Delphi 平行程式設計 TTaskFuture 與管線應用
本文探討 Delphi 平行程式設計，特別是 TTask.Future 和管線模式的應用。文章首先介紹如何使用 TTask.Future 執行非同步運算，包含建立 Future、取得結果和例外處理。接著，文章詳細說明 TParallel.For
平行運算
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Python 平行處理與 Cython 最佳化實戰
本文深入探討 Python 平行處理的實踐技巧，涵蓋 multiprocessing 模組、鎖機制、Cython 與 OpenMP 的整合應用，以及 Theano 自動平行化技術。文章提供多個程式碼範例，演示如何利用這些技術提升 Python
平行處理模式與實踐：提升程式效能的策略
本文深入探討平行處理模式與實踐應用，涵蓋記憶體管理、多執行緒、平行工具、任務模式、變數捕捉、例外處理、迴圈平行化、執行緒池、非同步/等待、pipeline、map 和 timed task 等技術。文章以 Python 程式碼和圖表說明，並提供 Rust、Mojo 和 Python
Python平行處理與鎖定機制應用
本文探討 Python 平行處理的 `multiprocessing` 模組應用，包含使用 `Pool` 進行多程式管理、ASCII 貓案例、標準輸出同步的鎖定機制，以及 Fasteners 和 etcd 分散式鎖定機制，涵蓋程式間鎖的挑戰和解決方案，並提供程式碼範例與流程圖說明。
JAX pjit 多裝置張量平行化深度學習訓練
本文探討如何使用 JAX 的 pjit() 函式在多個裝置上進行張量平行化，以加速深度學習訓練。文章涵蓋了從資料預處理、模型定義、損失函式設計到使用 pjit() 進行分散式訓練的完整流程，並提供程式碼範例和圖表說明，幫助讀者理解如何利用 pjit() 提高深度學習訓練效率。
Python 平行處理：多核心與 GPU 加速技術應用
本文深入探討 Python 平行處理技術，涵蓋多核心處理器、GPU 加速、CUDA 和 OpenCL 平臺，以及 Python `multiprocessing` 模組的 `Process` 和 `Pool`