GNU Parallelがすごすぎて生きるのがつらい
皆さん今日もたくさんのサーバを相手にされていることかと思いますが、いくつかのサーバにアクセスして 1 秒間の統計情報(例えばvmstat 1 2)を集めてパッと表示したい時ってどうやってますかね？shell script を学びはじめたばっかりの僕はこんな感じで書いてました。 $ for i in host1 host2 host3; do ssh $i "vmstat 1 2 | tail -1"; done 0 0 0 329004 210836 14275360 0 0 0 2424 1410 1828 0 0 100 0 0 0 0 0 3716112 587704 25921684 0 0 0 488 1643 2026 0 0 100 0 0 1 0 0 555440 265560 14015548 0 0 0 4204 1534 2392 1 0 99 0 0 vmstatと
xargs を使ってカジュアルに並列処理 - たごもりすメモ
シェルからでも重い処理というのはちょこちょこあって、例えば超デカいログファイルを移動して圧縮したりというお仕事は世界中のあらゆる場所で毎日行われていたりする。コマンドラインからでも大量の圧縮済みログファイルをいっぺんに展開したい、とか。 あるディレクトリ以下に存在するたくさんのファイルを(圧縮済みのものを除いて)全部 bzip2 圧縮したい！と思ったら、とりあえずさくっと次のようにコマンドラインで叩けばいい。 $ find . -not -name '*.bz2' | xargs bzip2 これで、まあそんなに問題なく効率的にbzip2圧縮ができる。だがしかし。 最近は複数コアのCPUが普通に転がってるし、あまつさえHyperThreadingが有効になってたりしてOSから見える論理CPU数がハンパない。普通に8とかある。その一方で複数コアを使用してくれるコマンドというのはあんまりなくて
distccによる分散コンパイルでビルド時間を短縮 - torutkのブログ
背景 C++は、コード規模の増分に対して指数的にコンパイル・リンク時間が増大します。 以前、C++とJavaのビルド時間比較で調査したデータid:torutk:20071104と、id:torutk:20071107から、C++のコード規模によるビルド時間の違いをまとめ直したのが以下の表です。 対象プログラム名 総行数 命令行数 ファイル数 ビルド時間 ACE 5.6.1 307,819 79,930 1,248 00:10:40 ACE+TAO 5.6.1 1,066,708 247,391 2,592 2:35:30 コード規模が3倍でビルド時間は15倍となっています。 ビルド時間を短縮するアプローチ ビルド時間を早めるための工夫がいくつか存在しています。 キャッシュ等前回実行した結果を活用して処理時間を短くする コンパイル済みのオブジェクトはソースが変更されていなければ再コンパイルし
処理並列は、必ず処理速度が向上するのか
はじめに CPUは、コンピューターの頭脳です。単純に考えると、頭脳が2つあれば、1つの時と比べて、同じ時間でたくさんのことを考えることができそうです。10年ほど前、Intel製プロセッサーPentium IIの頃から、1枚のボードに複数のCPUを載せて高速化する試みがなされました。Intel製CPUでは2ユニットまででしたが、SUN Microsystems製のコンピューターでは、もっとたくさんのユニットを載せることができていました。今では、CPU自体に複数の「コア」を載せ、1ユニットで同時に別々のことを実行できるようになっています。 ハードウェアが、同時に複数のことを実行できるようになったため、ソフトウェアもそれに対応する必要が出てきました。本記事では、昨今あちらこちらで声高に繰り返される、「並列処理化すれば速くなる」に疑問を持ったため、それを検証することにします。 対象読者 なんといっ
เว็บพนันออนไลน์ SA บริการเกมคาสิโน แตกง่าย เล่นง่าย ได้เงินจริง
คุณสามารถใช้เครดิตฟรี เพื่อเล่นเกม คาสิโน ทั้งหมด ที่คุณประทับใจ อย่างเช่น สล็อต แบล็คแจ็ค โป๊กเกอร์ และอื่นๆ คุณสามารถใช้มัน เพื่อลองสิ่งใหม่ๆ และตรวจสอบโลกของ เกมออนไลน์ mgm99win ด้วยเครดิตฟรี คุณสามารถเพลิดเพลินไปกับความสนุก และความตื่นเต้นสำหรับการเล่นเกม ที่คุณชอบพอโดยไม่ต้องกังวล ว่าจะเสียเงิน นอกเหนือจากนี้คุณยังสามารถรับรางวัล และโบนัสเมื่อคุณเล่น และชนะ ด้วยเครดิตฟรี ไม่จำกัด คุณสามารถเล่
Introduction to Parallel Computing Tutorial | HPC @ LLNL
Table of Contents Abstract Parallel Computing Overview What Is Parallel Computing? Why Use Parallel Computing? Who Is Using Parallel Computing? Concepts and Terminology von Neumann Computer Architecture Flynn’s Taxonomy Parallel Computing Terminology Potential Benefits, Limits and Costs of Parallel Programming Parallel Computer Memory Architectures Shared Memory Distributed Memory Hybrid Distribut
OpenMP - Tech Note
OpenMP(Wikipedia)とは、 並列コンピューティング環境を利用するために用いられる標準化された基盤(API)です。 このページでは OpenMP C/C++ API 2.0 を対象としています。 OpenMP - 並列処理の留意点 (別ページ) 導入編 gcc(gcc) の場合 gccはバージョン4.2からOpenMPに正式対応しました。 コンパイルオプションに ''-fopenmp'' を付けてコンパイルします。 Visual Studio(cl) の場合 Visual Studio 2005 ProからOpenMPがサポートされたことにより、手軽に並列処理のコードを書くことが可能になりました。 ここではVisual Studio 2008 Proでの設定方法を示します。 メニューから ["プロジェクト名"のプロパティ] → [構成プロパティ] → [C/C++] → [言語
ソフトウェア高速化の鍵は「並列化」：いま注目される並列化技術を知る | OSDN Magazine
従来は高級サーバーでしか採用されていなかったマルチCPU/マルチコアが、一般的なPCにも普及しつつある。このようなマルチCPU/マルチコア環境において、高速に動作するアプリケーションを開発するために注目されているのが「並列化」技術である。本記事では、この並列計算の基本的な考え方やそのメリット、利用できるライブラリなどについて紹介する。 ソフトウェアをより高速に動作せたい、というのはすべてのソフトウェア開発者にとって共通の悩みだろう。ユーザーにとって、高速なソフトウェアは作業効率が向上するだけでなくコスト削減にもつながる。そして、ソフトウェアを高速に動作させるための技術として現在注目を浴びているのが「並列化」である。 並列処理という概念自体は、さほど新しいものではない。スーパーコンピュータを用いたHPC（High-Performance Computing）の分野では、従来から高速化のために
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
IBM Developer
Rubyによる並列処理システム 「CloudCrowd 0.1.0」リリース
MPI-Jメーリングリスト
さらに分かっておきたいトランジスタの種類 − ＠IT MONOist
西南贺字互联网商城有限公司