GNU Parallel Tutorial — GNU Parallel 20240522 documentation
parallel NAME SYNOPSIS DESCRIPTION OPTIONS EXAMPLES SPREADING BLOCKS OF DATA TIME POSTFIXES UNIT PREFIX QUOTING LIST RUNNING JOBS COMPLETE RUNNING JOBS BUT DO NOT START NEW JOBS ENVIRONMENT VARIABLES DEFAULT PROFILE (CONFIG FILE) PROFILE FILES EXIT STATUS DIFFERENCES BETWEEN GNU Parallel AND ALTERNATIVES BUGS REPORTING BUGS AUTHOR LICENSE DEPENDENCIES SEE ALSO parallel_examples GNU PARALLEL EXAMPL
Parallel builds in Maven 3 - Apache Maven - Apache Software Foundation
Maven 3.x has the capability to perform parallel builds. The command is as follows: mvn -T 4 clean install # Builds with 4 threads mvn -T 1C clean install # 1 thread per cpu core mvn -T 1.5C clean install # 1.5 thread per cpu core This build-mode analyzes your project's dependency graph and schedules modules that can be built in parallel according to the dependency graph of your project. The above
できる！並列・並行プログラミング
↓↓↓↓訂正あります。↓↓↓↓ 2018/07/02に株式会社エフコード社内で行われた勉強会のスライドです。 訂正版(随時更新中): https://docs.google.com/presentation/d/15HOMfAbtdWwO48njcB8IdkN3kVAMu3wsmZo0O3S-f_4/edit?usp=sharing 専門家による資料・専門家向けの資料ではありません。自分自身で学習し、論文・文献等を読解してまとめた内容となります。間違い等あるかもしれませんが、あれば是非コメント頂ければと思います。 【訂正事項】 スライド16: 誤：たった一つのプロセスが故障しただけでも有限時間で合意できない 正：たった一つのプロセスが故障しうるだけでも有限時間で合意できない スライド20: 誤: 重要: あるschedule σ1, σ2 がdisjoint (nodeが被ってない) なら
ポーリングについて futures と並列実行
原文はこちら: Of polling, futures and parallel execution いまのコンピューティングの大きな関心ごとの1つは省電力です。多くの携帯デバイス (ラップトップ、タブレット、ネットブック) にとって大きな課題です。最新の CPU はアイドル状態のときに段階的に低消費電力状態に入ります。アイドル状態が長くなると、より深い低消費電力状態になりバッテリーの消費量も少なくなります。そのため、たった1回の充電でデバイスのバッテリーライフが長くなります。 低消費電力状態にはポーリングという敵がいます。あるタスクが定期的に CPU を利用するとき、潜在的変化を調べるためにメモリの位置を読み込むような些細な処理であっても、CPU は低消費電力状態から復帰してきて、その内部構造を全てを利用します。単調で定期的な実行状態はその目的の処理を完了してから随分経った後で再び低消費
Pythonによる並行処理，マルチプロセッシング用ライブラリ/ソリューションのリスト | TRIVIAL TECHNOLOGIES on CLOUD
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー python.orgのwikiにある，Parallel Processing and Multiprocessing in Pythonの翻訳です。たくさんありますね〜。抜粋している部分があるので，詳しく知りたい人は原文を読んだりリンクを辿ることをお勧めします:-)。 Pythonには，複数のCPUやマルチコアCPU，共有メモリ環境，クラスタやグリッド環境を活用するためのライブラリが多く存在します。このページでは，個々のライブラリやソリューションの情報を調べてまとめています。 対称型マルチプロセッシング delegate - forkベース。pipeを使ってpickeしたデータを送りプ
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