把几台电脑连起来同时处理一个问题，就是类似于并行计算

这个好象难度不小
首先，你要运行的软件，必须本身支持并行计算机处理，或者服务器群集运算的功能，否则一切都没意义；
其次，不同 *** 作系统，需要有不同的工具；
1、windows系统下，罕有并行计算软件，一些CAD、3D软件有这个功能，自带的，这个时候只需要超快的局域网即可，也就是说网线要好、交换机要好就够了；
2、Linxu下很多这种软件，网上一找一大堆，开源免费的都有，问题是你的软件要能在Linux下运行才行，否则没意义；
3、Nvdia公司有K20、K40的这种硬件卡，插在多台计算机上，用数据电缆互联，就能组成并行处理计算机阵列，或者服务器群集阵列，问题也是不支持windows系统，这种是效果最好的解决方案。买卡时，会送对应的软件的。不便宜。

当然可以，早在336Kbps拨号上网的时代，就有多猫捆绑上网的做法，到了56Kbps的时候，两台猫捆绑就差不多抵一个ISDN专线，价格则便宜几倍。
一般使用Linux系统和RoS网络管理平台来实现负载均衡，Windows下的负载均衡软件我还没见过，不过可能也有吧。我的一个朋友的朋友极为夸张的将13台2Mbps ADSL猫捆绑，实现了接近光纤宽带专线的网速。
你可以联系这个人，貌似他最近也在学习网络负载均衡技术：
>需要呈现严格的倍数关系。数据集和GPU个数需要呈现严格的倍数关系：data_number % GPU_number = 0，否则就会呈现这样错误。原因在于DP通过第一维度（也就是batch_size）分配给不同的GPU。

并行查询其优势就是可以通过多个线程来处理查询作业 从而提高查询的效率 SQL Server数据库为具有多个CPU的数据库服务器提供并行查询的功能 以优化查询作业的性能 也就是说 只要数据库服务器有多个CPU 则数据库系统就可以使用多个 *** 作系统进程并行执行查询 *** 作 来加速完成查询作业

  一 并行查询三步走

并行查询作业在数据库中 主要经过三个步骤

首先 数据库会判断是否需要进行并行查询 在数据库中有一个查询优化器 会对SQL语句进行优化 然后数据库才会去执行查询语句 而这个查询器在对SQL语句进行查询优化时 其中一个动作就是判断是否需要对SQL语句进行查询优化 也就是说 并不是所有的SQL查询语句都可以从并行查询中获取收益 如果查询优化器认为查询语句可以从并行查询中获取收益的话 则就会将交换运算符插入到查询执行计划中 为并行查询做准备 故哪些语句需要采用并行查询 哪些不需要 这不用数据库管理员关心 数据库查询优化器会帮管理员作出这个决定 数据库管理员需要清楚的是 在哪些情况下 数据库SQL优化器会认为不宜采用并行查询 通常情况下 只要满足以下条件的任何一个 则就不会执行并行查询 一是对于特定的查询 查询优化器认为串行查询执行计划要快于任何可能的并行执行计划;二是查询的串行执行成本并不高 不需要进行并行查询;三是查询中包含无法并行运行的标量运算符或者关系运算符 若从数据库管理员的角度讲 第三个条件对我们具有最大的影响 当数据库预计未来可能利用并行查询来提高数据库性能时 则在数据库设计时 就需要注意避免使用那些无法在并行查询功能中使用的运算符 因为某些关系运算符或者逻辑运算符可能会要求查询计划一定要在串行模式中进行 或者部分需要在串行模式下进行 如此的话 查询优化器就不会利用并行查询功能来提高查询语句的性能 这是数据库管理员在数据库设计时必须要考虑到的一个细节问题

其次 确定并行的进程数 当查询优化器在查询语句中插入交叉运算符之后 数据库就会执行并行查询 并行查询在执行计划时可以使用多个线程 此时 就又遇到了一个问题 数据库会把这个查询作业分成几个进程 *** 作呢此时 数据库管理员就需要知道上什么叫做并行度 其实 在处理并行查询的时候 数据需要知道最大可使用的进程与实际使用的进程 而最大可使用的进程就叫做并行度 这个并行度的值是在服务器级别中进行设置 也可以通过系统存储过程来进行修改 但是 最大可使用进程数不一定等于实际是用进程数 实际是用进程数是数据库在查询计划执行时初始化的时候确定的 也就是说 这不用数据库管理员去额外的设定 数据库系统会自动根据计划的复杂程度来确定合理的进程数目 当然其实际采用的进程数不能够超过并行度 即最大可以使用的进程数

最后执行查询 当以上内容确定好之后 数据库就会执行具体的查询语句 在这一步中 需要注意一个问题 数据库管理员还可以在查询语句中指定MAXDOP查询提示来修改这个进度值 也就是说 如果某个查询作业数据库管理员认为可能会耗时比较久 就可以为这个查询作业设置比较大的进度值 当利用MAXDOP查询提示设置这个并行进度值之后 它会覆盖预先设置的默认值 从而实现针对单个查询语句设置额外的进度值 以提高某些特殊查询作业的性能

