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計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中哈希表的優(yōu)化

算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? 來源:百度架構(gòu)師 ? 作者:百度架構(gòu)師 ? 2021-03-02 14:10 ? 次閱讀
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導(dǎo)讀:本文從哈希表傳統(tǒng)設(shè)計(jì)與解決思路入手,深入淺出地引出新的設(shè)計(jì)思路:從盡量規(guī)避哈希沖突,轉(zhuǎn)向了利?合適的哈希沖突概率來優(yōu)化計(jì)算和存儲效率。新的哈希表設(shè)計(jì)表明 SIMD 指令的并?化處理能?的有效應(yīng)?能?幅度提升哈希表對哈希沖突的容忍能?,進(jìn)?提升查詢的速度,并且能幫助哈希表進(jìn)?極致的存儲空間壓縮。

1 背景

哈希表是?種查找性能?常優(yōu)異的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中存在著?泛的應(yīng)?。盡管哈希表理論上 的查找時間復(fù)雜度是 O(1),但不同的哈希表在實(shí)現(xiàn)上仍然存在巨?的性能差異,因??程師們對更優(yōu)秀 哈希數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的探索也從未停?。

1.1 哈希表設(shè)計(jì)的核?

從計(jì)算機(jī)理論上來說,哈希表就是?個可以通過哈希函數(shù)將 Key 映射到 Value 存儲位置的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。那么哈希表設(shè)計(jì)的核?就是兩點(diǎn):

1. 怎樣提升將Key映射到Value存儲位置的效率?

2. 怎樣降低存儲數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的空間開銷?

由于存儲空間開銷也是設(shè)計(jì)時的?個核?控制點(diǎn),在受限于有限的空間情況下,哈希函數(shù)的映射算法就存在著?常?的概率將不同的 Key 映射到同?個存儲位置,也就是哈希沖突。?部分哈希表設(shè)計(jì)的區(qū)別,就在于它如何處理哈希沖突。

當(dāng)遇到哈希沖突時,有?種常?的解決?案:開放尋址法、拉鏈法、?次哈希法。但是下?我們介紹兩種有趣的、不常?的解決思路,并且引出?個我們新的實(shí)現(xiàn)?案——B16 哈希表。

2 規(guī)避哈希沖突

傳統(tǒng)哈希表對哈希沖突的處理會增加額外的分?跳轉(zhuǎn)和內(nèi)存訪問,這會讓流?線式的CPU指令處理效率變差。那么肯定就有?考慮,怎么能完全規(guī)避哈希沖突?所以就有了這樣?種函數(shù),那就是完美哈希函數(shù)(perfect hash function)。

完美哈希函數(shù)可以將?個 Key 集合?沖突地映射到?個整數(shù)集合中。如果這個?標(biāo)整數(shù)集合的??與輸?集合相同,那么它可以被稱為最?完美哈希函數(shù)。

完美哈希函數(shù)的設(shè)計(jì)往往?常精巧。例如CMPH(http://cmph.sourceforge.net/)函數(shù)庫提供的 CDZ 完美哈希函數(shù),利?了數(shù)學(xué)上的?環(huán)隨機(jī) 3-部超圖概念。CDZ通過 3 個不同的 Hash 函數(shù)將每個 Key 隨機(jī)映射到3-部超圖的?個超邊,如果該超圖通過?環(huán)檢測,再將每個 Key 映射到超圖的?個頂點(diǎn)上,然后通過?個精?設(shè)計(jì)的與超圖頂點(diǎn)數(shù)相同的輔助數(shù)組取得 Key 最終對應(yīng)的存儲下標(biāo)。

完美哈希函數(shù)聽起來很優(yōu)雅,但事實(shí)上也有著實(shí)?性上的?些缺陷:

完美哈希函數(shù)往往僅能作?在限定集合上,即所有可能的 Key 都屬于?個超集,它?法處理沒?過的 Key;

完美哈希函數(shù)的構(gòu)造有?定的復(fù)雜度,?且存在失敗的概率;

