零拷贝技术升级,V6D 让数据传输更高效
V6d由两个主要组件组成:ApacheArrowPlasma派生共享内存数据管理器(在一个节点内)和由etcd支持的元数据服务器(在不同节点之间)。虽然Plasma派生服务允许零拷贝数据传输,但etcd服务处理数据属性的全局分布(可能是分区的)。V6d将自己置于Python社区中。在某种程度上,可以考虑将Python原生的多进程...
Python 3.8 新功能大揭秘
在Python3.8中,multiprocessing模块提供了SharedMemory类,可以在不同的Python进城之间创建共享的内存区域。在旧版本的Python中,进程间共享数据只能通过写入文件、通过网络套接字发送,或采用Python的pickle模块进行序列化等方式。共享内存提供了进程间传递数据的更快的方式,从而使得Python的多处理器和多内核编程更有效率。
Python 3.8 新功能一览,抢先看
4、多进程共享内存在Python3.8中,multiprocessing模块提供了SharedMemory类,可以在不同的Python进程之间创建共享的内存区域。在旧版本的Python中,进程间共享数据只能通过写入文件、通过网络套接字发送,或采用Python的pickle模块进行序列化等方式。共享内存提供了进程间传递数据的更快的方式,从而使得Python的多处理器和多...
尹立博:Python 全局解释器锁与并发 | AI 研习社第 59 期猿桌会
多线程并发的优势为:可共享内存空间,方便交换数据;劣势为:会同时写入内存将导致数据损坏。多进程并行的优势为:内存空间独立(恰来自其劣势);劣势为:进程间交互需要序列化-通信-反序列化。接下来我们将通过一个案例来尝试Python并发的几种不同解决方案的案例:(关于尝试Python并发的几种不同解决方案的案例讲...
是时候给AI减负了,Python五大AI库推荐
一个具有强大前提的简单包,PyWren允许将基于Python运行的科学计算工作负载作为AWSLambda函数的多个实例。TheNewStack中项目的配置文件描述了PyWren使用AWSLambda作为并行处理系统,主要处理不需要消耗大量内存或存储的小项目。PyWren的一个缺点是lambda函数最多不能运行超过300秒。如果你的工作只需要几分钟,在数据集上...
重磅!中国电信研究院、浦发银行、冲量在线和中国信通院联合发布...
Enclave代码和数据放置在被称为EnclavePageCache(EPC)的特殊内存区域中,该内存区域使用内存加密引擎(MEE)进行加密,下图展示的是SGX对Enclave内存的保护过程:(图片来自:OverviewofIntelSGX-Part1,SGXInternals)值得关注的是,IntelSGX已经先后发布了SGX1与SGX2两代次(www.e993.com)2024年10月10日。其中在服务端芯片中SGX2已在2021...
一文详解英特尔AI布局
FPGA无指令,无需共享内存,可以同时拥有流水线并行和数据并行,因此对流式计算任务,FPGA比GPU有明显的延迟方面的优势,是搜索、语音识别、视频分析等深度学习应用的重要工具。英特尔与微软的和合作,应用到了FPGA的这些优势。微软ProjectBrainwave是建立在英特尔FPGA基础上的一个深度学习加速平台。基于FPGA的经济性和极低...
PyTorch为何如此高效好用?来探寻深度学习框架的内部架构
该行之后,PyTorch将从这一Numpy数据blob中创建一个新的张量对象,并且在创建这一新张量的过程中,PyTorch将会传递内存数据指针,连同内存大小、步幅以及稍后张量存储将会使用的函数(我们将会在下节讨论),从而通过减少Numpy数组对象的引用计数并使Python关心这一对象内存管理而释放数据。