从程序和算法设计者的角度来看，并行计算可分为-1 并行和task并行。C的并行方法扩展并行，判断合适的并行 DOP对于良好并行性能非常重要，Massive 数据，一般来说是因为数据 并行主要是把一个大任务分解成相同的子任务，比task 并行更容易处理，并行计算虚拟化与云计算的关系有多大数据它涉及到一些方面。
第一步训练需要2个多小时，总共才6个小时左右，所以提高训练速度非常重要。训练一个包含20000张图片的数据 set所需的时间取决于很多因素，包括数据 set的大小和复杂程度、模型的复杂程度、训练算法的选择以及可用于训练的硬件资源。一般来说，训练一个数据包含20000张图片的集合可能需要几天到几周的时间，具体取决于以上因素。以下是影响训练时间的一些主要因素:1 .数据套大小:较大的数据套需要较长的训练时间。
2.数据 set的复杂度:如果数据set包含多个类别或标签，训练时间可能会更长，因为模型需要学习更多的模式。3.模型复杂性:更复杂的模型需要更多的计算资源和时间来训练。选择具有更多参数和更复杂架构的模型通常需要更长的训练时间。4.训练算法:不同的训练算法收敛速度和训练时间不同。比如一些深度学习框架，比如TensorFlow和PyTorch，通常比其他算法需要更长的训练时间。
Oracle尝试自动化系统配置，以最大限度地提高并行操作的性能。不过手动调节的空间还是很大的。我们可以通过调整数据库来优化SQL 并行的性能。判断合适的并行 DOP对于良好并行性能非常重要。Oracle将按如下方式设置DOP。如果指定或请求了并行 execution，但未指定DOP，则默认DOP将被设置为系统上CPU核心数的两倍。对于RAC系统，DOP值将是整个集群中核心数量的两倍。
2.对于11gr2以后的Oracle版本，如果将“PARALLEL_DEGREE_POLICY”设置为“AUTO”，Oracle将根据执行操作的性质和涉及对象的大小自动调整DOP值。3.如果“PARALLEL_ADAPTIVE_MULTI_USER”设置为“TRUE ”, Oracle将根据系统的整体负载调整DOP。
3、如何使用paralle程序实现脚本的 并行化在Linux下运行作业时，我们经常会遇到以下几种情况:要运行的作业很多，完成每个作业所需的时间不是很长。如果我们以串行模式运行这些作业，可能需要很长时间；如果在并行模式下运行，可以大大节省运行时间。而且现在的电脑大部分都是多核架构，你需要并行 mode才能充分发挥它们的计算能力。综合你在网上看到的信息，使用Bash脚本，可以使用以下方法实现并行的批量操作。
也不会区分并行和并发性。1.使用GNU的并行程序是GNU专门为并行使用的程序，非常适合简单的批量操作并行。使用并行时不需要写脚本。只需在原始命令中添加parallel即可。所以，如果你能用parallel 并行翻译作业，请优先考虑。关于parallel的详细描述，请参考其官方文档。2.最简单的方法:
