并行计算导论第2页

深入理解 Transformer：用途、原理和示例

它打破了传统循环神经网络（RNN）按顺序处理序列、难以并行计算以及卷积神经网络（CNN）在捕捉长距离依赖关系上的局限，另辟蹊径地采用多头注意力机制

范吉民(DY Young)·2025-03-05 01:55

GPU与CPU：架构对比与技术应用解析

GPU以其强大的并行计算能力，在深度学习、图像处理和科学计算等领域迅速崛起，而CPU则在通用计算任务中保持其核心地位。了解GPU与CPU的设计差异和适用场景

Hello.Reader·2025-03-04 12:50

博通Emulex Secure HBA：后量子加密与零信任架构的存储网络革命

量子计算机的并行计算能力理论上可破解当前广泛使用的RSA、ECC等非对称加密算法，尤其是针对公钥基础设施（PKI）的攻击可能彻底颠覆现有网络安全体系。

古猫先生·2025-03-03 12:43

大数据经典技术解析：Hadoop+Spark大数据分析原理与实践

由于其易于部署、高容错性、并行计算能力强、适应数据量大、可编程、社区支持广泛等特点，大大提升了大数据应用的效率和效果。本文通过对Hado

AI天才研究院·2025-03-03 10:27

前沿计组知识入门（二）

第2页：并行计算与编程硬件：多处理器多内存互连网络系统软件：并行操作系统用于表达和协调并发的编程构造应用软件：并行算法目标：利用硬件、系统和应用软件实现加速（速度提升）：Tp=TspT_p=\frac{

tianyunlinger·2025-03-02 03:14

Datawhale 数学建模导论国赛B学习笔记

贪心算法贪心算法(Greedyalgorithm)（贪婪算法）基本思想：多机调度问题是一个多项式复杂程度的非确定性问题(Non-deterministicPolynomial)，具有一定的复杂程度，当前没有有效的解决方法。相较于其它算法，贪心算法求解不从整体最优上加以考虑,。而是寻求某种意义上的局部最优解，从而做出当下最好的选择。因此，在求解并行机调度问题上，贪心算法容易获得近似最优解的答案，更有

瓜瓜蛋·2025-03-02 02:06

GaussDB 学习进阶路线-进阶篇：分布式架构、性能调优与高可用实战

本文将以生产环境为背景，深入剖析GaussDB的数据分片、并行计算、主备容灾、云原生集成等核心技术，结合实战配置与调优案例，助你解锁GaussDB的高阶技能，构建稳定高效的分布式数据库系统！

Jan123.·2025-03-02 00:55

网络安全导论PDF

点击文末小卡片，免费获取网络安全全套资料，资料在手，涨薪更快这份重点是在准备复试时边看书和ppt边手打的。掐指一算已经是整整一个月前的事情惹。这本教材是哈工程复试参考书目，但是网络上关于它的材料比较少。把自己整理的重点放上来，希望能帮到期末、复试以及自学网络安全的小可爱♥网络安全2.1基本协议ARP地址解析协议：将局域网中的32bitIP地址→48bit物理地址（网卡的MAC地址）ARP欺骗：计算

网络安全Ash·2025-03-01 21:02

Rust并发编程实践：10分钟入门系统级编程

摘要引言正文解析：一、Rust中的并发编程基础1.1线程1.2协程二、Rust并发编程的高级特性2.1通道2.2原子操作2.3锁三、实例展示：优化并发编程性能1.并行计算2.异步IO3.数据并行四、并发编程的挑战与最佳实践结论

m0_74824687·2025-02-28 19:00

智算中心的核心硬件是什么？

当前主流的AI加速计算芯片包括：1、GPU（图形处理器）GPU是智算中心的算力担当，其强大的并行计算能力使其在深度学习领域大放异彩。GPU芯片

Imagination官方博客·2025-02-27 19:42

Spark之PySpark

PySpark使得Python开发者能够利用Spark强大的分布式计算能力，处理大数据集，并执行高效的并行计算。一、PySpark核心概念1.RDD（弹性分布

james二次元·2025-02-27 18:01

DeepEP：开源通信库的高效专家并行计算解决方案

摘要DeepEP是一个专为Mixture-of-Experts（MoE）和专家并行计算设计的开源通信库。它提供高效的all-to-all通信模式，支持GPU之间的高吞吐量和低延迟数据交换。

耶耶Norsea·2025-02-27 16:41

oneAPI介绍

InteloneAPI的设计理念是提供统一的编程接口，让开发人员能够利用不同类型的处理器实现高效并行计算。InteloneAPI中有什么？

Cindy020506·2025-02-27 11:10

DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？

DeepGEMM通过算法优化、硬件指令集加速和并行计算技术，显著提升计算速度，适用于GPU、CPU等硬件平台。对开发者的用处性能提升优化计算密集型任务（如LLM训练/推理），降低延迟，提升吞吐量。

程序员差不多先生·2025-02-26 19:33

复试英文准备方法

为了高效准备计算机领域的英文文献翻译面试，可以按照以下步骤进行系统训练，重点提升专业术语积累、文献结构理解和即时翻译能力：一、核心能力针对性训练专业术语速记建立术语库：-每天整理《算法导论》《人工智能：

