Proceedings of the Python in Science Conferences· 2015
Dask: Engellenmiş Algoritmalar ve Görev Zamanlama ile Paralel Hesaplama
Dask: Parallel Computation with Blocked algorithms and Task Scheduling
- 811atıf
- 2015yıl
Kısa özet
Dask, engellenmiş algoritmaları dinamik, belleği dikkate alan görev zamanlamasıyla birleştirerek paralel ve çekirdek dışı hesaplamayı mümkün kılar ve daha büyük veri kümelerine ölçeklenen bir NumPy klonu oluşturur.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Dask, paralel ve çekirdek dışı hesaplamayı kolaylaştırır.
- Dinamik, belleği dikkate alan görev zamanlamasıyla birleştirilmiş engellenmiş algoritmalar kullanır.
- Bu, paralel ve çekirdek dışı bir NumPy klonu sağlar.
- Sistem, mevcut donanım belleğinden daha büyük veri kümelerine hesaplamayı ölçekler.
- Bu prensipler diğer paralel koleksiyonlara uygulanabilir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Dask enables parallel and out-of-core computation. We couple blocked algorithms with dynamic and memory aware task scheduling to achieve a parallel and out-of-core NumPy clone. We show how this extends the effective scale of modern hardware to larger datasets and discuss how these ideas can be more broadly applied to other parallel collections.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Proceedings of the Python in Science Conferences, 2015 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Donanım ve Mimari
Hardware and ArchitectureComputer Science