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太原达内Java培训并行计算的应用与发展趋势分析

随着互联网的不断发展,越来越多的互联网新兴技术被应用到各个行业之中,而本文我们就通过案例分析来简单了解一下,并行计算的应用与发展趋势分析。

太原达内Java培训并行计算的应用与发展趋势分析

硬件的性能无法永远提升,当前的趋势实际上趋于降低功耗。那么推广并行技术这个灵丹妙药又有什么好处呢?我们已经知道适当的乱序CPU是必要的,因为人们需要合理的性能,并且乱序执行已被证明比顺序执行效率更高。

推崇所谓的“并行”极大地浪费了大家的时间。“并行更高效”的高大上理念纯粹是扯淡。大容量缓存可以提高效率。在一些没有附带缓存的微内核上搞并行毫无意义,除非是针对大量的规则运算(比如图形处理)。

没人会回到从前了。那些复杂的乱序运行内核不会消失。扩展不会一直进行下去,人们需要的是移动性,因此那些主张扩展至上百内核的都是疯子,不要鸟他们。

他们究竟是如何幻想那些神奇的并行算法会有用武之地的呢?

并行只有对图形计算和服务器有意义,而在这些领域我们已经大量应用并行了。把并行推广到其他的领域没有意义。

所以说忘记并行吧。它不会到来的。4个左右的内核对终端用户来说没有问题,在移动领域里,不大幅增加能耗的情况下,你没办法再塞进更多的核。任何一个理智的人都不会为了要塞入更多的内核而阉割内核以降低其大小和性能,阉割内核的理由是你想进一步降低功耗,因此你还是不会得到大量的核。

所以争论是否要讲究程序的并行性根本就是谬误,其前提条件都是错误的。它只不过是一个早该过时的时髦术语罢了。

并行程序在上面提到的一些地方是有用的,并且已经大量地运用了,比如在服务器领域,人们已经并行很多年了。

在其他的领域,并行不是一定必须的,即便是在将来的一些未知领域也是如此,因为你做不到。假如你要做低功耗通用计算机视觉,我基本可以保证你不会使用通用图形处理器(GPCPU)。你甚至不会用图形处理器,因为其功耗也太高了。你大概会用特殊的硬件,很可能是基于某些神经网络的硬件。

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