從程序和算法設(shè)計者的角度來看，并行計算可分為-1 并行和task并行。C的并行方法擴展并行，判斷合適的并行 DOP對于良好并行性能非常重要，Massive 數(shù)據(jù)，一般來說是因為數(shù)據(jù) 并行主要是把一個大任務(wù)分解成相同的子任務(wù)，比task 并行更容易處理，并行計算虛擬化與云計算的關(guān)系有多大數(shù)據(jù)它涉及到一些方面。
第一步訓練需要2個多小時，總共才6個小時左右，所以提高訓練速度非常重要。訓練一個包含20000張圖片的數(shù)據(jù) set所需的時間取決于很多因素，包括數(shù)據(jù) set的大小和復雜程度、模型的復雜程度、訓練算法的選擇以及可用于訓練的硬件資源。一般來說，訓練一個數(shù)據(jù)包含20000張圖片的集合可能需要幾天到幾周的時間，具體取決于以上因素。以下是影響訓練時間的一些主要因素:1 .數(shù)據(jù)套大小:較大的數(shù)據(jù)套需要較長的訓練時間。
2.數(shù)據(jù) set的復雜度:如果數(shù)據(jù)set包含多個類別或標簽，訓練時間可能會更長，因為模型需要學習更多的模式。3.模型復雜性:更復雜的模型需要更多的計算資源和時間來訓練。選擇具有更多參數(shù)和更復雜架構(gòu)的模型通常需要更長的訓練時間。4.訓練算法:不同的訓練算法收斂速度和訓練時間不同。比如一些深度學習框架，比如TensorFlow和PyTorch，通常比其他算法需要更長的訓練時間。
Oracle嘗試自動化系統(tǒng)配置，以最大限度地提高并行操作的性能。不過手動調(diào)節(jié)的空間還是很大的。我們可以通過調(diào)整數(shù)據(jù)庫來優(yōu)化SQL 并行的性能。判斷合適的并行 DOP對于良好并行性能非常重要。Oracle將按如下方式設(shè)置DOP。如果指定或請求了并行 execution，但未指定DOP，則默認DOP將被設(shè)置為系統(tǒng)上CPU核心數(shù)的兩倍。對于RAC系統(tǒng)，DOP值將是整個集群中核心數(shù)量的兩倍。
2.對于11gr2以后的Oracle版本，如果將“PARALLEL_DEGREE_POLICY”設(shè)置為“AUTO”，Oracle將根據(jù)執(zhí)行操作的性質(zhì)和涉及對象的大小自動調(diào)整DOP值。3.如果“PARALLEL_ADAPTIVE_MULTI_USER”設(shè)置為“TRUE ”, Oracle將根據(jù)系統(tǒng)的整體負載調(diào)整DOP。
3、如何使用paralle程序?qū)崿F(xiàn)腳本的 并行化在Linux下運行作業(yè)時，我們經(jīng)常會遇到以下幾種情況:要運行的作業(yè)很多，完成每個作業(yè)所需的時間不是很長。如果我們以串行模式運行這些作業(yè)，可能需要很長時間；如果在并行模式下運行，可以大大節(jié)省運行時間。而且現(xiàn)在的電腦大部分都是多核架構(gòu)，你需要并行 mode才能充分發(fā)揮它們的計算能力。綜合你在網(wǎng)上看到的信息，使用Bash腳本，可以使用以下方法實現(xiàn)并行的批量操作。
也不會區(qū)分并行和并發(fā)性。1.使用GNU的并行程序是GNU專門為并行使用的程序，非常適合簡單的批量操作并行。使用并行時不需要寫腳本。只需在原始命令中添加parallel即可。所以，如果你能用parallel 并行翻譯作業(yè)，請優(yōu)先考慮。關(guān)于parallel的詳細描述，請參考其官方文檔。2.最簡單的方法:
