辑于 2022-05-13 - 来自专栏菜鸟成长学习笔记
MySQL中的锁（表锁、行锁，共享锁，排它锁，间隙锁）
本章我们着重讨论MySQL锁机制 的特点，常见的锁问题，以及解决MySQL锁问题的一些方法或建议。 Mysql用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。 页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般 。 从上述特点可见，很难笼统地说哪种锁更好，只能就具体应用的特点来说哪种锁更合适！ 排他锁（Ｘ）：又称写锁。允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务取得相同的数据集共享读锁和排他写锁。 另外，为了允许行锁和表锁共存，实现多粒度锁机制，InnoDB还有两种内部使用的意向锁（Intention Locks），这两种意向锁都是表锁。 意向共享锁（IS）：事务打算给数据行共享锁，事务在给一个数据行加共享锁前必须先取得该表的IS锁。 意向排他锁（IX）：事务打算给数据行加排他锁，事务在给一个数据行加排他锁前必须先取得该表的IX锁。
3.3K30发布于 2019-07-30 - 来自专栏终码一生
MySQL：表级锁、行级锁、共享锁、排他锁、乐观锁、悲观锁
一文读懂所有锁，了解他们的优缺点和使用场景。 表级锁与行级锁 表级锁： table-level locking，锁住整个表。 开销小，加锁快。 不会死锁(一次性加载所需的所有表)。 InnoDB引擎支持表级锁和行级锁，默认为行级锁。 共享锁与排他锁 共享锁： 有称之为S锁、读锁。 语法：select id from t_table in share mode; 多个共享锁可以共存，共享锁与排他锁不能共存。 排他锁： 又称之为X锁、写锁。 乐观锁与悲观锁 乐观锁与悲观锁是逻辑上的锁。 乐观锁： 乐观锁：乐观地认为，并发问题很难发生。 悲观锁： 悲观锁：悲观地认为，并发问题极易发生。 悲观锁认为并发问题极易发生，所以每次操作，无论读写，都会对记录加锁，以防止其他线程对数据进行修改。 实现方式：数据库的行锁、读锁和写锁。
1.5K20编辑于 2022-04-14 - 来自专栏Java面试
MySQL锁、加锁机制（超详细）—— 锁分类、全局锁、共享锁、排他锁；表锁、元数据锁、意向锁；行锁、间隙锁、临键锁；乐观锁、悲观锁
文章目录一、概述1.1 MySQL锁的由来1.2 锁定义1.3 锁分类二、共享锁与排他锁2.1 共享锁（S锁）2.2 排他锁（X锁）2.3 MySQL锁的释放三、全局锁3.1 介绍 3.2 语法 3.3 ）5.3 间隙锁（Gap Lock）5.4 临建锁（Next-Key Lock）5.5 行锁的粒度粗化六、页面锁、乐观锁与悲观锁6.1 页面锁6.2 乐观锁6.3 悲观锁七、加锁规则八、总结一、概述1.1 1.2 锁定义由以上可知，数据库的锁机制本身是为了解决并发事务带来的问题而诞生的，主要是确保数据库中，多条工作线程并行执行时的数据安全性。锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。 这里的元数据可以简单理解为一张表的表结构意向锁（分为意向共享锁、意向排他锁）：这个是InnoDB中为了支持多粒度的锁，为了兼容行锁、表锁而设计的，使得表锁不用检查每行数据是否加锁，使用意向锁来减少表锁的检查行级锁 、页面锁、乐观锁与悲观锁上述对MySQL两种较为常见的锁粒度进行了阐述（共享锁与排他锁，全局锁、表级锁、行级锁），接着再来看看页面锁、乐观锁与悲观锁6.1 页面锁页面锁是Berkeley DB存储引擎支持的一种锁粒度
34.9K1833编辑于 2024-06-24 - 来自专栏Lambda
最全Java锁详解：独享锁共享锁+公平锁非公平锁+乐观锁悲观锁
