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Awesome GitHub RepositoriesShared Memory Parallelism
Programming models where multiple tasks execute simultaneously within a single shared address space.
Distinct from Domain Parallelism: Candidates focus on deployment patterns or AI spatial memory; this is the fundamental systems programming model of shared memory.
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Awesome Shared Memory Parallelism GitHub Repositories
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- crazyguitar/pysheeet
crazyguitar/pysheeet
8,150Voir sur GitHubpysheeet est une bibliothèque de référence technique fournissant une collection organisée d'extraits de code et de modèles d'implémentation pour le développement Python avancé, l'intégration système et le calcul haute performance. Il sert de guide complet pour implémenter la programmation réseau de bas niveau, les extensions C natives, et la programmation asynchrone et concurrente. Le projet fournit des frameworks spécialisés pour le développement et le déploiement de grands modèles de langage, y compris des outils pour l'inférence GPU distribuée et le service haute performance. Il inclut également des modèles détaillés pour l'orchestration de clusters de calcul haute performance, couvrant l'allocation des ressources GPU et la gestion des charges de travail multi-nœuds. La bibliothèque couvre une large surface de capacités, y compris la communication réseau sécurisée et la cryptographie, l'ORM et la gestion de base de données, et l'implémentation de structures de données et d'algorithmes complexes. Elle fournit également des utilitaires pour la gestion de la mémoire, l'interopérabilité native via des interfaces de fonctions étrangères (FFI) et l'intégration au niveau du système d'exploitation.
Implements shared-memory process parallelism to bypass the global interpreter lock for CPU-bound tasks.
Python - oneapi-src/onetbb
oneapi-src/oneTBB
6,683Voir sur GitHuboneTBB est une bibliothèque et un framework de parallélisme C++ conçu pour ajouter le parallélisme multi-cœur aux applications. Il fournit un modèle de parallélisme basé sur les tâches qui mappe les tâches computationnelles logiques aux cœurs matériels disponibles pour éliminer le besoin de gestion manuelle des threads. La bibliothèque fonctionne comme un outil de mise à l'échelle multi-cœur, utilisant des templates génériques pour mettre à l'échelle les opérations de parallélisme de données sur les processeurs pour une performance portable. Elle emploie un framework basé sur les tâches pour assurer que les charges de travail computationnelles sont distribuées sur les ressources matérielles. Le projet couvre le parallélisme à mémoire partagée, la planification de tâches multi-cœur et la mise à l'échelle du parallélisme de données. Il utilise un planificateur de tâches avec vol de travail (work-stealing), le découpage récursif de plages et l'équilibrage de charge dynamique pour gérer la distribution du travail sur les cœurs à l'exécution.
Facilitates the development of applications that execute multiple tasks simultaneously within a single shared memory space.
C++
