A Library of Parallel Algorithms
A Library of Parallel Algorithms This is the toplevel page for accessing code for a collection of parallel algorithms. The algorithms are implemented in the parallel programming language NESL and developed by the Scandal project. For each algorithm we give a brief description along with its complexity (in terms of asymptotic work and parallel depth). In many cases the NESL code is set up so you ca
電王・Ponanza開発者が語る、理由がわからないけどスゴイ“怠惰な並列化”
皆さんこんにちは。 私は将棋プログラム「Ponanza」の作者、山本一成と申します。Ponanzaは初めてプロ棋士を破った将棋プログラムで、近年最も強い将棋プログラムと言えると思われます。また、2017年もトッププロ棋士の方と対局することが予定されています。Ponazaの改良のための機械学習に現在ジサトライッペイさんのPC「大紅蓮丸」の計算リソースを借りているのですが、その関係で原稿を書いてとお願いされたので、3回に渡って将棋プログラムの今について、書いていきたいと思います。 フリーランチの終焉、並列化の効率問題 アスキー読者の方々には言うまでもないのですが、まずは近年のCPU事情について解説していきたいと思います。ちょっと昔まではCPUはシングルコアが当たり前で18ヶ月経過すればCPUのトランジスター数は倍になり、性能が向上するという流れが続いていました。ソフトウェアはその性能向上に伴い
Engadget | Technology News & Reviews
How to watch Polaris Dawn astronauts attempt the first commercial spacewalk
Lock-free programming for the masses · KC Sivaramakrishnan
Efficient concurrent programming libraries are essential for taking advantage of fine-grained parallelism on multicore hardware. In this post, I will introduce reagents, a composable, lock-free concurrency library for expressing fine-grained parallel programs on Multicore OCaml. Reagents offer a high-level DSL for experts to specify efficient concurrency libraries, but also allows the consumers of
Unix/Linuxにおけるプロセスレベルでの並列処理の実現（xargs利用） - Qiita
はじめに マルチコアのCPUを持つサーバにおいて、CPUリソースを最大限に活かして複数のプログラムを実行したい場合がある。 この問題を解決する為にxargsコマンドを利用した解法をその一例として紹介する。 この解法はなるべく既存のプログラムに手を加える事無く並列化を実現したい場合に有効。 xargsコマンドとは 既に基本的な使い方を知っている方はこの章は読み飛ばして頂きたい。 任意のコマンド（プログラム）に対して標準入力経由で引数を与え、実行する事ができるコマンド。それがxargsである。 言葉ではなかなか伝わらないので、まずは、以下のサンプルコードを見て頂きたい。 % ls -l total 16 -rw-r--r-- 1 root root 4 Feb 19 18:31 aaa.txt -rw-r--r-- 1 root root 4 Feb 19 18:31 bbb.txt -rw-
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
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
Parallel Pythonを使ってRaspberry Pi 2 の4コアCPUを使いきってみる - Qiita
動機 新発売のRaspberry Pi 2 はなんと4コアCPU。折角だから分散処理をさせて4コアをフルに使いきってみたい。 やったこと 分散処理フレームワークParallel Pythonを用いた簡単な分散処理プログラムを走らせ、旧モデルと新モデルの処理速度を比較してみた。 また、mpstatで各コアの使用率を確認した。 結論 旧モデルと比較して、4コア使い切ると約8.5倍、1コアだけでも約2.4倍高速、という結果になった。 ４コア使いきった時、mpstatの結果も全コア100%となった。 所感 4コア使い切れたので満足である。 また、1コアだけでも十分速い事がわかった。デスクトップ画面やChromeブラウザの起動が2.2〜2.6倍程度早くなったという報告があるが、速度向上率が近いことから、１コア分の性能向上が大きく寄与しているのかもしれない。 実験方法と結果 分散処理の実行と処理時間測
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Efficient parallel strategies