最全Java锁详解：独享锁/共享锁+公平锁/非公平锁+乐观锁/悲观锁 在Java并发场景中，会涉及到各种各样的锁如公平锁，乐观锁，悲观锁等等，这篇文章介绍各种锁的分类： 公平锁/非公平锁 可重入锁 独享锁/共享锁 乐观锁/悲观锁 分段锁 自旋锁 最全Java锁详解：独享锁/共享锁+公平锁/非公平锁+乐观锁/悲观锁 乐观锁 VS 悲观锁 乐观锁与悲观锁是一种广义上的概念，体现了看待线程同步的不同角度 最全Java锁详解：独享锁/共享锁+公平锁/非公平锁+乐观锁/悲观锁 3.总之： 悲观锁适合写操作多的场景，先加锁可以保证写操作时数据正确。 最全Java锁详解：独享锁/共享锁+公平锁/非公平锁+乐观锁/悲观锁 3.典型应用: java jdk并发包中的ReentrantLock可以指定构造函数的boolean类型来创建公平锁和非公平锁（ 当需要put元素的时候，并不是对整个hashmap进行加锁，而是先通过hashcode来知道他要放在那一个分段中，然后对这个分段进行加锁，所以当多线程put的时候，只要不是放在一个分段中，就实现了真正的并行的插入
1.1K20编辑于 2022-04-13 - 来自专栏HelloCode开发者学习平台
互斥锁-读写锁-条件锁
一，使用互斥锁 1，初始化互斥量 不能拷贝互斥量变量，但可以拷贝指向互斥量的指针，这样就可以使多个函数或线程共享互斥量来实现同步。上面动态申请的互斥量需要动态的撤销。 二，使用读写锁 通过读写锁，可以对受保护的共享资源进行并发读取和独占写入。读写锁是可以在读取或写入模式下锁定的单一实体。要修改资源，线程必须首先获取互斥写锁。 必须释放所有读锁之后，才允许使用互斥写锁。 初始化和销毁: 同互斥量一样, 在释放读写锁占用的内存之前, 需要先通过pthread_rwlock_destroy对读写锁进行清理工作, 释放由init分配的资源. 2.加锁和解锁 三，条件变量
1.6K10编辑于 2023-03-23 - 来自专栏机器之心
分布式训练中数据并行远远不够，「模型并行+数据并行」才是王道
来自加州大学洛杉矶分校和英伟达的研究人员探索了混合并行化方法，即结合数据并行化和模型并行化，解决 DP 的缺陷，实现更好的加速。 数据并行化（Data parallelism，DP）是应用最为广泛的并行策略，但随着数据并行训练设备数量的增加，设备之间的通信开销也在增长。 图 2：不同的训练并行化策略，2(a) 展示了数据并行化训练，2(b) 展示了模型并行化训练。 该研究发现，在规模较大的情况下，混合训练在最小化端到端训练时间方面比仅使用 DP 更加高效。 该研究的贡献如下： 当 DP 愈加低效时，可以使用混合并行化策略（即每个数据并行化 worker 在多个设备上也是模型并行化的）进一步扩展多设备训练。 这部分量化了使用数据并行策略的训练时间、使用模型并行策略的训练时间，以及使用混合并行策略的训练时间（详情参见原论文），并得出结论：在一定条件下，混合并行策略的效果优于仅使用 DP。
1.4K20发布于 2019-09-03 - 来自专栏王清培的专栏
.NET并行编程实践（一：.NET并行计算基本介绍、并行循环使用模式）
阅读目录： 1.开篇介绍 2.NET并行计算基本介绍 3.并行循环使用模式 3.1并行For循环 3.2并行ForEach循环 3.3并行LINQ（PLINQ） 1】开篇介绍 最近这几天在捣鼓并行计算 ，发现还是有很多值得分享的意义，因为我们现在很多人对它的理解还是有点不准确，包括我自己也是这么觉得，所以整理一些文章分享给在使用.NET并行计算的朋友和将要使用.NET并行计算的朋友； NET并行编程推出已经有一段时间了 ，这不太符合我们对.NET并行的强大技术的理解，所以自己搞了点资料看看，实践了一下，发现在使用.NET并行技术的时候需要注意一些细节，这些细节看代码是看不出来的，所以我们看到别人这么用我们就模仿这么用， 既然是.NET并行计算，那么我们首先要弄清楚什么叫并行计算，与我们以前手动创建多线程的并行计算有何不同，好处在哪里；我们先来了解一下什么是并行计算，其实简单形容就是将一个大的任务分解成多个小任务，然后让这些小任务同时的进行处理 ； 下面我们将接触.NET并行计算中的第一个使用模式，有很多并行计算场景，归结起来是一系列使用模式； 3】并行循环模式 并行循环模式就是将一个大的循环任务分解成多个同时并行执行的小循环，这个模式很实用；
2.3K100发布于 2018-01-05
腾讯云开发者
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