Pythonの非同期通信（asyncioモジュール）入門を書きました - ゆくゆくは有へと
はじめに 非同期処理のことから知らない人向けにPythonくらいしかろくに知らない人間が書きました。せっかくキーワードが文法に組み込まれたんだから理解したいじゃんか！ asyncioモジュールを使うための基本的な概念が理解できるようになってるはず、多分。 環境としては Python3.5 以上を想定しています。つまり、await や async キーワードを使っていきます。 それから、関数やメソッドの仮引数は全く書いてません。必要最低限は文中で説明していますが、より完全に知りたい人は適宜ドキュメントの参照をお願いします。 主役はループちゃん asyncioの主役はイベントループです。イベントループは頼まれた仕事を順番にどんどん処理していくデキるクールガイです。 本質的に、私たちはイベントループに仕事を関数オブジェクトの形で与えていくだけです。asyncioモジュールの大部分は、私たちが仕事
スレッド間のデータ共有に使える「Microsoft PPLの並列コンテナ」
スレッド間のデータのやり取りにstd::vector<t>は向かない 5年近く前のアーティクル：『C++11:スレッド・ライブラリひとめぐり』で、10万未満の素数の総数を求めるサンプルを示しました。これをベースに、素数の個数を求めるだけでなく、見つけた素数：int pを引数に関数オブジェクトf(int)を呼ぶよう少しばかり手を加えます。関数オブジェクト内でstd::vector<int<>に見つけた素数pを追加（push_back(p)）します。シングルスレッドだとこんなコードになりますか。 #ifndef PRIME_H_ #define PRIME_H_ #include <mutex> #include <functional> #include <cmath> // nは素数？ inline bool is_prime(int n) { int sqn = (int)sqrt((f
マンデルブロ集合の浮動小数点演算をFPGAで並列化する
【更新履歴】 2015/04/27 公式セットアップスクリプトに準拠する形に修正しました。以前にダウンロードされた方は再度ダウンロードしなおしてください。 2015/04/24 固定小数点版とのベンチマーク比較のために若干修正。 2015/03/29 プロジェクトのMakefileを修正しました。以前にダウンロードされた方は再度ダウンロードしなおしてください。 2015/03/11 新規公開 JavaのThreadを使って並列化したマンデルブロ集合のプログラムをSynthesijerでHDLに変換してFPGAに実装します。 ZYNQ-7020版のParallellaに実装して実行している様子です。 512x512画素の演算、描画を行っています。 並列化は、横1ライン分の演算を行うクラスを作り、そのインスタンスを8個作って同時に走らせる方法で行っています。（これはFPGA上で8個の演算コアと
並列処理のためのC++ライブラリ拡張 ～C++17: 並列STLの概要
C++11の標準ライブラリ<thread>を使った並列化 大量のデータを分割し、複数のスレッドに分担させて処理時間を稼ぐことを考えます。スレッドに関わるAPIは、WindowsならCreateThreadやWaitForNltipleObjectなど、Linuxならpthread_xxxxと、OSによって異なるのですが、C++11では標準ライブラリ<thread>がOSごとの差異を吸収してくれているのが嬉しいところ。大量のデータを詰め込んだvectorを2つのスレッドでソートしてみます。 #include <iostream> // cout, endl #include <thread> // thread #include <algorithm> // inplace_merge, etc. #include <chrono> // clock, time_point, duratio
Haskellによる並列・並行プログラミング
並列・並行プログラミングはプログラマの重要な関心事であり、常に注目を集めている話題です。これまで、関数型言語は並列・並行プログラミングに有利であると言われてきましたが、それを説明する書籍はありませんでした。本書では、純粋関数型言語Haskellが提供する並列・並行プログラミングの機能を俯瞰し、実践的な問題を解いていきます。その根底にある考え方は、関数プログラミングの核心であるモジュラリティです。また本書では、実際の問題を解決するときに陥りがちな落とし穴や、高い性能を出すためのtipsなどをまとめています。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日をご確認