完美哈希函數(shù)與密碼學(xué)上的哈希函數(shù)不同,它往往不是?個簡單的數(shù)學(xué)函數(shù),?是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+算法組成的?個功能函數(shù),它也有存儲空間開銷、訪問開銷和額外的分?跳轉(zhuǎn)開銷;

但是在指定的場景下,例如只讀的場景、集合確定的場景(例如:漢字集合),完美哈希函數(shù)可能會取得?常好的表現(xiàn)。

3 利?哈希沖突

即便不使?完美哈希函數(shù),很多哈希表也會刻意控制哈希沖突的概率。最簡單的辦法是通過控制 Load Factor 控制哈希表的空間開銷,使哈希表的桶數(shù)組保留?夠的空洞以容納新增的 Key。Load Factor 像是控制哈希表效率的?個超參數(shù),?般來說,Load Factor 越?,空間浪費(fèi)越?,哈希表性能也越好。

但近年來?些新技術(shù)的出現(xiàn)讓我們看到了解決哈希沖突的另?種可能,那就是充分利?哈希沖突。

3.1 SIMD 指令

SIMD 是單指令多數(shù)據(jù)流(Single Instruction Multiple Data)的縮寫。這類指令可以使??條指令操作多個數(shù)據(jù),例如這些年?常?的 GPU,就是通過超?規(guī)模的 SIMD 計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)對神經(jīng)?絡(luò)計(jì)算的加速。

?前的主流 CPU 處理器已經(jīng)有了豐富的 SIMD 指令集?持。例如?家可接觸到的 X86 CPU ?部分都已經(jīng)?持了 SSE4.2 和 AVX 指令集,ARM CPU 也有 Neon 指令集。但科學(xué)計(jì)算以外的?部分應(yīng)?程序,對 SIMD指令的應(yīng)?還都不太充分。

3.2 F14 哈希表

Facebook 在 Folly 庫中開源的 F14 哈希表有個?常精巧的設(shè)計(jì),那就是將 Key 映射到塊,然后在塊?使? SIMD 指令進(jìn)??效過濾。因?yàn)榉謮K的數(shù)量?傳統(tǒng)的分桶要更?,這相當(dāng)于?為增加了哈希沖突,然后在塊中? SIMD 指令再解決沖突。

具體的做法是這樣的:

通過哈希函數(shù)對 Key 計(jì)算出兩個哈希碼:H1 和 H2 , 其中 H1 ?來確定 Key 映射到的塊,H2 只有 8 bits,?來在塊內(nèi)進(jìn)?過濾;

每個塊?最多存放 14 個元素,塊頭有 16 個字節(jié)。塊頭的前 14 個字節(jié),存放的是 14 個元素對應(yīng)的 H2 ,第 15 字節(jié)是控制字節(jié),主要記錄該塊?有多少個元素是從上?個塊溢出的,第 16 字節(jié)是越界計(jì)數(shù)器,主要記錄如果該塊空間?夠?,應(yīng)該會被放置多少個元素。

在插?時,當(dāng) Key 映射到的塊中 14 個位置還有空時,就直接插?;當(dāng)塊已經(jīng)滿時,就增加越界計(jì)數(shù)器,嘗試插?下?個塊中;

在查詢時,通過待查找 Key 計(jì)算得到 H1 和 H2 。通過 H1 對塊數(shù)取模確定其所屬的塊后,?先讀取塊頭,通過 SIMD 指令并??較 H2 與 14 個元素的 H2s 是否相同。如果有相同的 H2 ,那么再?對 Key 是否相同以確定最終結(jié)果;否則根據(jù)塊頭的第 16 字節(jié)判斷是否還需要?對下?個塊。

F14 為了充分利? SIMD 指令的并?度,在塊內(nèi)使?了 H2 這種 8 bits 的哈希值。因?yàn)?個 128 bits 寬度的 SIMD 指令可以進(jìn)?最多 16 個 8 bits 整數(shù)的并??較。雖然 8 bits 哈希值的理論沖突概率 1/256 并不低,但也相當(dāng)于有 255/256 的可能性省去了逐個 Key 對?的開銷,使哈希表能夠容忍更?的沖突概率。

