减少循环次数：循环是一个常见的算法结构，但是循环次数过多会导致程序性能下降。可以通过使用更高效的算法来减少循环次数。 使用并行计算：对于一些计算密集型的算法，可以使用并行计算来提高程序性能。可以使用多线程或者分布式计算来实现并行计算。 父主题： 算法优化

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MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把

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也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多，性能提升的倍数也就越高。 下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)过程的基本原理：表数据进行切块后分发给多个核进行并行计算，每个核计算部分数据得到一个中间count(*)结果，并在最后阶段将所有中间结果进行聚合得到最终结果。具体如下：

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也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多，性能提升的倍数也就越高。 下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)过程的基本原理：表数据进行切块后分发给多个核进行并行计算，每个核计算部分数据得到一个中间count(*)结果，并在最后阶段将所有中间结果进行聚合得到最终结果。具体如下：

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Intel oneAPI Toolkit运行VASP任务，为什么概率性运行失败？ Intel oneAPI Toolkit（Intel并行计算平台）运行的VASP（用于电子结构计算和量子力学-分子动力学模拟）任务对CPU硬件版本有深度依赖，在小规格Pod场景下概率性运行失败，建议

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也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多，性能提升的倍数也就越高。 下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)过程的基本原理：表数据进行切块后分发给多个核进行并行计算，每个核计算部分数据得到一个中间count(*)结果，并在最后阶段将所有中间结果进行聚合得到最终结果。具体如下：

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个节点上，以提高数据的可靠性和可扩展性。 数据压缩：对于大量的数据，可以采用压缩算法进行压缩，以减少数据的存储空间和传输带宽。 并行计算：使用并行计算框架，如Apache Spark、Apache Flink等，将计算任务分配到多个节点上并行执行，以提高计算速度和效率。 内存优化

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应用场景 本节介绍Fabric服务的主要应用场景。 数据工程 高效处理大规模数据，通过并行计算加速数据处理过程，例如数据清洗、转换和聚合。 分布式机器学习 Ray支持分布式训练和调优，可以用于处理大规模数据集和模型，使得模型训练更加高效。 大模型 使用大模型实现智能对话、自动摘要、 机器翻译 、文本分类、图像生成等任务。

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景 使

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，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景 使

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Serve（用于模型服务）等，以满足不同场景下的需求。 应用场景 Ray作为一个分布式机器学习计算框架，常用于模型训练，模型微调等场景，可以通过Ray提供的并行计算能力，大幅提升运算效率。

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值问题。 AI4Solver: 利用人工智能技术加速传统数值计算引擎的求解过程。 云HPC高性能计算：支持云HPC高性能计算及云原生异构并行计算。 父主题： 功能介绍

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GB数据需要写入到集群中，需要将30 GB数据均匀切分后分别放到shard-1、shard-2和shard-3的3个分片节点中，以充分发挥MPP查询时并行计算能力，避免数据在shard间倾斜计算出现木桶效应，导致SQL查询性能较差。 可通过弹性负载均衡（Elastic Load Balance

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面向高校老师提供《鲲鹏计算理论与实践课程》培训服务，以及配套的理论和实训。 课程包括以下主题：计算机组成原理（鲲鹏处理器），汇编与接口技术（鲲鹏ARM汇编）、和高性能与并行计算（鲲鹏平台）等内容。 鲲鹏师资培养服务-欧拉操作系统 面向高校老师提供《openEuler操作系统理论与实践课程》培训服务，以及配套的理

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值问题。 AI4Solver: 利用人工智能技术加速传统数值计算引擎的求解过程。 云HPC高性能计算：支持云HPC高性能计算及云原生异构并行计算。

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P计费）。 建模流程易，无需购买软硬件，开箱即用，依赖浏览器体验专业级实景三维建模服务，随时随地建模。 计算性能优，最大支持100云节点并行计算，应急场景1平方公里建模支持30分钟出图。 成果质量佳，AI内容感知重建，模型色彩佳，弱纹理区域匹配稳定，“碎薄”区域无拉花，重建即单体。

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d Engine Image）的开发和应用。 FPGA加速云服务器 提供现场可编程门阵列（FPGA）及较高的计算性能配置的实例，可以适用于并行计算要求较高的应用，例如机器学习、搜索引擎、人工智能等场景。 基本概念 硬件开发套件（HDK）：HDK包括加速器示例、编码环境、仿真平台、自

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