Deadlock - Wikipedia
Deadlock commonly refers to: Deadlock (computer science), a situation where two or more processes are each waiting for the other to take action Deadlock (locksmithing) or deadbolt, a physical door locking mechanism Political deadlock or gridlock, a situation of difficulty passing laws that satisfy the needs of the people Negotiation deadlock or an impasse, a situation where two sides bargaining ca
Japanese Press Releases
オレゴン州ビーバートン – 2023年1月30日 – 午前10時（太平洋標準時） – 先進的な相互運用性規格を策定するリーディングカンパニーによるオープンコンソーシアムであるThe Khronos® Group は、LunarG が Windows および Linux 向けの Vulkan Software Development Kit (SDK) バージョン1.3.239.0 をリリースしたことを発表しました。このバージョンには、2022年12月に最終決定された4つのVulkan Video拡張機能や、ヘッダのアップグレード、検証レイヤーの統合が含まれています。複数のGPUベンダーからリリースされるドライバによって、開発者はVulkan Video で高速化されたH.264およびH.265デコードをアプリケーションやフレームワークで利用できるようになりました。 2022年6月21日 –
Concurrency != Parallelism
January 29, 2018 I truly enjoy listening to Carl Hewitt talk about computers, and something he repeats often is "concurrency is not parallelism". For me, there was no real difference, and honestly, I've never bothered to dig into it. Last week, I've stumbled upon Rob Pike's talk on the subject, which leads me to finally do some research on the matter. Here are my findings. beware: as with most thi
MySQL InnoDBのネクストキーロック おさらい - SH2の日記
MySQLのInnoDBストレージエンジンは行ロックをサポートしています。しかしOracleと同じ感覚でアプリケーションを作っていると、思わぬところでデッドロックに出くわすことがあります。これはInnoDBのロック範囲がOracleよりも微妙に広いためです。 実際の例で確認してみましょう。 mysql> select * from t; +----+------+ | c1 | c2 | +----+------+ | 10 | a | | 15 | a | | 20 | a | | 25 | a | | 30 | a | | 35 | a | | 40 | a | | 45 | a | | 50 | a | +----+------+c1列は主キーになっています。1つめのセッションで以下のSQLを実行します。 mysql> set tx_isolation = 'repeatable-r
InnoDBのロックの範囲とネクストキーロックの話 - かみぽわーる
この記事はMySQL Casual Advent Calendar 2013 3日目の記事です。 はじめに 以前にSELECT ... FOR UPDATEとロックの挙動 - walf443's blogの記事にTwitterで少し言及したんですが、それの補足というか、InnoDBのロックの範囲について僕はこう理解していますよという話です。 MySQLといえば、InnoDBをネットワークサーバとして使うためのフレームワークであり、SQLはInnoDBのインデックスにアクセスするためのDSLといっても過言ではないでしょう。 InnoDBのロックとはつまるところインデックス行のロックなので、InnoDBのロックの範囲を理解するためにInnoDBのインデックスについて少し前置きしておきます(だいぶ端折ったけど長くなった…)。 クラスタインデックスとセカンダリインデックス すでにInnoDBのイン
デッドロック - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "デッドロック" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2021年9月) デッドロックの例：処理 P1 はリソース R1 を要し、リソース R2 の出力を予定する。処理 P2 はリソース R2 を要し、リソース R1 の出力を予定する。 4つの処理（青線）が同一のリソース（中央の円）を要する。リソースは、複数の処理を同時には受け付けない。処理は左側より右側を優先する。全ての処理が同時に開始しようとすると、デッドロックが生ずる。デッドロックが生じた場合は、対称性を崩すことで解決される。 デッドロック（英: deadlock）とは、
Introduction to Concurrency Models with Ruby. Part I
In this first post, I would like to describe the differences between Processes, Threads, what the GIL is, EventMachine and Fibers in Ruby. When to use which of the models, which open-source projects use them, what the pros and cons are. What is concurrency?ProcessesRunning multiple processes is not actually about concurrency, it’s about parallelism. Although parallelism and concurrency are often c
Reducing Elixir Backend Time From 120ms to 20ms With Parallelization
At Teachers Pay Teachers, we take performance seriously since it is widely accepted that performance delights users, increases Search Engine rankings and improves conversion rate. In this post, we’ll talk about how we reduced our product page upper 90th percentile response time from 120ms to 20ms. To begin, you should take a look at an example product page and note the types of information display
量子コンピュータで１＋１を計算する - Qiita
はじめに IBM Q の公開で無料で量子コンピュータをいじって遊べる素敵な時代がやってきました。私は 1+1 の計算をやってみたのですが、なかなか面白かったので投稿してみることにしました。実用性はありませんが、量子コンピュータの学習には適当かと思います。 ログイン IBM Q を開き、ユーザ登録をします。 ログインしたら Composer をクリック、Custom Topology を選択します。 Topology は Quantum 及び Classical の Registers を 4 に減らし、Set Topology を押して次に進みます。 0+0=0 の回路の作成 下図の回路をマウスで作成します。Gates からゲートを選択し、線の上でクリックすると置けます。 Gates の Advanced チェックボックスをチェックしてください。ccXが使えるようになります。 それぞれの意
量子コンピュータ - Wikipedia
量子コンピュータ （りょうしコンピュータ、英: quantum computer）は量子力学の原理を計算に応用したコンピュータ[1]。古典的なコンピュータで解くには複雑すぎる問題を、量子力学の法則を利用して解くコンピュータのこと[2]。量子計算機とも。極微細な素粒子の世界で見られる状態である重ね合わせや量子もつれなどを利用して、従来の電子回路などでは不可能な超並列的な処理を行うことができる[1]と考えられている。マヨラナ粒子を量子ビットとして用いる形式に優位性がある。 2022年時点でおよそ数十社が量子コンピュータ関連の開発競争に加わっており、主な企業としては、IBM (IBM Quantum)、Google Quantum AI、マイクロソフト、インテル、AWS Braket、Atos Quantumなどが挙げられる[3]。 研究成果の年表については、英語版のen:Timeline_of
北朝鮮総書記死去のニュースに便乗した標的型メールを確認 - Tokyo SOC Report
IBM is bringing useful quantum computing to the world. IBM offers the world's most powerful quantum computers via the cloud and powered by Qiskit, the quantum software stack built for performance. Our unrivaled research, fabrication facilities, and velocity of innovation have allowed us to advance along our roadmap toward quantum advantage in 2026 and fault tolerant quantum computing in 2029. Join
Concurrency vs Parallelism and the Erlang Advantage
Posted on: June 23, 2017 Concurrency. Parallelism. These terms get used a lot in development discussions, and especially in Elixir and Erlang circles. But what do they mean? Let's talk about them using burritos! The Burrito Shop 🌯🌯 Suppose I work at a burrito shop. Two customers come in, and each orders a burrito. How do I get the work done? Burrito Strategy 1: Serial To do the work serially, I'
並列に Deep Learning して、高速に賢くなれるか | Webシステム開発／教育ソリューションのタイムインターメディア
Deep Learning していると、学習にとても時間がかかるのがネックになる。 時間だけでなく、メモリもいっぱい必要になる。 今はGPUなるものがあり、これを使うと計算処理が一気に早くなると言われている。 GPUの計算性能は、CPUの50倍以上とか言われているのだが、実際にはそこまで高速にDeep Learningできるようにはならない。 GPUを使う場合には、GPUにデータを送ったり、GPUからデータを受け取ったりなど、CPUとＧＰＵの間でのデータのやり取りが発生し、この量が半端ではない。このため、実際の速度向上は10倍程度にしかならない。 でも、もっと高速にしたいと思ったらどうすればよいだろうか。 多数のGPUを同時に使えば、どんどん高速になるのではないだろうか。 分散して学習する場合に問題になるのは、別々のGPUで学習した結果をまとめて、それをまた全GPUに分配し直すという作業が
ジーン・アムダール - Wikipedia
アムダールはサウスダコタ州のフランドルーにノルウェー移民とスウェーデン移民の両親の間に誕生した。第二次世界大戦中、軍務に服した後に、1948年にサウスダコタ州立大学で工学物理学の学位を取得した。その後、ウィスコンシン大学で理論物理学の研究を続け、最初のコンピューター、WISSを完成させ、1952年に博士号を取得した。1952年6月にウィスコンシン大学から、高額の給与を提示してきたIBMに移った。 IBMにおいてアムダールは「IBM 704」、「IBM 709」、そしてIBM 7030すなわちストレッチ・プロジェクトに携わった。彼は1955年12月、IBMを一旦退職し、ラモ・ウッドリッジ、そしてアエロニュートロニックで開発に従事した後、1960年9月復職している。復職後、彼はSystem/360ファミリー・アーキテクチャーの開発に従事した。1965年IBMフェローに就任し、カリフォルニア、メ
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
GitHub - fabianlindfors/parallel_task: Elixir library to run multiple functions in parallel and capture the results
ParallelTask: easily run functions in parallel and capture the results
GitHub - mendrugory/piton: Run your Python algorithms in parallel and avoid the GIL
Elixir to Run Python in Parallel
Introducing Boosters: Move Faster with Automatic Parallel Testing - Semaphore
decode17
