计算并行

高性能计算之并行编程技术—— MPI并行程序设计.pdf 高性能计算之并行编程技术—— MPI并行程序设计

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Fortran多核并行计算 讲义简要介绍采用Fortran语言和OpenMP技术进行并行计算的知识，配有视频教程，主要内容包括： 第一讲 OpenMP基础 第二讲 并行域 第三讲 OMP指令(上) 第四讲 OMP指令(下) 第五讲 THREADPRIVATE属性 第六讲 OMP并行...

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并行计算导论 《并行计算导论》(原书第2版)全面介绍并行计算的各个方面，包括体系结构、编程范例、算法与应用和标准等，涉及并行计算的新技术，也覆盖了较传统的算法，如排序、搜索、图和动态编程等。《并行计算导论》(原书第2版)...

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并行计算报告 有关一并行计算的一个报告，可以对课程有些帮助，作为一点参考

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基于Epiphany计算并行矩阵乘法的研究 为了提高矩阵乘法的计算效率，首先通过分析串行实现的矩阵乘法当中的不足之处，找出在单核上计算所存在的问题，提出将操作矩阵进行二维块状划分并行计算的解决方案。基于二维网状结构的多核处理器，先从一般矩阵与...

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_并行计算__并行计算_ 从当今多核微处理器的发展趋势出发，介绍适用于多核微处理器的细粒度并行编程模型CUDA，以及其适用于“并行计算”课程教学的一系列优势

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天津大学并行计算 内含天津大学并行计算课件，实验报告及代码，以及考试复习总结

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并行计算相关书籍 包括《并行计算——结构.算法.编程》、《高性能计算之并行编程技术-MPI并行程序设计》、《MPI参考手册》三本书，资源收集不易，多多支持，共同学习。

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并行计算方法 并行计算方法

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并行计算代码 实现消费者和生产者的C++代码，三个线程按照顺序对三个文本文档进行读写

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并行计算重点整理 并行计算重点整理，并行计算重点整理，并行计算重点整理

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卷积计算并行化的验证 计算1维卷积的并行化处理，主要描述思路和算法验证，相关代码在https://gitee.com/yt2014/cuda-programs/tree/master/conv_1d

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并行计算初步教学 包括omp和c++amp两种并行计算方法的教学ppt，适合初学者

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并行计算简介 并行计算简介，主要介绍了并行计算的发展历程以及发展现状，可以帮助我们更好地理解并行计算

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java8并行计算示例 采用java8的并行计算，完成1到400亿的数列求和，并行计算完成时间3秒左右，采用普通计算完成时间13秒左右，效果明显

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并行计算原理与方法 并行计算环境、并行计算基本概念与原理、线性代数方程组并行直接解法与迭代解法、有限差分并行计算、有限元并行计算与区域分裂法。其中在有限差限分并行计算及线性代数方程组并行迭代解法等有关章节的内容中包括了...

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suanfa.rar_并行计算 谷歌的算法类资料，包括搜索和一些并行计算的知识，我这藏了好久，是他让我从新的方向认识数学，如果你对程序设计感兴但数学不太好的强烈推荐

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并行计算期末考试复习 高性能期末并行计算期末考试复习提纲，主要是一些概念题、三个主要定律和三个编程题。

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并行计算习题答案 本资源是《并行计算 - 结构算法编程》一书的课后习题部分解答

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并行计算课件两套 并行计算课件两套。

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并行计算导论.pdf 信息与计算专业指导资料，并行计算导论，特别是分布式并行计算环境和消息传递并行编程，并行计算的基础知识、Linux/UNIX 的基本使用、基于 Linux 机群的并行计算平台的建立、并行算法的设计和 MPI 消息传递并行编程...

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MPI并行计算 矩阵乘法 MPI并行计算 矩阵乘法 如果是10000个线程的话可能会出问题

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有关计算机并行计算的资料 有关计算机并行计算的资料，有时可以用来加速计算等等

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Matlab并行计算.rar Matlab并行计算(MATLAB分布式运算引擎)和Parallel Computing Toolbox™（并行计算工具箱），充分利用计算机集群的硬件资源来加速你的MATLAB应用程序。

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并行计算(中科大讲义) 并行计算的基础 并行算法的设计 并行数值算法 并行数值算法

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MPI.rar_并行计算时间 MPI时间函数的测试,通过并行计算得到简单的时间函数运算

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并行计算课件 详细的介绍了，当今流行的一些并行算法以及如何搭建一个并行环境

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基于共享内存的并行计算 并行计算讲义，基于共享内存的并行计算，有需要的看看吧

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java并行计算圆周率 实现4线程状态下3分钟计算圆周率小数点后62~63万位

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java8并行计算示例--可动态配置 采用java8的并行计算，完成1到400亿的数列求和，并行计算完成时间3秒左右，采用普通计算完成时间13秒左右，效果明显

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mpi并行计算期末考试复习题 mpi相关的期末考试题，某些学校的考试原题，可以利用该题目，加深印象

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并行分布式计算 并行分布式计算，包括(四)基于GPU的高性能计算、(五)分布式应用框架Hadoop

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