4 B16 哈希表

不考慮分塊內(nèi)部的設(shè)計(jì),F(xiàn)14 本質(zhì)上是?個開放尋址的哈希表。每個塊頭的第 15、16 字節(jié)被?于開放尋址的控制策略,只剩 14 個字節(jié)留給哈希碼,也因?被命名為 F14。

那么我們考慮能不能從另?個?度出發(fā),使?拉鏈法來組織分塊。由于省去了控制信息,每個分塊中可以放置 16 個元素,我們把它命名為 B16。

4.1 B16 哈希數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

△B16 哈希表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(3元素示例)

上圖所示就是?每個分塊 3 個元素展示的 B16 哈希表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。中間綠?的是常?的 BUCKET 數(shù)組,存放的是每個分桶中 CHUNK 拉鏈的頭指針。右側(cè)的每個 CHUNK 與 F14 相?,少了控制字節(jié),多了指向下?個 CHUNK 的 next 指針。

B16 也是通過哈希函數(shù)對 Key 計(jì)算出兩個哈希碼:H1 和 H2 。例如 “Lemon” 的兩個哈希碼是 0x24EB 和0x24,使? H1 的?位作為 H2 ?般來說?夠了。

在插?時,通過 H1 對桶??取模計(jì)算 Key 所在的分桶,例如 “Lemon” 所在的分桶是 0x24EB mod 3 =1。然后在 1 號分桶的分塊拉鏈中找到第?個空位,將 Key 對應(yīng)的 H2 和元素寫?該分塊。當(dāng)分塊拉鏈不存在,或者已經(jīng)裝滿時,為拉鏈創(chuàng)建?個新的分塊?于裝載插?的元素。

在查找時,先通過 H1 找到對應(yīng)的分桶拉鏈,然后對每個塊進(jìn)?基于 SIMD 指令的 H2 對?。將每個塊的塊頭 16 字節(jié)加載到 128 bits 寄存器中,??包含了 16 個 H2‘ ,把 H2 也重復(fù)展開到 128 bits 寄存器中,通過 SIMD 指令進(jìn)? 16 路同時?對。如果都不同,那就對?下?個塊;如果存在相同的 H2 ,就繼續(xù)對?對應(yīng)元素的 Key 是否與查找的 Key 相同。直到遍歷完整條拉鏈,或者找到對應(yīng)的元素。

在刪除時,?先查找到對應(yīng)的元素,然后?塊拉鏈最尾部的元素覆蓋掉對應(yīng)的元素即可。

當(dāng)然,B16 哈希表每個塊的元素個數(shù)可以根據(jù) SIMD 指令的寬度進(jìn)?靈活調(diào)整,例如使? 256 bits 寬度指令可以選擇 32 元素的塊??。但影響哈希表性能的不僅僅是查找算法,內(nèi)存訪問的速度和連續(xù)性也?常重要??刂茐K??在 16 以內(nèi)在?多數(shù)情況下能充分利? x86 CPU 的 cache line,是?個較優(yōu)的選擇。

普通的拉鏈?zhǔn)焦1?,拉鏈的每個節(jié)點(diǎn)都只有?個元素。B16 這種分塊式拉鏈法,每個節(jié)點(diǎn)包含 16 個元素,這會造成很多空洞。為了使空洞盡可能的少,我們就必須增加哈希沖突的概率,也就是盡量地縮?BUCKET 數(shù)組的??。我們經(jīng)過試驗(yàn)發(fā)現(xiàn),當(dāng) Load Factor 在 11-13 之間時,B16 的整體性能表現(xiàn)最好。其實(shí)這也相當(dāng)于把原來存在于 BUCKET 數(shù)組中的空洞,轉(zhuǎn)移到了 CHUNK 拉鏈中,還省去了普通拉鏈?zhǔn)矫總€節(jié)點(diǎn)的 next 指針開銷。

4.2 B16Compact 哈希數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

為了進(jìn)?步壓榨哈希表的存儲空間,我們還設(shè)計(jì)了 B16 的只讀緊湊數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),如下圖所示:

