饶庆云-SuperMap云GIS并行计算关键技术与应用.pdf
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面向应用的加速器增强型异构系统大规模并行计算关键技术.docx
面向应用的加速器增强型异构系统大规模并行计算关键技术
一、引言
随着人工智能、大数据、云计算等新技术的快速发展，数据量的呈指数级增长，传统的计算方法已经无法满足大规模数据处理和分析的需求，异构系统架构的应用逐渐变得流行。异构计算是指在同一个计算系统里，同时使用两种或更多种不同的处理器架构。可以将任务分配给最适合处理该任务的处理器，从而达到提高整个系统的运算速度和效率的目的。面向应用的加速器增强型异构系统大规模并行计算是实现异构计算的一种方法，可以极大地提升计算速度和效率。
本文拟讨论面向应用的加速器增强型异构系统大规模并行计算的关键技术。
二、面向应用的加速器增强型异构系统大规模并行计算
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《并行计算技术与应用》课件.ppt
;并行计算的定义;;;摩尔定律与并行计算趋势;并行计算的主要应用领域;并行计算的体系结构分类;;多核处理器架构;GPU并行计算架构;并行与分布式计算的区别;;;分布存储并行模型;编程模型-线程级并行;;;;并发与并行的区别;并行计算的性能指标;并行效率与可扩展性;;;死锁与竞争条件;;并行程序设计流程;并行算法基础;常见并行算法案例;;开源并行计算框架;高性能计算（HPC）平台;云计算与并行技术;深度学习中的并行计算;;并行计算在科学仿真中的应用;;;;;并行计算的能耗与绿色计算;;并行计算的挑战与瓶颈;可靠性与容错机制;;国内并行计算研究进展;;并行计算教育与人才培养;;综合实践与课程案例;
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拥抱多核代-GIS并行计算.docx
告别免费午餐 拥抱多核时代—SuperMap空间分析并行计算实践
Written by:Objects 2013-3-12 11:20:00
?SuperMap空间分析并行计算实践
信息技术（InformationTechnologies，简称IT）领域，绝大多数定律都会随着技术的进步被人们淡忘，但有一些却可以经受住时间的考验，对信息技术发展带来持久而深远的影响，“摩尔定律”便是其中典型代表。“摩尔定律”支配下的信息技术，64位系统和多核计算日益普及，如何充分利用64位系统和多核环境下的计算资源成为系统设计和开发人员必须面对的问题。地理信息系统（Geographic InformationSy
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《并行计算技术》课件.ppt
并行计算技术：革新计算的未来;课程大纲;什么是并行计算？;并行计算的历史发展;并行计算的基本概念;并行计算的重要性;并行计算分类;硬件并行架构概述;多核处理器架构;GPU计算技术;分布式系统架构;并行编程模型;OpenMP编程模型;MPI通信模型;CUDA编程模型;性能度量指标;并行算法设计原则;并行数据结构;同步与互斥技术;并行性能优化策略;科学计算中的并行计算;大数据处理;人工智能与并行计算;图形渲染与并行;并行计算在金融领域的应用;生物信息学中的并行计算;网络安全与并行计算;量子计算与并行计算;并行计算的挑战;并行编程常见错误;并行调试技术;并行计算的未来趋势;新兴并行技术;并行编程教育
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多核并行计算技术在景象匹配仿真中的应用.pdf
32 2 V ol. 32 No . 2
2010 2 Sy stems Engineer ing and Electr onics Febr uar y 2010
: 1001506X( 20 10
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云计算赋能并行遗传算法：关键技术与创新应用研究.docx
一、引言
1.1研究背景与意义
在信息技术飞速发展的当下，云计算和并行遗传算法作为两个重要的研究领域，各自取得了显著的进展。云计算凭借其强大的计算能力、高效的资源利用率和灵活的服务模式，成为了当今信息技术领域的关键技术之一。而并行遗传算法作为一种高效的优化算法，在解决复杂问题方面展现出了独特的优势。将并行遗传算法与云计算技术相结合，不仅能够充分发挥两者的优势，还能为解决大规模复杂问题提供新的思路和方法，具有重要的理论意义和实际应用价值。
云计算是一种基于互联网的计算模式，它通过虚拟化技术将计算资源、存储资源和网络资源等进行整合和管理，以服务的形式提供给用户。云计算的出现，使得用户无需拥有大量
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《并行计算原理及应用》课件.ppt
并行计算原理及应用;课程概述;第一章：并行计算概述;1.1什么是并行计算;1.2并行计算的发展历史;1.3并行计算的必要性;;第二章：并行计算机体系结构;;2.2共享内存体系结构;2.3分布式内存体系结构;2.4异构并行计算;第三章：并行算法设计;;3.2并行度和加速比;;3.4数据并行;3.5任务并行;第四章：并行程序设计模型;4.1共享内存编程模型;;;4.4混合编程模型;第五章：OpenMP并行编程;5.1OpenMP概述;5.2并行区域;;;5.5数据共享属性;5.6调度策略;第六章：MPI并行编程;6.1MPI概述;;6.3点对点通信;6.4集体通信;;;;7.1GPU架构;7.2C
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并行计算基础和实际应用.pdf
