平行計算與工作竊取機制應用實踐
本文探討平行計算中的工作竊取機制，並結合 Dask、PySpark 和 RxPY 等工具，展示其在處理大規模資料集、日誌分析和即時交易分析等場景下的應用。透過 Python
平行計算
18
Articles
Python行程池進階應用與最佳實踐
本文探討 Python 行程池的進階應用、設計模式與最佳實踐，涵蓋任務粒度最佳化、非同步任務處理、大規模資料迭代器、行程池大小調優、錯誤處理、多層次行程池、外部監控整合、訊號處理及優雅關閉等導向，提供程式碼範例與說明，以提升 Python 平行處理效能。
Rust 並發程式設計 Mutex 與 RwLock
本文探討 Rust 並發程式設計中 Mutex 和 RwLock 的應用，說明如何利用這些同步原語來避免資料競爭，並確保多執行緒環境下的資料安全。文章涵蓋了 Mutex 和 RwLock 的基本用法、工作原理、常見陷阱以及最佳實務，並以程式碼範例輔助說明，讓讀者能更清晰地理解如何在 Rust 中安全地分享資料
JAX平行計算最佳化資料處理
本文深入探討 JAX 平行計算技術，包含 vmap 和 pmap 的使用方法、axis_name 引數的作用，以及如何結合多軸進行運算。文章以全域正規化為例，展示如何利用 psum 函式有效提升計算效率，並進一步探討資料平行和模型平行在深度學習中的應用，涵蓋資料分割、模型引數複製、梯度聚合與引數更新等關鍵步驟，最後以
Rust 並發程式設計 釋放與取得排序
本文探討 Rust 並發程式設計中釋放（Release）與取得（Acquire）排序的機制，解析其如何確保執行緒間的資料同步。文章以程式碼範例說明 Release 和 Acquire
Rust 多執行緒與平行處理：通道、Mutex 與 RwLock 應使用案例項
本文深入探討 Rust 的多執行緒和平行處理機制，涵蓋 std::thread、scoped threads、同步和非同步通道、Mutex、RwLock 等核心概念，並提供實際程式碼範例，演示如何使用這些工具實作執行緒間通訊、分享資料保護以及讀寫鎖的應用。文章同時講解了如何結合 Arc
條件變數最佳化與實作
本文探討條件變數的最佳化與實作，特別著重於如何避免不必要的系統呼叫以及降低溢位風險。文章首先分析了條件變數在等待操作中的潛在溢位問題，並提出了兩種解決方案：接受風險和使用超時機制。接著，文章介紹瞭如何透過追蹤等待執行緒的數量來避免不必要的通知操作，從而提升效能。此外，文章還提供了 Rust
Rust 平行渲染 Mandelbrot 集
本文講解如何使用 Rust 語言渲染 Mandelbrot 集，包含複數表示、畫素到複數的對映、渲染流程以及平行計算的最佳化。文章詳細解釋瞭如何利用 crossbeam 套件實作多執行緒渲染，並分析了平行計算帶來的效能提升。
Rust 自旋鎖與通道安全實作
本文探討 Rust 中自旋鎖和通道的安全實作。首先，我們利用 UnsafeCell 和泛型，結合 Lock Guard 模式，構建安全的自旋鎖介面，避免使用者直接操作 unsafe 程式碼。接著，我們介紹了根據 Mutex 和 Condvar 的通道實作，實作執行緒間的訊息傳遞。最後，我們分析了單次通道的
Rust Crossbeam 通道實作多執行緒任務佇列
本文探討如何使用 Rust 的 Crossbeam 函式庫建立通道，並以通道實作多執行緒任務佇列，示範瞭如何傳送任務到工作執行緒，並接收處理結果。文章包含程式碼範例與流程圖表，深入淺出地解釋了通道在多執行緒程式設計中的應用。
Rust 分享狀態管理與同步機制
本文探討 Rust 中分享可變狀態的管理與同步機制，包含 Mutex、RwLock、Condvar 和原子操作的應用場景、實作細節以及避免死鎖的最佳實務。文章以實際程式碼範例說明如何使用 Mutex 保護分享資料、處理被毒化的 Mutex、使用 RwLock 保護不常變動的資料，以及如何使用 Condvar
記憶體柵欄與作業系統同步原語
本文探討記憶體柵欄的型別及其在 x86-64 與 ARM64 架構下的實作差異，並解析作業系統同步原語，包含 POSIX 標準的 Mutex、Reader-Writer 鎖與條件變數，以及如何在 Rust 中安全地封裝與使用。同時，文章也介紹 Linux 系統中根據 Futex
Theano與TensorFlow平行計算效能比較與最佳化
本文比較Theano和TensorFlow在平行計算，特別是矩陣運算方面的效能差異，並探討如何利用GPU加速以及程式碼層級的最佳化技巧，提升深度學習模型的訓練效率。文章涵蓋了基礎的平行計算概念、程式碼範例、效能分析以及不同平行處理框架的比較，提供開發者實用的效能最佳化策略。
JAX平行計算加速向量運算
本文深入探討如何利用 JAX 函式庫在多個 CPU 或 GPU 上進行平行向量運算，包含向量點積、大型向量列表點積計算等實際案例，並搭配程式碼示範如何使用 `jax.pmap` 和 `jax.vmap` 函式進行向量化與平行化，以及如何重新排列資料以適應多裝置計算，有效提升大規模資料處理效率。
Python 並發程式設計：鎖定機制與 GIL 技術剖析
本文深入探討 Python 並發程式設計中的鎖定機制和全域解譯鎖（GIL），分析 GIL 的優缺點以及如何繞過其限制，並提供程式碼範例和圖表說明，幫助讀者理解 Python 多執行緒程式設計的挑戰和解決方案。
深入理解記憶體排序 Fence 機制
本文探討記憶體排序中的 Fence 機制，比較其與原子操作的差異、應用場景以及在 Rust 中的實作方式，並輔以程式碼範例和圖表說明，幫助讀者理解 Fence 的使用方法和優勢，進而提升多執行緒程式設計的效能和可靠性。
XMap 深度解析與高效平行計算應用
本文深入探討 XMap 的核心功能，包含自動分割、複製與高效矩陣運算，並解析其在 JAX 框架下的平行計算應用。搭配 Named Axes 與 Parallelization 等進階技巧，有效簡化巢狀平行處理，並示範如何將程式碼平行化到多個裝置，大幅提升運算效率。同時，文章也涵蓋了 pjit() 的使用方法和 TPU