△B16Compact 哈希表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(3元素示例)

B16Compact 對哈希表結(jié)構(gòu)做了極致的壓縮。

?先它省去了 CHUNK 中的 next 指針,把所有的 CHUNK 合并到了?個數(shù)組中,并且補(bǔ)上了所有的CHUNK 空洞。例如【圖1】中 BUCKET[1] 的拉鏈中本來有 4 個元素,包含 Banana 和 Lemon,其中頭兩個元素被補(bǔ)到了【圖2】的 CHUNK[0] 中。以此類推,除 CHUNK 數(shù)組中最后?個 CHUNK 外,所有的CHUNK 均是滿的。

然后它省去了 BUCKET 中指向 CHUNK 拉鏈的指針,只保留了?個指向原拉鏈中第?個元素所在 CHUNK 的數(shù)組下標(biāo)。例如【圖1】中 BUCKET[1] 的拉鏈第?個元素被補(bǔ)到了【圖2】的 BUCKET[0] 中,那么新的 BUCKET[1] 中僅存儲了 0 這個下標(biāo)。

最后增加了?個 tail BUCKET,記錄 CHUNK 數(shù)組中最后?個 CHUNK 的下標(biāo)。

經(jīng)過這樣的處理以后,原來每個 BUCKET 拉鏈中的元素在新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中依然是連續(xù)的,每個 BUCKET依然指向第?個包含其元素的 CHUNK 塊,通過下?個 BUCKET 中的下標(biāo)依然可以知道最后?個包含其元素的 CHUNK 塊。不同的是,每個 CHUNK 塊中可能會包含多個 BUCKET 拉鏈的元素。雖然可能要查找的 CHUNK 變多了,但由于每個 CHUNK 都可以通過 SIMD 指令進(jìn)?快速篩選,對整體查找性能的影響相對較?。

這個只讀哈希表只?持查找,查找的過程跟原來差異不?。以 Lemon 為例,?先通過 H1=24EB 找到對應(yīng)的分桶1,獲得分桶對應(yīng)拉鏈的起始 CHUNK 下標(biāo)為0,結(jié)束 CHUNK 下標(biāo)為1。使?與 B16 同樣的算法在 CHUNK[0] 中查找,未找到 Lemon,然后繼續(xù)查找 CHUNK[1],找到對應(yīng)的元素。

B16 Compact 的理論額外存儲開銷可以通過下式算得:

其中,n 是只讀哈希表的元素個數(shù)。

當(dāng) n 取100萬,Load Factor 取13時,B16Compact 哈希表的理論額外存儲開銷是9.23 bits/key,即存儲每個 key 所?出的額外開銷只有1個字節(jié)多?點(diǎn)。這?乎可以媲美?些最?完美哈希函數(shù)了,?且不會出現(xiàn)構(gòu)建失敗的情況。

B16Compact 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)僅包含兩個數(shù)組,BUCKET 數(shù)組和 CHUNK 數(shù)組,也就意味著它的序列化和反序列化可以做到極簡。由于 BUCKET 中存儲的是數(shù)組下標(biāo),?戶甚?不需要將哈希表整個加載到內(nèi)存中,使??件偏移即可進(jìn)?基于外存的哈希查找,對于巨?的哈希表來說可以有效節(jié)省內(nèi)存。

5 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)定

實(shí)驗(yàn)使?的哈希表的 Key 和 Value 類型均取 uint64_t,Key、Value 對的輸?數(shù)組由隨機(jī)數(shù)?成器預(yù)先?成。哈希表均使?元素個數(shù)進(jìn)?初始化,即插?過程中不需要再 rehash。

插?性能:通過 N 個元素的逐?插?總耗時除以 N 獲得,單位是 ns/key;

查詢性能:通過對隨機(jī)的 Key 查詢20萬次(全命中) + 對隨機(jī)的 Value 查詢20萬次(有可能不命中)獲得總耗時除以40萬獲得,單位是 ns/key;

