MPI-并行编程

C# 并行编程概念介绍

C#并行编程1.同步与异步（客户端）关注消息通信机制同步：主程序会等待被调用的方法按顺序执行完，才会继续执行。异步：主程序不会等待方法执行完，而是主程序调用异步方法后直接继续运行。
_°andrew°_·2022-12-31 02:37

c#并行编程

作者：释迦苦僧出处：http://www.cnblogs.com/woxpp/p/3924476.html本文版权归作者和博客园共有，欢迎转载，但未经作者同意必须保留此段声明，且在文章页面明显位置给出原文连接一、相关概念背景：当今计算机至少都有一颗双核的微处理器，带有四核、八核的计算机非常常见，在单个处理器上具有多个内核的时代正在来临，现代微处理器提供了新型的的多核架构，因此软件设计和编码能够充分
dengyu6119·2022-12-31 02:37

C# 并行编程

一并行任务库TPL1并行任务库（TPL，TaskParallelLibrary）2最重要的是Task类，还有Parallel类3Task类，是利用线程池来进行任务的执行比如直接用ThreadPool更优化，而且编程更方便4Paallel类，是并行执行任务类的实用类好处是可以隐式地实用Task，更方便。二Task类的使用1使用Task.Run方法来得到Task的实例2Tasktask=Task.Ru
钢铁男儿·2022-12-31 02:35

并行计算 SLIC超像素算法（三） OpenMP优化（二）具体优化过程

运行环境操作系统版本Windows10、Ubuntu20.04并行编程模
小河豚oO·2022-12-30 12:25

GPU的并行编程

CUDA是Nvidia开发的一种并行计算平台和编程模型，用于在其自己的GPU（图形处理单元）上进行常规计算。CUDA使开发人员能够利用GPU的能力来实现计算的可并行化部分，从而加快计算密集型应用程序的速度。虽然还有其他提议的GPUAPI，例如OpenCL，并且还有其他公司（例如AMD）的竞争性GPU，但CUDA和NvidiaGPU的结合在包括深度学习在内的多个应用领域中占主导地位，并且是其中一些基
cxw9087·2022-12-26 08:41

第 十九 章 Python 中的并发模型

这可能涉及并发或并行编程——即使是热衷于行话的学者也不知道如何使用这些术语。
m0_57581736·2022-12-26 08:35

并行计算程序设计(CUDA C)

课程介绍课程介绍和概述课程目标学习如何编写异构并行计算系统并实现高性能和能效功能性和可维护性跨下一代的可扩展性跨供应商设备的可移植性技术并行编程API、工具和技术并行算法的原理和模式处理器架构特性和约束异构并行计算简介目标了解延迟设备
wutu0513·2022-12-24 12:11

并行算法设计与性能优化 刘文志 第9章 并行编程模式实践

为了挖掘硬件的性能，并行算法的实践模式还与具体的硬件有关。模式的意义在于挖掘算法的相似性，以同样的方式解决类似的问题。9.1map模式map实践模式直观的表述是：对每个数据施加同样的运算。在应用map模式时，需要注意算法的粒度和硬件的粒度。算法的粒度是指：某些应用在一种粒度上看是map模式，而在另一种粒度上看却不是map模式。例如对300块不同的数据排序，那么对数据块来说，是map模式。对于块内的
岐岇·2022-12-23 00:20

并行算法设计与性能优化 刘文志 第6章 并行编程模型及环境

并行编程模型大多数以数据和任务(过程化的操作)为中心来命名。一个具体的并行应用往往使用了多种并行编程模型。并行编程模型是并行算法的基础，并行算法的具体实现依赖于软硬件支持的并行编程模型。
岐岇·2022-12-23 00:49

cuda C 编程权威指南 Grossman 第1章 基于CUDA的异构并行计算

HPC不仅可以认为是一个计算架构，还可以认为是包括硬件系统，软件工具，编程平台及并行编程范例的一组元素列表。1.1并行计算从纯粹的计算视角来看，并行计算可以被定义为计算的一种形式。
岐岇·2022-12-23 00:19

CUDA学习之第一章基于CUDA的异构并行计算

文章目录1.基于CUDA的异构并行计算并行计算串行编程和并行编程并行性计算机架构弗林分类内存组织分类GPU异构计算异构架构衡量GPU容量的两个重要指标：评估GPU性能的两种不同指标：异构计算范例GPU和
我想静静，·2022-12-23 00:18

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。
weixin_39649478·2022-12-23 00:48

CUDA并行编程概述

前往我的主页以获取更好的阅读体验CUDA并行编程概述-DearXuan的主页https://blog.dearxuan.com/2021/11/15/CUDA%E5%B9%B6%E8%A1%8C%E7%
Dear_Xuan·2022-12-23 00:18

