Questions tagged «dc.parallel-comp»

将mapReduce框架称为一种批量同步并行编程框架，在两次同步之间的处理器内没有本地内存保留的情况下，是否准确？如果不是，那么哪种并行编程模型最准确地封装了mapReduce框架？

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想象一下一种函数式编程语言，其唯一的数据类型是数字标量和数组的任意嵌套。该语言缺乏任何无限迭代的方式，因此不允许以下内容： 显式循环（无论如何，没有副作用的使用很少） 递归 任意一等函数（无y组合器） 但是，该语言具有： 顶级功能 词法范围的let绑定 分支控制流程 常见的标量数学和逻辑函数 一些简单的数组构造函数，例如fill（n，x），它创建一个具有x相同值的n元素数组 最重要的是：执行并行结构化迭代（例如映射，归约，扫描，所有对）的一组受限的高阶运算符。 更具体地讲数据并行运算符： y = map（f，x）=> y [i] = f [i] y = reduce（f，a，x）=> y = f（a，f（y [p [0]]，f（y [p [1 []]，...）））） y = scan（f，a，x）=> y [i] = reduce（f，a，y [0 ... i-1]） y = allpairs（f，x，y）=> y [i，j] = f（x [i]，y [j]） …

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让类BPNC（和）是具有有限错误概率并可以访问随机源的对数深度并行算法（我不确定这是否具有不同的名称）。类似地定义类DBPNC，不同之处在于所有进程都可以随机访问算法启动时固定的随机位流。N C乙P P乙PP\mathsf{BPP}氮碳ñC\mathsf{NC} 换句话说，BPNC中的每个进程都可以访问不同的随机源，而DBPNC算法具有共享的完全随机计数器模式生成器。 我们是否知道BPNC = DBPNC？

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我正在寻找在线可用的讲义或其他资源，它们对并行编程有很好的介绍，就像计算机科学中的基础类的并行模拟一样。 我的重点是以下几点：虽然我能够谈论分而治之，贪婪算法，动态编程等，即顺序算法（和问题）的基本模式，但是我没有合适的语言对并行算法中的方法进行分类。 例如，我想获得适当的用语来表达以下事实：对以下每个问题的明显并行处理具有不同的定性行为： 将整数数组设置为全零（完美缩放）。 对整数数组求和（使用的线程越多，开销越大。） 给定一个数组，将每个条目的乘积彼此列出（如果我们将规范的double-for循环并行化，则运行时间将缩放为数字处理器的sqrt。） 共享内存环境就足够了，进程间通信对我而言并不那么重要（实际上，我对完全避免这种情况的算法很感兴趣）。此外，技术方面对我来说是微不足道的。

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在标题与此问题的标题相同的论文中，作者描述了如何仅使用单个单词CAS 来构建无阻塞 线性化 多单词CAS运算。他们首先介绍了双比较单交换操作RDCSS，如下所示： word_t RDCSS(RDCSSDescriptor_t *d) { do { r = CAS1(d->a2, d->o2, d); if (IsDescriptor(r)) Complete(r); } while (IsDescriptor(r)); if (r == d->o2) Complete(d); // !! return r; } void Complete(RDCSSDescriptor_t *d) { v = *(d->a1); if (v == d->o1) CAS1(d->a2, d, d->n2); else CAS1(d->a2, d, d->o2); } …

10 dc.parallel-comp  concurrency 

哪些机器学习分类器最可并行化？如果您遇到困难的分类问题，有限的时间，但是要使用一个不错的计算机局域网，那么您将尝试使用哪些分类器？ 从旁看来，我看起来像一些我所知道的标准分类器，但我可能完全错了： 随机森林-高度并行化，只要每台机器都可以保存所有数据（即本身不能分割训练数据，但可以并行化）。 提升-？ 支持向量机-不可并行化。 决策树-可以部分分解，但效率不高。

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是否可以（通过使用斜线提供一个示例）通过使用并行算法来降低问题的计算复杂性，该算法不需要相对于输入大小的多个处理器？

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