存儲空間:通過總分配空間除以哈希表??獲得,單位是 bytes/key。對于總分配空間來說,F(xiàn)14和B16均有對應(yīng)的接?函數(shù)可直接獲取,unordered_map 通過以下公式獲取:

// 拉鏈節(jié)點(diǎn)總??umap.size() * (sizeof(uint64_t) + sizeof(std::pair《uint64_t, uint64_t》) + sizeof(void*))// bucket 總??+ umap.bucket_count() * sizeof (void *)// 控制元素??+ 3 * sizeof(void*) + sizeof(size_t);

Folly 庫使? - mavx - O2 編譯,Load Factor 使?默認(rèn)參數(shù);B16 使? - mavx - O2 編譯,Load Factor 設(shè)定為13;unordered_map 使? Ubuntu 系統(tǒng)?帶版本,Load Factor 使?默認(rèn)參數(shù)。

測試服務(wù)器是?臺4核 8G 的 CentOS 7u5 虛擬機(jī),CPU 是 Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 @ 2.40GHz,程序在Ubuntu 20.04.1 LTS Docker 中編譯執(zhí)?。

5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

△插?性能對?

上圖中折線所示為 unordered_map、F14ValueMap 和 B16ValueMap 的插?性能對?,不同的柱?顯示了不同哈希表的存儲開銷。

可以看到 B16 哈希表在存儲開銷明顯?于 unordered_map 的情況下,仍然提供了顯著優(yōu)于unordered_map 的插?性能。

由于 F14 哈希表對 Load Factor 的?動尋優(yōu)策略不同,在不同哈希表??下 F14 的存儲空間開銷存在?定波動,但 B16 的存儲開銷整體仍優(yōu)于 F14。B16 的插?性能在 100 萬 Key 以下時優(yōu)于 F14,但是在 1000萬 Key 時劣于 F14,可能是因?yàn)楫?dāng)數(shù)據(jù)量較?時 B16 拉鏈?zhǔn)絻?nèi)存訪問的局部性? F14 差?些。

△查找性能對?

上圖中折線所示為 unordered_map、F14ValueMap、B16ValueMap 和 B16Compact 的查找性能對?,不同的柱?顯示了不同哈希表的存儲開銷。

可以看到 B16、B16Compact 哈希表在存儲開銷明顯?于 unordered_map 的情況下,仍然提供了顯著優(yōu)于 unordered_map 的查找性能。

B16 與 F14 哈希表的查找性能對?與插?性能類似,在 100 萬 Key 以下時明顯優(yōu)于 F14,但在 1000 萬時略劣于 F14。

值得注意的是 B16Compact 哈希表的表現(xiàn)。由于實(shí)驗(yàn)哈希表的 Key 和 Value 類型均取 uint64_t,存儲 Key,Value 對本身就需要消耗 16 字節(jié)的空間,? B16Compact 哈希表對不同??的哈希表以穩(wěn)定的約 17.31bytes/key 進(jìn)?存儲,這意味著哈希結(jié)構(gòu)?為每個 Key 僅額外花費(fèi)了 1.31 個字節(jié)。之所以沒有達(dá)到 9.23bits/key 的理論開銷,是因?yàn)槲覀兊?BUCKET 數(shù)組沒有使? bitpack ?式進(jìn)?極致壓縮(這可能會影響性能),?是使?了 uint32_t。

6 總結(jié)

本?中我們從哈希表設(shè)計(jì)的核?出發(fā),介紹了兩種有趣的、不算“常?”的哈希沖突解決?法:完美哈希函數(shù)和基于 SIMD 指令的 F14 哈希表。

在 F14 的啟發(fā)下,我們設(shè)計(jì)了 B16 哈希表,使?了更容易理解的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),使得增、刪、查的實(shí)現(xiàn)邏輯更為簡單。實(shí)驗(yàn)表明在?些場景下 B16 的存儲開銷和性能? F14 還要好。

