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python gpu并行编程_Python并行编程手册[PDF][41.36MB]

内容简介

若想充分利用所有的计算资源来构建高效的软件系统，并行编程技术是不可或缺的一项技能。本书以Python为蓝本，对并行编程领域的各项技术与知识进行了广泛且深入的讲解。通过对本书的学习，读者将能够快速且准确地掌握并行编程方方面面的技能，从而应用在自己的项目开发中，提升系统运行效率。本书共分为6章，从原理到实践系统化地对并行编程技术进行了层层剖析，并通过大量可运行的实例演示了每一个知识点的具体运用方式，是提升并行编程技能的一本不可多得的好书。相信本书的出版将会填补Python在并行领域应用的一大空白，能够帮助想要从事并行编程与并行计算的读者提升实践能力，并将这一能力应用到实际的项目开发中。

目录

1并行计算与Python起步

介绍

并行计算内存架构

内存组织

并行编程模型

如何设计并行程序

如何评估并行程序的性能

Python简介

并行世界中的Python

进程与线程介绍

开始在Python中使用进程

开始在Python中使用线程

2基于线程的并行

介绍

使用Python的线程模块

如何定义线程

如何确定当前的线程

如何在子类中使用线程

使用Lock与RLock实现线程同步

使用RLock实现线程同步

使用信号量实现线程同步

使用条件实现线程同步

使用事件实现线程同步

使用with语句

使用队列实现线程通信

评估多线程应用的性能

3基于进程的并行

介绍

如何生成进程

如何对进程命名

如何在后台运行进程

如何杀死进程

如何在子类中使用进程

如何在进程间交换对象

如何同步进程

如何管理进程间状态

如何使用进程池

使用mpi4py模块

点对点通信

避免死锁问题

使用广播实现聚合通信

使用scatter实现聚合通信

使用gather实现聚合通信

使用Alltoall实现聚合通信

汇聚操作

如何优化通信

4异步编程

介绍

使用Python的concurrent.futures模块

使用Asyncio实现事件循环管理

使用Asyncio处理协程

使用Asyncio管理任务

使用Asyncio和Futures

5分布式Python

介绍

使用Celery分发任务

如何使用Celery创建任务

使用SCOOP进行科学计算

使用SCOOP处理映射函数

使用Pyro4远程调用方法

使用Pyro4链接对象

使用Pyro4开发一个客户端—服务器应用

使用PyCSP实现顺序进程通信

在Disco中使用MapReduce

使用RPyC调用远程过程

6使用Python进行GPU编程

介绍

使用PyCUDA模块

如何构建一个PyCUDA应用

通过矩阵操作理解PyCUDA内存模型

使用GPUArray调用内核

使用PyCUDA对逐元素表达式求值

使用PyCUDA进行MapReduce操作

使用NumbaPro进行GPU编程

通过NumbaPro使用GPU加速的库

使用PyOpenCL模块

如何构建一个PyOpenCL应用

使用PyOpenCL对逐元素表达式求值

使用PyOpenCL测试GPU应用

文档截图

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      Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。   其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止)，后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时，Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。   其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。
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