2 रिपॉजिटरी
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
8,150GitHub पर देखेंpysheeet एक तकनीकी संदर्भ लाइब्रेरी है जो उन्नत Python डेवलपमेंट, सिस्टम एकीकरण और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग के लिए कोड स्निपेट्स और कार्यान्वयन पैटर्न का एक क्यूरेटेड संग्रह प्रदान करती है। यह निम्न-स्तरीय नेटवर्क प्रोग्रामिंग, नेटिव C एक्सटेंशन, और एसिंक्रोनस और समवर्ती प्रोग्रामिंग को लागू करने के लिए एक व्यापक गाइड के रूप में कार्य करती है। यह प्रोजेक्ट वितरित GPU इन्फरेंस और उच्च-प्रदर्शन सर्विंग के लिए टूल्स सहित लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के विकास और डिप्लॉयमेंट के लिए विशेष फ्रेमवर्क प्रदान करती है। इसमें GPU रिसोर्स एलोकेशन और मल्टी-नोड वर्कलोड मैनेजमेंट को कवर करते हुए उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग क्लस्टर ऑर्केस्ट्रेशन के लिए विस्तृत पैटर्न भी शामिल हैं। यह लाइब्रेरी सुरक्षित नेटवर्क संचार और क्रिप्टोग्राफी, ऑब्जेक्ट-रिलेशनल मैपिंग और डेटाबेस मैनेजमेंट, और जटिल डेटा स्ट्रक्चर्स और एल्गोरिदम के कार्यान्वयन सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है। यह मेमोरी मैनेजमेंट, फॉरेन-फंक्शन इंटरफ़ेस के माध्यम से नेटिव इंटरऑपरेबिलिटी, और सिस्टम-स्तरीय OS एकीकरण के लिए यूटिलिटीज़ भी प्रदान करती है।
Implements shared-memory process parallelism to bypass the global interpreter lock for CPU-bound tasks.
Python - oneapi-src/onetbb
oneapi-src/oneTBB
6,683GitHub पर देखेंoneTBB एक C++ पैरेललिज़्म लाइब्रेरी और फ्रेमवर्क है जिसे एप्लिकेशन में मल्टी-कोर पैरेललिज़्म जोड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक टास्क-आधारित पैरेललिज़्म मॉडल प्रदान करता है जो मैनुअल थ्रेड मैनेजमेंट की आवश्यकता को समाप्त करने के लिए उपलब्ध हार्डवेयर कोर पर तार्किक कंप्यूटेशनल कार्यों को मैप करता है। यह लाइब्रेरी एक मल्टी-कोर स्केलिंग टूल के रूप में कार्य करती है, जो पोर्टेबल प्रदर्शन के लिए प्रोसेसर पर डेटा-पैरेलल ऑपरेशन्स को स्केल करने के लिए जेनेरिक टेम्प्लेट का उपयोग करती है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि कंप्यूटेशनल वर्कलोड हार्डवेयर संसाधनों पर वितरित किए जाते हैं, एक टास्क-आधारित फ्रेमवर्क का उपयोग करती है। यह प्रोजेक्ट शेयर्ड मेमोरी पैरेललिज़्म, मल्टी-कोर टास्क शेड्यूलिंग और डेटा पैरेललिज़्म स्केलिंग को कवर करता है। यह रनटाइम पर कोर के बीच काम के वितरण को प्रबंधित करने के लिए वर्क-स्टीलिंग टास्क शेड्यूलर, रिकर्सिव रेंज स्प्लिटिंग और डायनामिक लोड बैलेंसिंग का उपयोग करता है।
Facilitates the development of applications that execute multiple tasks simultaneously within a single shared memory space.
C++