高校生がスーパーコンピュータを使って5×5魔方陣の全解を求めることに成功 | 筑波大学 計算科学研究センター
概要 筑波大学計算科学研究センターは、全国共同利用施設として、一般公募による「学際共同利用プログラム」※1を実施しています。平成25年度に、茨城県立並木中等教育学校4年次（高校1年）の杉﨑行優（すぎざき・ゆきまさ）君の申請が採択されました。杉﨑君は筑波大学計算科学研究センターの朴泰祐教授と共同研究を進めた結果、スーパーコンピュータ「T2K-Tsukuba」※2を使った並列計算により、5×5の魔方陣の全ての解を求めることに成功しました。 魔方陣とは、正方形のマス目に、縦・横・斜めの合計が同じになるよう数字を置いたものです。5×5の魔方陣の全解は2億7530万5224通りあることがすでにわかっています。杉﨑君は「枝刈り法」を改良した求解アルゴリズムを考案し、スパコンに並列計算させるためのプログラムを開発しました。朴教授は、並列データの収集や並列化に関する詳細なアドバイスを行いました。並列計算
並列処理アプリケーションのためのフレームワーク「Akka 2.2.3」リリース | OSDN Magazine
米Typesafeは10月23日、ScalaおよびJava向けのアプリケーションフレームワーク最新版「Akka 2.2.3」をリリースした。細かな機能修正が加わったメンテナンスリリースとなる。 AkkaはScalaで書かれた並列、分散型のアプリケーション構築のためのツールキットおよびランタイム。JavaおよびScalaから利用できる。ActorModelを採用しており、JVM上にフォールトトラレントなイベント駆動型アプリケーションを構築できる。クロスプラットフォーム、高性能、拡張性などを特徴とし、自己回復、高度な負荷分散やルーティングなどの機能を備える。 Akka 2.2.3は7月に公開された2.2系の2回目のメンテナンスリリースとなる。2.2.0と2.2.1と後方互換性があり、コード修正等の作業無しでそのままアップデートが可能という。なお、2.2.2はMaven Centralに公開直後
Ｃ#による マルチコアのための非同期／並列処理プログラミング
この本の概要 いまやマルチコアのCPUは主流と言えますが，その性能を十分に発揮させるためにはソフトウェアもそれに対応し，非同期処理／並列処理でパフォーマンスを上げなければなりません。とは言え，これは一般的なプログラマーには，なかなか普及しづらい技術でもありました。現在のＣ#には並列処理の機能が多数備わっており，ますます強化されています。また，マイクロソフトのWindows 8以降などでは非同期処理が必須となっています。まだまだ情報が少ない中，よく使われているＣ#の並列処理の基本を解説する本書は，すべてのプログラマー必読です。 こんな方におすすめ すでに実際の開発は経験しているが並列処理や非同期処理の経験はないＣ#プログラマー Part1 マルチコアのための非同期/並列処理の原理 Chapter1 マルチコアを使いこなす非同期処理/並列処理の時代 1.1 これからのUI/UXはこうでなければ
WebSocket、組み込み、並列処理で進化するJava、そして最強のIDEはどれだ？
WebSocket、組み込み、並列処理で進化するJava、そして最強のIDEはどれだ？：Java Day Tokyo 2013まとめレポート（2）（1/5 ページ） Java EEにおけるWebSocket、並列処理の過去・現在・未来、Raspberry Piとの連携、Eclipse、NetBeans、IntelliJ IDEAの中から最強のIDEを決める座談会、ミニ四駆の発表もあったLT大会などの模様をお届け。 日本オラクルは5月14日、「Java Day Tokyo 2013」を開催した。Java EEの最新バージョンリリースを間近に控える中、JavaFXやRaspberry Pi、さらには来年リリース予定のJava SE 8など内容は多岐に渡った。 Java Day Tokyoは、その名の通りJavaが中心となったカンファレンス。Java開発者向けのイベントとして伝統ある「JavaO
第19回 Node.jsに見るSOAP vs. REST論争 | gihyo.jp