Cuda异步计算并行编程设计和优化

基于Cuda开发GPUGPU程序时，最重要的仍然是内核的设计，这是Cuda性能优化的难点，提供了不少岗位，养活了一大批工程师。这里以一个相对简单的的求平方和算法为例，从编程和优化，调试几个维度，介绍利用cuda开发并行计算程序时的关注点。算法描述平方和算法是一种缩减算法，缩减算法指的是从多个数据中提炼出较少的数据的一类算法，在统计中求和，找最值，均值，和方差等应用中，以及在图像处理中求一副图像的总
papaofdoudou·2022-12-23 00:46

灰度图像处理——基于GPU的并行编程模型CUDA程序设计

灰度图像处理——基于GPU的并行编程模型CUDA程序设计目录灰度图像处理——基于GPU的并行编程模型CUDA程序设计1题目描述2设计思路实验环境3源码3.1串行程序3.2并行程序3.3性能对比与分析4OpenCV
千色千寻·2022-12-22 11:37

从头开始进行CUDA编程：Numba并行编程的基本概念

GPU（图形处理单元）最初是为计算机图形开发的，但是现在它们几乎在所有需要高计算吞吐量的领域无处不在。这一发展是由GPGPU(通用GPU)接口的开发实现的，它允许我们使用GPU进行通用计算编程。这些接口中最常见的是CUDA，其次是OpenCL和最近刚出现的HIP。Python中使用CUDACUDA最初被设计为与C兼容后来的版本将其扩展到c++和Fortran。在Python中使用CUDA的一种方法
·2022-12-19 17:17

第七章 MapReduce详解

MapReduce是一种并行编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行计算，它将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度抽象为两个函数：Map和Reduce。
wyz191·2022-12-19 03:18

cuda编程：稀疏矩阵乘法结合MINRES算法求解泊松方程的并行编程

可以通过本人知乎免费了解博客内容和代码质量添加链接描述稀疏矩阵的介绍和存储稀疏矩阵主要指的是存在大量零元素的矩阵，常见的稀疏矩阵比如说社交媒体的邻接矩阵，微分方程数值解钟差分法形成的矩阵和有限元方法搭建的刚度矩阵。对于稀疏矩阵，如果对于矩阵每个元素都分配内存存储，将会造成大量的内存浪费，同时做矩阵运算的时候由于读取过程中反复读取零元素将会增大内存访问的时间。因此，为了降低存储空间同时提高访问效率，
Galerkin码农选手·2022-12-15 06:57

含参PDE（偏微分方程）的神经网络并行编程mpi4py

bfgs是我们课题组自己写的优化库，可以注释掉，使用torch.optim.LBFGS代替含参PDE介绍−Δu=f,x∈Ω=(0,1)2-\Deltau=f,x\in\Omega=(0,1)^2−Δu
Galerkin码农选手·2022-12-15 06:21

python进程间通信时间开销_python 进程间的通信

Queuesarethreadandprocesssafe...文章任平生782017-07-20688浏览量Python多进程并行编程实践-mpi4py的使用前言在高
木东森·2022-12-14 10:20

深度学习（TensorFlow）环境搭建：（三）Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN7+Anaconda4.4+Python3.6+TensorFlow1.3...

主要讲解如何安装CUDA+CUDNN，不过前提是我们是已经把NVIDIA显卡驱动安装好了一、安装CUDACUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)，是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构
a261505·2022-12-14 10:20

OpenCL优化应用项目

计算机视觉相关基于局部域考察的图像模糊化算法的加速实现（表面模糊，高斯模糊）图像模糊化图像模糊化算法的特点是根据被考察点的局部域特征对被考察点的颜色进行调整，由于各被考察点的局部域相对独立，这类算法比较适合于用GPU进行优化，我们通过OpenCL并行编程
Hope_f·2022-12-11 12:52

GPU加速深度学习训练

CPU、GPU、CUDA，CuDNN简介CPU、GPU、CUDA，CuDNN简介cudaCUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)，是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构
程序员子进·2022-12-10 03:13

Python 并行编程

python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/第一章认识并行计算和Python1.介绍2.并行计算的内存架构3.内存管理4.并行编程模型
明月醉窗台·2022-12-07 16:44

python与c进程间通讯_python 与c通信

Python多进程并行编程实践-mpi4py的使用前言在高性能计算的项目中我们通常都会使用效率更高的编译型的语言例如C、C++、Fortran等，但是由于Python的灵活性和易用性使得它在发展和验证算法方面备受人们的青睐于是在高性能计算领域也经常能看到
weixin_39864591·2022-12-06 10:31

Hadoop 大数据 期末复习题

A、利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库等实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理B、利用分布式并行编程模型和计算框架,结合机器学习和数据挖掘算法,实现对海量数据的处理和分析C、构建隐私数据保护体系和数据安全体系
兰公子&·2022-11-30 20:24

