并行架构

SP (流式多处理器)：CUDA设备上执行指令的处理单元。 SM (流式多处理器簇)：一个包含多个SP的集群，负责执行线程块。 线程：CUDA程序中最小的可执行单元，由一个内核函数实例化。 线程块：一组线程，在SM上并行执行。 网格：一组线程块，在所有SM上执行。 Warp：线程块中的32个连续线程组成的子组，在SM上一起执行指令。

并行 Query 支持真的蛮方便的，尤其是对于需要频繁操作多个库和表的场景。你可以在同一个线程内同时进行写入、更新、查询等操作，效率大大提升。Oceanus 架构在这方面的表现挺不错，能够大量的并行计算任务，是在多线程环境下，效果尤为。操作上也比较简单，支持的数据库和表类型多，兼容性好。如果你有类似的需求，直接上手应该不会太难。 不仅如此，Oceanus 架构本身的优化也蛮给力，像更新到 2.0.3 版本后，性能更稳定，支持更多复杂的查询操作。你可以参考下相关文章，了解更多具体的配置方法和优化策略。要是你对并行计算有兴趣，几个相关的算法优化，也能你更好地理解并发操作的原理和实现。比如，Apri

Oracle在其并行服务器架构中展示了高效的数据处理能力，通过并行处理技术显著提升了系统性能和响应速度。该架构不仅提高了数据库管理的效率，还优化了数据查询和分析过程。

为了解决大数据集挖掘效率低、时间消耗大的问题，该研究提出了一种基于Hadoop架构的并行决策树挖掘算法。该算法利用MapReduce并行编程模型，实现了Hadoop架构下SPRINT并行挖掘算法的频繁项集计算。SPRINT算法将原始数据集划分成多个分块，并将其分配给不同的Map进程进行并行计算，从而有效利用系统存储和计算资源。同时，MapReduce计算节点将挖掘结果数据进行汇聚，减少了中间结果数据量，显著缩短了并行挖掘时间。SPRINT算法并行化实验结果表明，Hadoop架构下的SPRINT并行挖掘算法具有良好的可扩展性和集群加速比。

淘宝在MySQL实时数据并行复制架构的实践中，采用了高效的数据同步方案，确保数据实时性和稳定性。

本 PPT 详细且全面地讲解 Spark，逐步深入探讨其作为一种 高效并行的分布式计算架构 的核心特性与实现原理。内容涵盖 Spark 的基础架构设计，工作机制以及如何有效实现高效的 数据处理和任务并行，帮助用户快速掌握 Spark 的分布式计算能力。

Moebius集群采用了无共享磁盘的架构，每个服务器安装相同的数据库，支持分散数据和计算负载。这种设计消除了单点故障风险，提高了系统的可用性和容错性。标准架构和高级架构提供了不同的数据管理和性能优化选择。中间件监控和同步数据变更，确保了数据一致性和高可用性。数据分区技术在高级架构中实现了并行处理，提升了查询速度和操作简便性。

H.T.关于并行结构的论文

MySQL数据同步的现代挑战及其解决方案•深入探讨数据复制中心DRC的技术和应用•详解DRC的工作原理与核心指标•实时应用场景中的同构与异构复制案例•展望DRC未来的发展趋势

PostgreSQL并行控制机制：MVCC、2PL、封锁。