3年ほど連載を続けているこのコラムだが、今号からは少し装いを変え、最新の技術トピックを業界全体の流れから俯瞰（ふかん）的に見た考察を加えていきたい。最初のトピックはNode.jsだ。 Node.jsを取り巻く議論の背景 2009年に発表されて以来、ソフトウェアエンジニアの間で注目を集めているNode.js だが、それを取り巻く非同期プログラミングへの賛否両論の根底は、1990年代の初めにミニコンピュータからパーソナルコンピュータ（以下PC）へと引き継がれたRPC（Remote Procedure Call）に関する議論にある。 RPCの発想をPCの世界に持ち込んだのはMicrosoftである。Windows 95より前は、ノンプリエンプティブマルチタスク[1]しかサポートしていなかった。 Windowsに本格的なマルチタスク機能を持ち込んだのは、David Cutlerを筆頭とするDEC（
Windows C++ マルチスレッドアプリケーション デバッグ法 - ryukware
1. はじめに 2. Windowsのマルチスレッド設備 3. 同期オブジェクトの保護対象 4. マルチスレッドの病理 5. マルチスレッドデバッギング – 実行時テストによる 6. マルチスレッドデバッギング – クラッシュダンプの分析 7. 広義のカーネルオブジェクトとしてのCRITICAL_SECTION 8 . おわりに はじめに Intel Corp.によるHyper-Threading Technology導入により、マルチスレッドアプリケーションがMicrosoft Windows®上で効力を発揮する機会がさらに増えることが予想される。Windowsにおける従来のメインストリームとしての、デスクトップでの個人利用を前提としたGUIアプリケーションでは、マルチスレッドといってもせいぜいワーカスレッドを作業の度に生成してシングルユーザに対するユーザイン ターフェイス
)
Windows HPC Server 2008 R2: HPC Services for Excel
Updated: June 2011 Applies To: Windows HPC Server 2008 R2 Windows® HPC Server 2008 R2 integrates with Microsoft® Excel® 2010 to help run workbooks and user-defined functions (UDFs) faster by offloading calculations to the cluster. If a workbook contains independent units of calculation, multiple compute nodes can perform the calculations simultaneously. Parallel computation can significantly reduc
インテル、JavaScriptに並列処理機能を追加する「River Trail」プロジェクトを初披露。IDF 2011
インテル、JavaScriptに並列処理機能を追加する「River Trail」プロジェクトを初披露。IDF 2011 「JavaScriptはこれまでほとんどの場合、クライアント側でシーケンシャルな処理をしてきた」と語るのは、インテルのイベント「IDF 2011」に登場したJavaScriptの生みの親、モジラのCTO Brendan Eich氏。 そのEich氏に前に、JavaScriptに並列処理機能を追加する「River Trail」をインテルラボのディレクター兼CTOのJustin Rattner氏が初めて披露しました。 JavaScriptでマルチコアを活用する「River Trail」 River Trailは、「データ並列」な処理を実現するためのJavaScriptの拡張。 デモンストレーションでは、物理シミュレーションとして宇宙空間でお互いに影響し合う星の振る舞いを表示し
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Efficient data transfer through zero copy
C++11 : スレッド・ライブラリひとめぐり
MicrosoftがC++ AMP仕様を公開し、データ並列処理の障壁を下げる意向
ドコモ北京研究所、LTE+やWiMAX2向けアルゴリズムの開発期間を半減、"並列"MATLABを導入
ScalaとAkkaの作者ら、マルチコアおよびクラウドアーキテクチャのための会社Typesafeを立ち上げ
Ixion - Home - Open wiki - Gitorious
Ixion – threaded formula calculation library – Roundtrip to Shanghai via Tokyo