二 并行查询中需要注意的内容

注意点一 需要注意硬件方面的限制

并行查询是数据库提高查询性能的一个有力举措 不过其往往受到比较大的约束 如上面提高的一些基于成本考虑之外 还有一些硬性的限制 如通常情况下 只有在数据库服务器有多个微处理器(CPU )的情况下数据库才会考虑执行并行查询 也就是受 只有具有多个CPU的计算机才能够使用并行查询 这是一个硬性的限制条件 另外在查询计划执行过程中 数据库还会判断当时是否有足够多的线程可以使用 每个查询 *** 作都要求一定的线程数才能够执行;而且执行并行计划比执行串行计划需要更多的线程 所需要的线程数也会随着并行度的提高而提高 如果在并行计划执行的时候 当时数据库服务器没有足够的线程让并行计划使用的话 数据库引擎就会自动减少并行度 甚至会放弃并行查询而改为串行计划 所以说 数据库是否能够执行并行查询 要受到其硬件的限制 为此 如果企业真的需要通过并行查询来提高数据库性能的话 则管理员就需要根据情况来调整硬件配置

注意点二 不建议对所有查询都使用并行查询

通常情况下 笔者认为最好只对大型表的连接查询 大量数据的聚合 *** 作 大型结果集的重复排序等等 *** 作才应用并行查询的功能 如果在这些 *** 作上执行并行查询的话 那么其改善数据库性能的效果是非常明显的 相反 如果对于简单查询执行并行查询的话 可能执行并行查询所需要的额外协调工作会大于其潜在的性能提升 所以 数据库管理员在确定是否需要执行并行查询功能的话 需要慎重 笔者的建议是 在数据库服务器级别上 最好不要设置并行查询 即把并行度设置为 或者一个比较小的值 然后对于一些特殊的查询 *** 作 利用MAXDOP查询提示来设置最大的可使用进程数 如此的话 可能会更加的合理 如果有时候数据库管理员不知道是否需要采用并行查询功能的话 则可以通过数据库自带的统计功能进行判断 为了区别并行查询计划到底有没有从并行查询中受益 数据库引擎可以将执行查询的估计开销与并行查询的开销阀值进行比较 并行计划只有对需时较长的查询通常更加有益;因为其性能优势将抵消初始化 同步和终止并行计划所需的额外时间开销

注意点三 数据库会根据查询所涉及到的行数来判断是否要并行查询

上面谈到 最好对大型表的连接查询 大量数据的聚合 *** 作 大型结果集的重复排序等等 *** 作才应用并行查询的功能 因为只有如此 并行查询带来的收益才会超过其付出的代价 但是 并不是说连接查询 聚合 *** 作 排序等作业都适合采用并行查询 当数据库在考虑并行查询计划的时候 查询优化器还会去确定所涉及到的行数 如果所涉及到的行数台少 则将不会考虑执行并行查询计划 而会采用串行方式执行查询语句 如此的话 可以避免因为启动 分发 协调的开销大大超过并行执行作业所带来的收益 这本来是一个不错的设计 但是也会给数据库管理员带来一定的麻烦 如现在数据库管理员想要测试并行查询到底可以在多大程度上影响查询 *** 作 就有点麻烦 因为其有数据量的限制 如果数据库管理员需要进行这个测试 还不得不先在数据库系统中导入足够多的数据才行 这就限制了数据库管理员的测试 *** 作 不过话说回来 这个机制仍然是不错的 因为数据库管理员不用去考虑 当数据库规模到多大的时候采用并行查询

注意点四 同一个 *** 作在不同时候会采用不同的进程数

lishixinzhi/Article/program/SQLServer/201311/22477

呵呵，并行运算这个很复杂！需要用专门的 *** 作系统和软件进行的。
大型计算机最廉价的方案就是用工作站组合运算。
服务器比较专业，不过性能就要看多少价位的服务器了，很多廉价服务器绝对没有工作站快！（服务器就是稳定些而已）

服务器代码如下:
版本 2
子程序 _服务器1_数据到达
局部变量 待分割数据, 字节集
局部变量 分割数据, 字节集, , "0"
局部变量 文件1, 字节集
局部变量 文件2, 字节集
待分割数据 ＝ 服务器1取回数据 ()
分割数据 ＝ 分割字节集 (服务器1取回数据 (), 到字节集 (“&分割号&”), )
如果真 (取数组成员数 (分割数据) ＝ 3)
文件1 ＝ 分割数据 [1]
文件2 ＝ 分割数据 [2]
文件3 ＝ 分割数据 [3]
客服端代码如下:
版本 2
子程序 _按钮1_被单击
客户1发送数据 (“文件1” ＋ “&分割号&” ＋ “文件2” ＋ “&分割号&” ＋ “文件3”)
思路就是这样,应该会看明白吧

跨服务器分布式训练是一种利用多台服务器协同训练深度神经网络模型的方法，可以显著提高模型的训练速度和准确率，但在实际使用中使用率低可能有以下原因：
1 服务器配置不均：分布式训练需要多台服务器协同工作，如果服务器配置不均，性能较差的服务器很容易成为瓶颈，导致整个训练过程的效率低下。
2 网络带宽不足：分布式训练需要多台服务器之间频繁传输大量数据，如果网络带宽不足，会导致数据传输速度慢，增加训练的时间和延迟。
3 算法支持不足：一些深度学习算法没有很好地支持分布式训练，导致训练效果不佳，或者需要付出额外的开发代价来实现分布式训练。
4 管理和调度困难：跨服务器分布式训练需要对多台服务器进行管理和任务调度，如果管理和调度不当，会导致训练效率低下或任务出现错误。

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