《GraphSC: Parallel Secure Computation Made Easy》论文阅读笔记

图并行算法5、应用场景6、相关术语(ORAM,OPRAM)ThesourcecodeofGraphSCisavailableathttp://www.oblivm.com.1、摘要我们建议对于安全计算引入现代并行编程范式
椰椰椰果·2022-11-29 12:22

NVIDIA CUDA 高度并行处理器编程（一）：CUDA简介

在并行编程中，数据并行并不是唯一一种广泛使用的并行性，任务并行
进击的博仔·2022-11-29 11:06

Heterogeneous Parallel Programming（异构并行编程）学习笔记（四）

这次的内容主要集中在Reduction模型上。1.ReductionReduction是一种广泛使用的计算模型，特别是在并行计算领域。简单地来说，Reduction就是一系列的划分（Partition）和汇总（Summarize）操作的集合：对输入数据分块，对每一个分块汇总，然后再将汇总后的数据视为新的输入数据，重复分块和汇总，直到得到最终结果，可以想象为一个倒置的树。Google和Hadoop的
苏幕洲·2022-11-26 10:58

Heterogeneous Parallel Programming（异构并行编程）学习笔记（五）

这里主要讲述两种并行计算模式，前缀求和（PrefixSum）以及卷积（Convolution）。1.PrefixSum前缀求和由一个二元操作符和一个输入向量组成，虽然名字叫求和，但操作符不一定是加法。先解释一下，以加法为例：第一行是输入，第二行是对应的输出。可以看到，Output[1]=Input[0]+Input[1]，而Output[length-1]就是整个输入向量元素之和。为什么要使用并行
苏幕洲·2022-11-26 10:58

Heterogeneous Parallel Programming（异构并行编程）学习笔记（二）

这里讲讲二维数据和内存模型1.二维参数设置前面已经说过，CUDA支持多维的Grid和Block，以方便处理多维数据，那么在调用Kernel时函数也会有所不同。假定需要处理一张76x62像素的图片，采用16x16的Block，则参数设置如下：#defineTILE_WIDTH16dim3dimBlock(TILE_WIDTH,TILE_WIDTH,1);dim3dimGrid(75/TILE_WID
苏幕洲·2022-11-26 10:27

Heterogeneous Parallel Programming（异构并行编程）学习笔记（三）

米国人都去过圣诞了，这次内容不多。1.Bursting由于种种原因，DRAM的核心速度低于接口速度，因此引入了所谓Bursting的技术。Bursting，是指当读取DRAM时，返回所读取的位以及其后连续的许多位，以增加访问速度。若其后的连续位没有被用到，则被丢弃。比如，DRAM的核心速度是接口速度的1/N倍，则在一次读取中，取出N×接口位宽的数据，然后在N时间段中以接口速度传输。1/N×N×接口
苏幕洲·2022-11-26 10:27

Heterogeneous Parallel Programming（异构并行编程）学习笔记（七）

这里主要介绍MPI框架，以及怎样将其与CUDA结合起来运用。1.MPIMPI可以视为大一号的CUDA。一个MPI框架由分布式计算节点组成，每一个节点可以视为是一个“Thread”，但这里的不同之处在于这些节点没有所谓的共享内存，或者说GlobalMemory。所以，在后面也会看到，一般会有一个节点专门处理数据传输和分配的问题。MPI和CUDA的另一个不同之处在于MPI只有一级结构，即所有的节点都在
苏幕洲·2022-11-26 10:27

Heterogeneous Parallel Programming 随笔一

HeterogeneousParallelProgramming异构并行编程使用CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)作为示例语言，CUDA语言中使用Hose端与Device
Robin_Wong·2022-11-26 10:23

Heterogeneous Parallel Programming 异构并行编程 - UIUC伊利诺伊大学（持续更新）

Lecture11.2IntroductiontoHeterogeneous异构1.3PortabilityandScalability1.4IntroductiontoCUDA数据并行化and执行模型1.5IntroductiontoCUDA内存模型and基本函数API1.6IntroductiontoCUDAKernel-basedSPMD1.7更高维的Grid的Kernel-basedSPM
惊鸿落-Capricorn·2022-11-26 10:51

OpenCV3.x中UMat对象介绍与使用

要说到UMat对象的来龙去脉，必须首先从OpenCL来开始说，OpenCL是一个面向异构系统通用的并行编程标准，这个标准最早是苹果公司提出，后来变成了一个国际标准，目的是通过它开发通用的GPU计算软件，
gloomyfish·2022-11-25 03:22

NCCL基本介绍

NCCLDOCUMENTATIONNCCLSlide浅谈GPU通信和PCIeP2PDMA简介NCCL是NVIDIA的集合通信库，能实现Collective通信和点对点通信，关注与GPU间的通信，而不是一个并行编程框架
eecspan·2022-11-24 08:37

