Pythonにおける並列処理プログラミング入門 - MyEnigma
エキスパートPythonプログラミング改訂2版posted with カエレバMichal Jaworski,Tarek Ziade KADOKAWA 2018-02-26 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 はじめに subprocessによる複数子プロセス処理 concurrent.futuresによるマルチプロセス処理 Queueによる並行プログラミング 最後に 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 元々Pythonは、 そこまで処理速度が早い言語ではないので、 システムの処理速度を最適化したい場合は、 C++などで書き直した方が良いのかもしれませんが、 Pythonシステムをあと少し早くしたい時には、 並行処理プログラミングをしてみると、 効果があるかもしれません。 最近のコンピューターはマルチコア
java.util.concurrent (Java Platform SE 7 )
要素の取得時に両端キューが空でなくなるまで待機したり、要素の格納時に両端キュー内に空きが生じるまで待機するブロック操作を追加でサポートしたりする Deque です。
プロセスとスレッドの話
１．プロセスとは？ WindowsやLinux等のOSでは、ワープロやブラウザなどのアプリケーションを実行するとプロセスというものを作ってその中でアプリケーションを動かします。 コンピュータの仕組みをざっくり話すと、CPU（処理実行）、メモリ（データ記憶）、I/O（外部入出力）の３つで出来ていますが、 このCPUとメモリの部分を仮想的に作ったものがプロセスです。 実際のCPUとメモリは、複数の仮想的なCPUとメモリを切り替えながら動作させることになります。この複数の仮想的なCPUとメモリはそれぞれは完全に分離されています。その事からプロセスには以下の利点があります。 分離された環境でプログラムを動かせば良いのでプログラミングが楽。 メモリが分離されているので、他のアプリケーションから干渉を受けず、セキュリティに強い。 最近はセキュリティが大きく取り上げられることも多く、Chromeなどのブ
アクターモデルについて
Healthy Competition: How Adversarial Reasoning is Leading the Next Wave of In...John Liu
Java並行処理プログラミングを読んだ - だいたいよくわからないブログ
本の感想を書くことによりいい感じにブログネタを切らさないようにする生活(´･_･`) だいぶ前から読んでいた本をついに読み終わりました。 https://www.amazon.co.jp/Java%E4%B8%A6%E8%A1%8C%E5%87%A6%E7%90%86%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0-%E2%80%95%E3%81%9D%E3%81%AE%E3%80%8C%E5%9F%BA%E7%9B%A4%E3%80%8D%E3%81%A8%E3%80%8C%E6%9C%80%E6%96%B0API%E3%80%8D%E3%82%92%E7%A9%B6%E3%82%81%E3%82%8B%E2%80%95-Brian-Goetz/dp/4797337206 Scalaだとakkaとかあって、アク
タダ飯を食わせろ
CPUが複数あっても処理が早くならない。 これは、ソフトウェア側の都合があるからだ。 これが意外と厄介なのである。 複数のプロセッサを使って、並列処理をするためには、Windowsではプログラムをスレッドという実行単位に分割する必要がある。通常のプログラムでは、スレッド分割が意識されていない(スレッドを分けていない)ため、Windowsは並列に実行しようとしない。 なお、適時 DoEvents 命令を挟んでやることで、処理中に別の処理を割り込ませることはできる。しかし、残念ながら1プロセスあたりに割り当てられるCPUは同時に1つだけであり、CPU使用率の合計は常に1CPU分である。 DoEventsを実行したとき、他の処理が割り込むだけであって、並列には動かない。 ちなみに、Aの処理中にBの処理が割り込み、さらにその途中でCの処理が割り込んでくると、処理が終わる順番はC→B→Aとなる。割り
マルチコア時代の最新並列並行技術 Haskellから見える世界
1 Haskell kazu@iij.ad.jp 2 (parallel) (concurrent) 3 4 5 6 7 Haskell 8 OS 9 Haskell 10 Haskell 11 Haskell Haskell 12 Haskell 13 Haskell 14 ) N 15 map map Google MapReduce 16 Java puzzles.parallel().map(e -> solve(e)); // Scala puzzles.par.map(solve); // Haskell map solve puzzles ‘using‘ parList rseq ) 17 % ghc -O2 -threaded foo.hs % ./foo +RTS -N2 18 Repa Accelerate GPU NVIDIA GPU CUDA 19 h x = do
Lock-freeとWait-freeアルゴリズム - Wikipedia
Lock-freeとWait-freeアルゴリズムとは、共有データにロックをかけてアクセスを防ぐアルゴリズムとは違い、複数のスレッドが同時並行的に、ある対象データを壊すことなしに読み書きすることを可能にするアルゴリズムである。Lock-free とはスレッドがロックしないことを意味しており、全てのステップにおいてシステムが必ず進行する。これはLock-free ではミューテックスやセマフォといった、排他制御のためのプリミティブを使ってはならないことを意味する。なぜならロックを持っているスレッドの実行が中断した場合、全体の進行を阻止しうるからである。Wait-free とは、他のスレッドの動作に関係なく、スレッドがいかなる操作も有限のステップで操作を完了させられることを指す。あるアルゴリズムがLock-freeであるがWait-freeでないことはありうる。Wait-free なアルゴリズム
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