最近搞这个方向的，试着解释一下这个方面的。后续一定跟上。
3-D FFT 只要用于并行计算，GPU, APU,多核等，它的并行度高，易于并行任务的划分。
並行計算複習 第一篇 並行計算硬件平臺：並行計算機 Ch1 並行計算與並行計算機結構模型 1.1多核處理器與線程級並行 1.何謂多核處理器？ 將功能複雜的單一核處理器劃分爲若干個功能相對簡單的多個處理器內核，這些多處理器集中在一
文|Serpah 01 | tensorflow_mnist.py import os import errno import tensorflow as tf import horovod.tensorflow as hvd i
文|Seraph 01 | 模型並行與數據並行 模型並行：分佈式系統中的不同 GPU 負責網絡模型的不同部分。例如，神經網絡模型的不同網絡層被分配到不同的 GPU，或者同一層內部的不同參數被分配到不同 GPU； 數據並行：不同的
文|Seraph 01 | Horovod介紹 Horovod是一個分佈式訓練框架（針對TensorFlow/Keras/PyTorch/MXNet)。Horovod目標是使分佈式深度學習更快更簡單地使用。 由於Tensorflo
背景 計數排序（Count Sort）基本思想是對於列表a中的每個元素a[i]，計算小於a[i]的元素個數，將a[i]插入到由count決定的列表下標位置中，算法結束後，用臨時列表覆蓋原始列表。 問題 如果我們試圖並行化外層循環，
問題 編寫Pthreads程序實現梯形法則求面積 使用共享變量對線程的計算結果進行累加 使用busy-waiting，mutexes和semaphores實現對臨界區域的互斥 根據結果分析每種方法的優缺點 思路 梯形法則求面積
本文從本人簡書博客同步過來 在上一篇中我們介紹了用 f2py 包裝 Fortran 語言 MPI 程序以供 mpi4py 調用的方法，可以看到包裝 C， C++，Fortran 等其它計算機語言的 MPI 程序供 mpi4py 調
因爲項目都運行在pycharm上，所以第一想法是在pycharm上配置並行環境，下載theano，下載cuda， 參考http://blog.csdn.net/m624197265/article/details/45700619 htt
雅克比迭代法： 這個方法是用來解線性方程的，即給定係數矩陣AAA和右邊的列向量BBB，求滿足A∗X=BA*X=BA∗X=B的列向量XXX。此處不講原理，只給出實現方法。 輸入：係數矩陣AAA(保證AAA是嚴格對角佔優的)和列向量B
輸入：nnn個待排序的數據，PPP個處理器。 輸出：從小到大排序的數據。 算法思想：PPP個處理器對自己的n/Pn/Pn/P個數據進行局部排序。每個處理器從局部有序的序列中選出PPP個數據作爲自己的代表元素並將它們送到P0P_0P
CannonCannonCannon算法： 輸入：兩個N∗NN*NN∗N的矩陣A、BA、BA、B，PPP個處理器。 輸出：若PPP是完全平方數且N%P=0N\%\sqrt P=0N%P=0，則計算C=A∗BC=A*BC=A∗B並
並行計算複習 第二篇 並行計算理論基礎：並行算法設計 Ch5 並行算法與並行計算模型 5.1 並行算法的基礎知識 1.並行算法的表達 （1）par-do n個節點並行完成for循環（每個節點不同，和i相關）： for i = 1
Hama概況 Hama是基於BSP(BulkSynchronous Parallel)計算技術的並行計算框架，用於大量的科學計算（比如矩陣、圖論、網絡等）。BSP計算技術最大的優勢是加快迭代，在解決最小路徑等問題中可以快速得到可行解（ht
在2019年超級計算大會上，英特爾發佈了一項全新的軟件行業計劃：oneAPI，助力於充分釋放高性能計算與人工智能技術融合時代多架構計算的潛力，同時發佈了oneAPI beta產品。 英特爾®oneAPI是一個統一的編程模型，對於
MPI並行程序設計原理–基礎知識 前言 消息傳遞並行程序設計 指用戶必須通過顯式地發送和接收消息來實現處理機間的數據交換。在這種並行編程中,每個並行進程均有自己獨立的地址空間,相互之間訪問不能直接進行,必須通過顯式的消息傳遞來實現
