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Categoria: Sviluppo

OpenMP 5.0

OpenMP 5.0

Rilasciate le API OpenMP 5.0

OpenMP sono probabilmente le API più utilizzate per parallelizzare applicazioni eseguite su processori multicore e con l’ultima release anche su GPU.

OpenMP sono delle API che supportano la programmazione multi processo a memoria condivisa in C, C++ e Fortran, su molte piattaforme e sistemi operativi, inclusi Solaris, AIX, HP-UX, Linux, macOS e Windows. Consistono in una collezione di direttive per il compilatore, routine di libreria e variabili d’ambiente che ne influenzano il comportamento a runtime.

Le ultime API OpenMP 5.0 sono state rilasciate a novembre 2018 ed è probabilmente il più importante aggiornamento al framework sin dal primo rilascio del 1997.
Alcune delle funzionalità delle nuove API sono state in fase di sviluppo per più di cinque anni.

Nelle OpenMP 5.0, la più grande innovazione a riguardo di GPUs è il modello di memoria unificato fra Gpu e Cpu. “Non dovrete più trasferire le proprietà dei dati, potete accedere direttamente alle regioni CPU e GPU” dice Michael Klemm, chief executive officer per il Consorzio OpenMP Architecture Review Board.

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Apache Hivemall

Apache Hivemall

Big Data e Apache Hivemall: Machine Learning con SQL

Chiunque usi le tecniche di Machine Learning conosce molto bene la complessità di questo processo che richiede la conoscenza di linguaggi di programmazione, strutture matematiche, framework e algoritmi con un considerevole impegno soprattutto in termini di tempo.

Con Hivemall, Apache fornisce una libreria di machine learning scalabile realizzata come collection di User Defined Functions che permettono a chiunque abbia conoscenza SQL di utilizzare algoritmi di machine learning. Hivemall viene eseguito su un framework di processamento dati basato su Hadoop, un file system distribuito, con MapReduce come modello di processamento dati parallelo in questo ambiente. È possibile provare queste funzionalità in ambienti Apache Hive o Spark.

Come Google BigQuery ML, Apache Hivemall permette di applicare algoritmi di machine learning ai Big Data con delle serie di query. Queste soluzioni introducono un nuovo paradigma “machine learning in query language” ed essenzialmente hanno lo stesso approccio logico ma Hivemall è più flessibile in termini di piattaforme e algoritmi.

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