第l0卷第3期 辽宁师专学报 V0I．10No．3
2O08年 9月 JournalofLiaoningTeachersCollege Sep．2008
【学术研究】
并行计算基础和实际应用
曹日 伟r1
(辽东学院，辽宁 丹东 114000)
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NET并行计算技术基础.docx
.NET4.0并行计算技术基础（10）今天贴出TPL的最后一部分内容，后面的小节将转去介绍PLINQ。??????????????????????????????????????????? 金旭亮???????????????????????????????????? ? 2009.10.17============================================?19.3.9 处理并行计算中的异常在这一小节中，我们来探讨一下如何并行计算中的异常捕获与处理问题。1 处理并行循环中的异常在一个顺序执行的循环中，如果发生了一个异常，那么.NET的异常处理机制将会中止这个循环：?fo
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基于cluster的并行GIS关键技术研究与原型系统探讨的开题报告.pdf
基于cluster的并行GIS关键技术研究与原型系统探
讨的开题报告
一、选题背景及意义。
随着GIS科学与技术的不断发展，GIS在越来越多的领域得到了广
泛应用。而大规模空间数据的处理与分析已成为GIS应用领域中的一个
重要问题。传统的GIS系统通常是建立在单机环境下，存在着处理速度
慢、数据量有限、资源受限等问题，这些都制约着GIS技术的进一步发
展和应用。
为了解决以上瓶颈问题，采用“并行计算”技术对GIS进行优化已
成为了一个发展方向。而对于大规模空间数据的处理，采用Cluster并行
计算架构可以将一个任务分解成多个能够并行计算的小子任务，以此提
高处理效率和资源利用率。基于Clus
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并行计算.3算法.ppt
并行算法;并行算法的一般设计方法;串行算法的直接并行化; 设计方法的描述;设计方法的描述;设计方法的描述;设计方法的描述;设计方法的描述;设计方法的描述; 快排序算法的并行化; 从问题描述开始设计并行算法;并行串匹配算法;并行串匹配算法;并行串匹配算法;借用已有算法求解新问题; 设计方法的描述;利用矩阵乘法求所有点对间最短路径;利用矩阵乘法求所有点对间最短路径;利用矩阵乘法求所有点对间最短路径;并行算法;并行算法的基本设计技术;划分设计技术; 均匀划分技术; 均匀划分技术; 方根划分技术; 方根划分技术; 方根划分技术; 对数划分技术; 功能划分技术; 功能划分技术;分治设计技术; 并行分治设
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并行计算例子.pdf
计算机测量与控制 ．2004．12(11)
Computer Measurement Control
文章编号 ：1671—4598(2004}11—1064—03 中图分类号 ：TI273 文献标识码 ：A
基于linux集群的并行计算
李俊燕，罗家融
(中国科学院等离子体物理研究所 ，安徽 合肥 230031)
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并行计算.5矩阵.ppt
Systolic乘法 c1,1 c1,2 c1,3 c1,4 c2,1 c2,2 c2,3 c2,4 c3,1 c3,2 c3,3 c3,4 b2,1 b2,2 b3,2 b2,3 b3,3 b4,3 b2,4 b3,4 b4,4 a1,1 a1,2 a2,1 a2,2 a2,3 a3,1 a3,2 a3,3 a3,4 b1,1 b1,2 b1,3 b1,4 a1,3 b3,1 + a1,4 b4,2 + a2,4 b4,1 + Step 3 Systolic乘法 c1,1 c1,2 c1,3 c1,4 c2,1 c2,2 c2,3 c2,4 c3,1
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《并行计算》课件.ppt
《并行计算》课程简介;课程目标与内容概述;并行计算的重要性与应用;并行计算的基本概念：并行性与并发性;Amdahl定律：理解并行加速的限制;并行计算的粒度：细粒度、中粒度、粗粒度;并行计算的体系结构：共享内存与分布式内存;共享内存体系结构：UMA与NUMA;分布式内存体系结构：集群与网格;并行编程模型：共享内存编程;并行编程模型：消息传递编程;并行编程模型：数据并行编程;线程的概念与创建;互斥锁与条件变量：线程同步机制;信号量：另一种线程同步机制;死锁的概念与避免;线程池：提高线程管理的效率;OpenMP：共享内存并行编程的API;OpenMP指令与子句;OpenMP的并行区域与任务调度;Op
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并行计算作业一.docx
并行编程模型
概述
并行编程模型?是并行计算，尤其是并行软件的基础，也是并行硬件系统的导向。 并行编程模型可以按照以下几种方式进行表述：
（1）数据并行和任务并行：根据并行程序是强调相同任务在不同数据单元上并行，还是不同任务在相同或不同数据上实现并行执行，可以将并行性分为两类：数据并行和任务并行。由于数据并行能获得的并行粒度比任务并行高，因此可以扩展并行机上的大多数程序采取数据并行方式。但是任务并行在软件工程上有很重要的作用 ，它可以使不同的组件运行在不同的处理单元集合上 ，从而获得模块化设计。人们越来越趋向予将并行程序组织成 为由数据并行组件组成的任务并行组合物。
（2）显式并行和隐式并行