【GPGPU编程模型与架构原理】第二章 2.1 计算模型

  本章介绍以CUDA和OpenCL并行编程中的一些核心架构概念来展示GPGPU的计算、编程和存储模型。本章还介绍虚拟指令集和机器指令集，逐步揭开GPGPU体系结构的面纱。
失落的换海迷风·2022-11-21 16:35

C++ Boost Thread线程使用示例详解

目录一、并行编程二、生成何管理Threads练习一、并行编程以下库支持并行编程模型。Boost.Thread允许您创建和管理自己的线程。
·2022-11-21 14:51

深度报道 ｜ 从钱德沛院士的《从网格到东数西算：构建国家计算基础设施》报告，看澎峰科技2.0的战略愿景

该报告回顾了计算应用模式的变迁，国家高性能计算环境的变迁，以及高瞻远瞩指出了东数西算背景下的三个趋势：算力需求不断上升、计算机异构化、算力中心多样化，和八大待解决的问题：异构算力中心的透明调度、异构并行编程
深圳王哥·2022-11-21 12:20

CUDA By Example(四)——线程协作

但对于并行编程来说，最重要的一个方面就是，并行执行的各个部分如何通过相互协作来解决问题。
hhhcbw·2022-11-20 22:01

CUDA By Example(三)——CUDA C并行编程

前面的章节可以看到把一个标准C函数放到GPU设备上运行是很容易的。只需在函数定义前面加上__global__修饰符，并通过一种特殊的尖括号语法来调用它，就可以在GPU上执行这个函数。但之间的案例是串行执行，是很低效的，下面学习如何启动一个并行执行的设备核函数。文章目录矢量求和运算基于CPU的矢量求和基于GPU的矢量求和绘制Julia集的曲线基于CPU的Julia集基于GPU的Julia集遇到的问题
hhhcbw·2022-11-20 22:00

集成 CUDA 实现 GPU 加速 OpenCV 计算机视觉

OpenCV应用程序介绍了PyCUDA，这是一个利用CUDA和GPU进行加速的Python库，可供使用OpenCV和Python的计算机视觉开发人员使用内容CUDA简介和CUDA入门使用CUDAC进行并行编程线程
亚图跨际·2022-11-20 17:10

并行计算总结

作者：ArimaMisaki目录1并行计算概述.21.1基本概念.21.2存储器的层次结构.31.3并行计算.31.4动态互连网络.41.5并行计算机结构模型.51.6并行算法的基本设计策略.61.7并行编程风范
ArimaMisaki·2022-11-20 11:04

RK3399Pro-硬件编解码器MPP库快速上手--（二）MPP编码入门

MPP编码入门（后附demo代码链接）mpp编码流程介绍整个编码分为mpp_create，mpp_init，再通过mpp的接口mpi->control接口来进行参数设置.一般需要配置三类信息：码率控制方式
Viking87·2022-11-12 09:52

OpenMP 共享内存的并行编程框架入门详解

目录简介认识openmp的简单易用性C语言实现C++实现OpenMP实现opnemp基本原理积分例子总结简介OpenMP一个非常易用的共享内存的并行编程框架，它提供了一些非常简单易用的API，让编程人员从复杂的并发编程当中释放出来
·2022-11-11 15:54

从头开始进行CUDA编程：Numba并行编程的基本概念

GPU（图形处理单元）最初是为计算机图形开发的，但是现在它们几乎在所有需要高计算吞吐量的领域无处不在。这一发展是由GPGPU(通用GPU)接口的开发实现的，它允许我们使用GPU进行通用计算编程。这些接口中最常见的是CUDA，其次是OpenCL和最近刚出现的HIP。Python中使用CUDACUDA最初被设计为与C兼容后来的版本将其扩展到c++和Fortran。在Python中使用CUDA的一种方法
deephub·2022-11-04 14:38

用 Hadoop 进行分布式并行编程Ⅰ（转）

用Hadoop进行分布式并行编程Ⅰ（转）2008-06-0614:42Hadoop简介Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架，由于分布式存储对于分布式编程来说是必不可少的，这个框架中还包含了一个分布式文件系统
diz45481·2022-11-02 11:27

使用Cython中prange函数实现for循环的并行

目录楔子使用prangeprange的其它参数在reductions操作上使用prange并行编程的局限性小结楔子上一篇文章我们探讨了GIL的原理，以及如何释放GIL实现并行，做法是将函数声明为nogil
·2022-10-31 02:40

OpenMP 入门

OpenMP入门简介OpenMP一个非常易用的共享内存的并行编程框架，它提供了一些非常简单易用的API，让编程人员从复杂的并发编程当中释放出来，专注于具体功能的实现。
·2022-10-30 22:08
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