為追求極致的存儲空間優(yōu)化,我們對 B16 哈希表進(jìn)?緊致壓縮,設(shè)計(jì)了?乎可以媲美最?完美哈希函數(shù)的 B16Compact 哈希表。B16Compact 哈希表的存儲開銷顯著低于 F14 哈希表(介于40%-60%之間),但卻提供了頗有競爭?的查詢性能。這在內(nèi)存緊張的場合,例如嵌?式設(shè)備或者?機(jī)上,可以發(fā)揮很?的作?。

新的哈希表設(shè)計(jì)表明 SIMD 指令的并?化處理能?的有效應(yīng)?能?幅度提升哈希表對哈希沖突的容忍能?,進(jìn)?提升查詢的速度,并且能幫助哈希表進(jìn)?極致的存儲空間壓縮。這讓哈希表的設(shè)計(jì)思路從盡量規(guī)避哈希沖突,轉(zhuǎn)向了利?合適的哈希沖突概率來優(yōu)化計(jì)算和存儲效率。

原文標(biāo)題:趣談哈希表優(yōu)化:從規(guī)避 Hash 沖突到利? Hash 沖突

文章出處:【微信公眾號:算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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    自動化<b class='flag-5'>計(jì)算機(jī)</b>的功能與用途

    工業(yè)計(jì)算機(jī)與商用計(jì)算機(jī)的區(qū)別有哪些

    工業(yè)計(jì)算機(jī)是一種專為工廠和工業(yè)環(huán)境設(shè)計(jì)的計(jì)算系統(tǒng),具有高可靠性和穩(wěn)定性,能夠應(yīng)對惡劣環(huán)境下的自動化、制造和機(jī)器人操作。其特點(diǎn)包括無風(fēng)扇散熱技術(shù)、無電纜連接和防塵防水設(shè)計(jì),使其在各種工業(yè)自動化場景
    的頭像 發(fā)表于 07-10 16:36 ?400次閱讀
    工業(yè)<b class='flag-5'>計(jì)算機(jī)</b>與商用<b class='flag-5'>計(jì)算機(jī)</b>的區(qū)別有哪些

    計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)入門指南

    計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)是指將地理位置不同且具有獨(dú)立功能的多臺計(jì)算機(jī)及其外部設(shè)備,通過通信線路連接起來,在網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)管理軟件及網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議的管理和協(xié)調(diào)下,實(shí)現(xiàn)資源共享和信息傳遞的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。
    的頭像 發(fā)表于 04-22 14:29 ?1635次閱讀
    <b class='flag-5'>計(jì)算機(jī)</b>網(wǎng)絡(luò)入門指南

    2025全國大學(xué)生計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能力大賽啟幕,RT-Thread助力高校人才培養(yǎng)

    全國大學(xué)生計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能力大賽是由系統(tǒng)能力培養(yǎng)研究專家組發(fā)起,全國高等學(xué)校計(jì)算機(jī)教育研究會、系統(tǒng)能力培養(yǎng)研究專家組、系統(tǒng)能力培養(yǎng)研究項(xiàng)目發(fā)起高
    的頭像 發(fā)表于 04-10 21:26 ?677次閱讀
    2025全國大學(xué)生<b class='flag-5'>計(jì)算機(jī)系統(tǒng)</b>能力大賽啟幕,RT-Thread助力高校人才培養(yǎng)

    BU-67121W實(shí)驗(yàn)室航空電子接口計(jì)算機(jī)North Hills

    可以在BU-67121W上輕松創(chuàng)建嵌入式軟件,實(shí)現(xiàn)MIL-STD-1553、ARINC 429和以太網(wǎng)接口之間的數(shù)據(jù)自動轉(zhuǎn)發(fā)。獨(dú)立模式:允許BU-67121W作為用戶可編程的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)獨(dú)立運(yùn)行。
    發(fā)表于 02-11 09:26

    工業(yè)計(jì)算機(jī)的定義與重要性

    工業(yè)計(jì)算機(jī)是專門為工業(yè)環(huán)境設(shè)計(jì)和制造的計(jì)算設(shè)備,其主要功能在于監(jiān)控、控制和優(yōu)化生產(chǎn)流程。這類計(jì)算機(jī)系統(tǒng)通常具備強(qiáng)大的處理能力、較高的穩(wěn)定性以及耐高溫、抗震動和防塵等特性,能夠在極端的工
    的頭像 發(fā)表于 12-25 15:11 ?882次閱讀
    工業(yè)<b class='flag-5'>計(jì)算機(jī)</b>的定義與重要性

