文章标签
并行
-
Node.js Worker Threads 在微服务架构中的实战：并行处理与负载均衡
Node.js Worker Threads 在微服务架构中的实战：并行处理与负载均衡 “微服务”这词儿，你肯定不陌生。把一个大应用拆成一堆小服务，各自独立部署、升级，想想就觉得灵活。但随之而来的问题也不少，比如，某个服务突然“罢工”...
-
深度学习训练：GPU 为什么比 CPU 更强？
深度学习训练：GPU 为什么比 CPU 更强？ 深度学习，尤其是训练大型神经网络，需要大量的计算资源。近年来，GPU（图形处理器）在深度学习训练中逐渐取代了 CPU（中央处理器），成为首选的计算设备。这是因为 GPU 在并行计算方面具...
-
如何将pytest-xdist与CI/CD集成提升测试效率
在现代软件开发中，测试自动化是确保代码质量的重要手段。pytest-xdist是pytest框架的一个插件，它通过并行执行测试用例来提升测试效率。在CI/CD（持续集成/持续交付）流程中，将pytest-xdist集成进来，可以大大缩短测...
-
Node.js 多线程与多进程深度剖析：Worker Threads、Cluster、setImmediate 与 process.nextTick 实战
你好！相信你对 Node.js 的单线程模型已经有所了解。在处理 I/O 密集型任务时，Node.js 的事件循环机制表现出色。但面对 CPU 密集型任务，单线程就显得力不从心了。今天，咱们就来聊聊如何利用 Node.js 的多线程和多进...
-
CMake 加速秘籍：为何大型项目都爱 Ninja？性能对比与配置详解
作为一名追求极致效率的开发者，你是否曾因大型 C++ 项目的编译速度而头疼？漫长的等待，不仅消耗时间，更打断了编码的思路。CMake 作为流行的构建工具，其灵活性和跨平台性毋庸置疑，但面对动辄数百万行代码的项目，传统的构建方式往往力不从心...
-
深入剖析 pg_repack 索引重建：优化策略、性能影响与实战指南
深入剖析 pg_repack 索引重建：优化策略、性能影响与实战指南 大家好，我是你们的数据库老朋友“索引优化狂魔”。今天咱们来聊聊 PostgreSQL 数据库中一个非常实用的工具—— pg_repack ，特别是它在索引重建方面的...
-
PostgreSQL 16 逻辑复制事务顺序保证：origin 选项深度解析
你好！在 PostgreSQL 数据库的世界里，逻辑复制是一个强大的功能，它允许你将数据变更从一个数据库（发布者）复制到另一个数据库（订阅者）。PostgreSQL 16 对逻辑复制进行了增强，特别是对事务顺序的保证。今天咱们就来深入聊聊...
-
TensorFlow XLA编译器如何优化GPU计算？实战案例剖析
TensorFlow XLA编译器如何优化GPU计算？实战案例剖析 TensorFlow是一个强大的深度学习框架，但要充分发挥其在GPU上的计算能力，需要深入了解其底层优化策略。XLA（Accelerated Linear Algeb...
-
Node.js 多线程实战：worker_threads 性能优化与 child_process 对比
Node.js 多线程实战：worker_threads 性能优化与 child_process 对比 你好，我是老码农。 作为一名 Node.js 开发者，你可能经常遇到 CPU 密集型任务，例如图像处理、数据压缩、加密解密等。...
-
Ranges库性能揭秘：大数据集处理优化之道
作为一名整天和数据打交道的程序员，你肯定遇到过这样的场景：需要高效地处理大量数据，并且这些数据之间存在各种复杂的关联。这个时候，如果还在用传统的循环遍历，那效率简直惨不忍睹。今天，我们就来聊聊Ranges库，这个C++的黑科技，看看它在大...
-
如何利用Web Workers和WebAssembly优化浏览器中的复杂计算性能
在前端开发中，处理大规模计算任务时，性能往往是最大的瓶颈。传统的JavaScript由于其单线程特性，难以高效地处理复杂的计算任务。然而，通过结合Web Workers和WebAssembly，我们可以显著提升浏览器的计算性能，尤其是在处...
-
除了 GPU 架构，这些因素也在影响 zk-SNARK 加速性能
嘿，老兄，最近在捣鼓 zk-SNARK 加速，是不是感觉 GPU 跑起来也不是那么回事儿？别慌，今天咱们就来聊聊，除了 GPU 架构本身，还有啥在默默地影响着它的性能，以及怎么选开发框架才能让咱们的 zk-SNARK 飞起来。 别光盯...
-
WebAssembly SIMD 指令集兼容性：深入解析与代码优化实战
WebAssembly SIMD 指令集兼容性：深入解析与代码优化实战 你好，作为一名有 SIMD 编程经验的开发者，我深知 SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 技术对于提升计算密集型任务...
-
如何将C/C++ SIMD代码移植到WebAssembly SIMD：问题与解决方案
引言 WebAssembly（简称Wasm）因其高性能和跨平台特性，逐渐成为Web开发中的重要技术。SIMD（Single Instruction, Multiple Data）是一种并行计算技术，能够显著提升计算密集型任务的性能。随...
-
Salesforce Bulk API 1.0 vs 2.0 对比：PostHog Cohort 同步场景下的深度解析与选型指南
Salesforce Bulk API 1.0 vs 2.0：为 PostHog Cohort 同步选择最佳利器 将 PostHog Cohort 数据同步到 Salesforce，本质上是一个典型的批量数据处理场景：你需要定期、高效...
-
Rust Actor模型框架设计？充分利用多核CPU并行能力的同时，如何保证消息传递的安全性
在并发编程的世界里，Actor模型以其独特的魅力，成为了构建高并发、高容错性系统的利器。而Rust，这门以安全和性能著称的系统级编程语言，与Actor模型简直是天作之合。那么，如何才能在Rust中设计出一个既能充分利用多核CPU的并行处理...
-
Rust Wasm性能榨汁：JSON炼狱级数据处理与JS高效共舞
背景交代：为何Rust + Wasm？ 各位Web开发者，是否曾被JavaScript的性能瓶颈扼住咽喉？尤其在处理海量JSON数据，进行复杂计算时，那卡顿感简直让人怀疑人生。这时，Rust + WebAssembly（Wasm）的组...
-
Rust 并发下载器设计指南：充分利用多核 CPU 提升下载速度
在当今快节奏的网络环境中，高效的文件下载至关重要。对于开发者来说，构建一个能够充分利用多核 CPU 性能的并发下载器是一项极具价值的技能。本文将指导你如何使用 Rust 语言设计并实现一个高效的并发下载器，充分发挥多核 CPU 的优势，显...
-
CUDA 内存优化秘籍：全局、共享、常量与纹理内存的深度剖析与卷积实战
你好，老伙计！我是老码农，今天咱们来聊聊CUDA编程里头，让无数新手挠头的内存管理问题。别怕，我会用最接地气的方式，带你搞清楚CUDA里那几个主要的内存类型——全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存，以及它们在实际应用，尤其是图像卷积里的...
-
Python文件读写并发优化实战：多进程 vs 多线程，性能与资源消耗深度对比
在Python中进行大量文件读写操作时，如何利用并发来提升效率是一个常见问题。多进程（multiprocessing）和多线程（multithreading）是两种常用的并发方式，但它们在性能和资源消耗方面存在显著差异。本文将深入探讨这两...