小王Jacky·2025-02-26 11:12

软件工程应试复习（考试折磨版）

针对学校软件工程考试，参考教材《软件工程导论（第6版）》1-8章学习的艺术：不断地尝试，我一定会找到高效用的方法，让学习变成一门艺术，从应试备考中解救出我的时间同胞们。好嘞！

愚戏师·2025-02-26 10:01

极限的定义与求解（微积分前置知识）

文章目录说明第3章极限导论3.1~43.5关于渐近线的两个常见误解3.6三明治定理第4章求解多项式的极限问题4.1x→ax\toax→a时的有理函数的极限4.2x→ax\toax→a时的平方根的极限4.3x

Jean·Gunnhildr·2025-02-26 05:26

机器人部分专业课

华东理工人工智能与机器人导论IntroductionofArtificialIntelligenceandRobots必修考查0.5880116477012程序设计基础TheFundamentalsofProgramming

栗少·2025-02-25 14:42

ATB概念之：算子tiling

Tiling技术通常用于将大的计算任务分解成更小的块，这些小块可以在内存中更高效地处理，或者更适合并行计算环境。

·2025-02-24 23:48

[15] 使用Opencv_CUDA 模块实现基本计算机视觉程序

使用Opencv_CUDA模块实现基本计算机视觉程序CUDA提供了出色的接口，发挥GPU的并行计算能力来加速复杂的计算应用程序利用CUDA和Opencv的功能实现计算机视觉应用1.对图像的算术和逻辑运算两个图像相加

明月醉窗台·2025-02-24 18:51

GPU和FPGA的区别

我的理解是，虽然都可以用于并行计算，但是GPU是纯计算的硬件，FPGA是控制+计算的可编程的硬件。FPGA有点像CPU，区别在于，CPU的硬件是固定的，而FPGA的硬件是可编程的。

Florence23·2025-02-24 00:44

Python的那些事第三十篇：并行计算库在大数据分析中的应用Dask

Dask：并行计算库在大数据分析中的应用摘要随着数据量的爆炸性增长，传统的数据分析工具（如Pandas和NumPy）在处理大规模数据集时面临内存限制和计算效率低下的问题。

暮雨哀尘·2025-02-23 13:53

深入理解DAG任务调度系统：核心原理与实现

1.1背景介绍1.1.1任务调度系统简介任务调度系统是计算机科学中一个重要的研究领域，它主要关注于在并行计算系统

AI天才研究院·2025-02-20 18:25

Java平台上的多线程与多核处理研究

Java作为一种广泛使用的编程语言，提供了多线程编程的强大支持，使得开发者能够在多核环境下实现并行计算。

向哆哆·2025-02-20 14:47

深入浅出：CUDA是什么，如何利用它进行高效并行计算

为了满足这些需求，NVIDIA推出了CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture），这是一种并行计算平台和编程模型。

码上飞扬·2025-02-20 03:38

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

以下是Transformer相比RNN的主要优势：1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的，即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着，在训练

华东算法王·2025-02-20 02:04

函数式编程倡导的「不可变数据结构」如何保证性能

这一特点使得函数式编程能够简化并行计算、避免副作用，进而提高程序的可靠性和可维护性。然而，不可变数据结构可能带来的性能问题，例如内存的使用、数据复制的成本等

·2025-02-20 00:53

常用的高性能计算工具有哪些

它通过并行计算和优化算法，

这题有点难度·2025-02-19 21:24

cuda编程入门——并行归约(五)

CUDA编程入门—并行归约（数组求和为例）在并行计算中，归约（Reduction）是一种将多个数据通过特定操作（如求和、求最大值等）合并为单一结果的并行算法。

我不会打代码啊啊·2025-02-19 07:02

cuda编程入门——并行性与异构性概念

CUDA编程入门一基于cuda的异构并行计算并行性一、并行性的概念与分类概念并行性旨在通过同时处理多个任务或数据元素来提高计算速度和效率。

我不会打代码啊啊·2025-02-19 07:32

信息技术导论第二章物联网技术笔记

第二章物联网技术2.1物联网概述2.1.1物联网的基本概念物联网的定义是：通过射频识别（RFID）装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。当每个而不是每种物品能够被唯一标识后，利用识别、通信和计算等技术，在互联网基础上，构建的连接各种物品的网络，就是人们常说的物联网。物

新世紀渾水摸魚戰士·2025-02-18 19:31

书籍-《控制理论的数学导论（第三版）》

AMathematicalIntroductiontoControlTheory作者：ShlomoEngelberg出版：WorldScientificPublishingCompany编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：《控制理论的数学导论

·2025-02-18 00:37

【OSTEP】操作系统导论-精翻讲解：第五章-进程API

写在前面：学习操作系统是一个漫长且容易迷茫的过程。这本书在我的学习过程中给予了很大的帮助。本文将尽量精简内容，仅保留关键部分，并对学习中遇到的难点进行注释和解释。希望这能为初学者提供一些帮助和指引。本文所有涉及的图片及内容皆引用自：OperatingSystems:ThreeEasyPieces作者：RemziH.Arpaci-DusseauandAndreaC.Arpaci-Dusseau(Un

Refulic.·2025-02-17 21:00

【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程

显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库（需单独下载）

星星点点洲·2025-02-17 00:34

深度学习基础知识

cuda简介：CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和应用程序编程接口（API）。

namelijink·2025-02-15 15:22

【笔记】使用 Pytorch 进行分布式训练

最简单的数据并行作为最简单的并行计算方式，使用nn.Data

LittleNyima·2025-02-14 23:49

python使用ray框架改进原有代码，实现多进程与分布式

安装依赖：pipinstall-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/'ray[default]'ray框架可以在几乎不改变现有代码的基础上实现分布式与并行计算

呆萌的代Ma·2025-02-14 20:54

Python 魔法学院 - 第24篇：Python 解释器优化 ⭐⭐⭐

的优势1.1.2Cython的简单示例1.1.3Cython的适用场景1.2PyPy1.2.1PyPy的优势1.2.2PyPy的简单示例1.2.3PyPy的适用场景1.3Cython与PyPy的对比2.并行计算与分布式计算

星核日记·2025-02-14 16:57

我国化学信息学研究的地位与近期研究进展

在理论与计算化学研究中，基于第一性原理的新型并行计算方法被提出并用于纳米材料电子结构的高效计算[24]，轨道分解方法被用来简化磁性质的四分量相对论计算[25]。

xoaxo·2025-02-14 10:07

GPU（Graphics Processing Unit）详解

GPU（GraphicsProcessingUnit）详解1.GPU的定义与核心特性GPU（图形处理器）是一种专为并行计算和图形渲染优化的处理器。

美好的事情总会发生·2025-02-14 03:32

DataWhale 数学建模导论学习笔记（第一章）

要点：利用Python作为计算工具帮助解决数学模型。一、前期准备工作1.AnacondaNavigator帮助安装了NumPy所需的功能包。2.通过Jupyter_Lab,可以直接测试代码运行的结果。3.通过vscode可以修改文本并即时看到预览结果，解决一些符号、公式、表格显示不正常的问题。4.这也是我第一次使用CSDN记录自己的学习笔记。二、进入第一章正题解析方法与几何建模：1.前面的向量和矩

ryanYu_127·2025-02-13 12:50

Datawhale数学建模导论课程第八章学习心得(I)一时间序列与投资模型

学习链接：Datawhale数学建模教程Descriptionhttps://datawhalechina.github.io/intro-mathmodel/#/CH8/%E7%AC%AC8%E7%AB%A0-%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97?id=_811-%e6%97%b6%e9%97%b4%e5%ba%8f%e5%88%97%e7%9a%84%e5%

星.惜尘·2025-02-13 11:40

CUDA与CUDPP源码解析及实战应用

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台，CUDPP是一个提供GPU优化算法的开源库。

昊叔Crescdim·2025-02-12 19:06

Joblib - Python轻量流水线工具

#joblib具有以下功能：#透明的磁盘缓存功能和“懒惰”执行模式，简单的并行计算#joblib对numpy大型矩阵进行了特定的优化，简单快速importtime,mathfromjoblibimportParallel

Think@·2025-02-12 11:11

Unity Dots理论学习-3.ECS有关的模块（2）

使用Burst可以大大提高并行计算的性能和可扩展性，正如以下图像所示：然而，需要注意的是，Burst只

keep-learner·2025-02-12 04:24

川翔云电脑是什么？租电脑？

多卡模式下，RTX4090plus并行计算能力大幅提升，能处理高显存需求的复杂任务。在超高清视频剪辑中，无论是8K还是

渲染101专业云渲染·2025-02-11 11:55

TTS（Text-to-Speech）文本转语音技术导论

加我微信hezkz17进数字音频系统研究开发交流答疑群(课题组)一TTS技术原理？TTS（Text-to-Speech）技术是一种将文本转化为语音的技术，它基于语音合成技术，将输入的文字信息转换为自然流畅的语音输出。TTS技术的原理可以分为以下几个步骤：1文本处理：首先，输入的文本会经过文本预处理，包括拼写纠正、断句、词性标注等操作。这些操作旨在提高后续步骤的处理效果。2文本分析：接下来，

「已注销」·2025-02-10 20:26

均薪23W还缺人，FPGA工程师到底有多重要?

尤其是在高性能计算、边缘计算等场景下，FPGA凭借其高并行计算能力和灵活性，成为不可或缺的技术方案。

博览鸿蒙·2025-02-10 20:22

100.12 AI量化面试题：量化金融中什么是蒙特卡罗模拟？

目录0.承前1.解题思路1.1基础概念维度1.2应用场景维度1.3实践实现维度2.基础实现方法2.1几何布朗运动模拟2.2期权定价实现3.高级优化技术3.1方差缩减方法3.2并行计算实现4.风险度量应用

AI量金术师·2025-02-10 15:17

算力机房选择RoCE还是InfiniBand（IB）

这允许高吞吐、低延迟的网络通信，尤其适合在大规模并行计算机集群中使用。RDMA技术有

helpme流水·2025-02-10 03:52

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