    云端超級計(jì)算機(jī)使用教程

    云端超級計(jì)算機(jī)是一種基于云計(jì)算的高性能計(jì)算服務(wù),它將大量計(jì)算資源和存儲資源集中在一起,通過網(wǎng)絡(luò)向用戶提供按需的計(jì)算服務(wù)。下面,AI部落小編為
    的頭像 發(fā)表于 12-17 10:19 ?749次閱讀

    專業(yè)的第三類醫(yī)療器械經(jīng)營企業(yè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng),確保合規(guī)無憂

    第三類醫(yī)療器械經(jīng)營企業(yè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)因其簡單明了的特性而受到了眾多用戶的歡迎。與其他第三類醫(yī)療器械經(jīng)營企業(yè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)相比,盤谷醫(yī)療的快速上手為用戶提供了極大的便利。該系統(tǒng)還支持遠(yuǎn)程操作,用戶可以隨時隨地對醫(yī)療器械進(jìn)行進(jìn)銷存管理。
    的頭像 發(fā)表于 12-12 16:05 ?633次閱讀
    專業(yè)的第三類醫(yī)療器械經(jīng)營企業(yè)<b class='flag-5'>計(jì)算機(jī)系統(tǒng)</b>,確保合規(guī)無憂

    虛擬內(nèi)存對計(jì)算機(jī)性能的影響

    在現(xiàn)代計(jì)算機(jī)系統(tǒng),內(nèi)存管理是確保系統(tǒng)高效運(yùn)行的關(guān)鍵因素之一。虛擬內(nèi)存技術(shù)作為內(nèi)存管理的核心組成部分,對于提升計(jì)算機(jī)性能和用戶體驗(yàn)起著至關(guān)重要的作用。 一、虛擬內(nèi)存的概念 虛擬內(nèi)存是一
    的頭像 發(fā)表于 12-04 09:17 ?4146次閱讀

    工業(yè)中使用哪種計(jì)算機(jī)?

    在工業(yè)環(huán)境,工控機(jī)被廣泛使用。這些計(jì)算機(jī)的設(shè)計(jì)可承受極端溫度、灰塵和振動等惡劣條件。它們比標(biāo)準(zhǔn)消費(fèi)類計(jì)算機(jī)更耐用、更可靠。工業(yè)計(jì)算機(jī)可控制機(jī)器、監(jiān)控流程并實(shí)時收集數(shù)據(jù)。其堅(jiān)固的結(jié)構(gòu)和
    的頭像 發(fā)表于 11-29 14:07 ?925次閱讀
    工業(yè)中使用哪種<b class='flag-5'>計(jì)算機(jī)</b>?

    量子計(jì)算機(jī)與普通計(jì)算機(jī)工作原理的區(qū)別

    ? 本文介紹了量子計(jì)算機(jī)與普通計(jì)算機(jī)工作原理的區(qū)別。 量子計(jì)算是一個新興的研究領(lǐng)域,科學(xué)家們利用量子力學(xué),制造出具有革命性能力的計(jì)算機(jī)。雖然現(xiàn)在的量子
    的頭像 發(fā)表于 11-24 11:00 ?2201次閱讀
    量子<b class='flag-5'>計(jì)算機(jī)</b>與普通<b class='flag-5'>計(jì)算機(jī)</b>工作原理的區(qū)別

    ROM對計(jì)算機(jī)性能的影響

    只讀存儲器(ROM)是計(jì)算機(jī)硬件的一個重要組成部分,它負(fù)責(zé)存儲計(jì)算機(jī)啟動時必需的固件和基本輸入輸出系統(tǒng)(BIOS)。ROM的性能和質(zhì)量對計(jì)算機(jī)
    的頭像 發(fā)表于 11-04 10:31 ?1656次閱讀