并行计算

青云交2 个月前
大数据·搜索引擎·性能优化·mapreduce·并行计算·数据倾斜·电商数据
大数据新视界 --大数据大厂之基于 MapReduce 的大数据并行计算实践💖💖💖亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到 青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而 我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。💖💖💖
华为云开发者联盟5 个月前
mysql·并行计算·华为云开发者联盟
探秘数据库中的并行计算技术应用本文分享自华为云社区《【GaussTech技术专栏】数据库中并行计算技术应用探秘》,作者:GaussDB数据库。
丷从心·7 个月前
并行计算
【并行计算】【《并行程序设计导论》笔记】第二章:并行硬件和并行软件个人主页:丷从心·系列专栏:并行计算
lyx_20167 个月前
macos·并行计算·openmp
MacOS安装openMP报错【已解决】error: Target “WLBG” links to: OpenMP::OpenMP_CXX but the target was not found. Possible reasons include: * There is a typo in the target name. * A find_package call is missing for an IMPORTED target. * An ALIAS target is missing.
YAFree1238 个月前
c++·算法·并行计算·任务编排·taskflow
Taskflow:请求-取消与 性能分析当向Executor(例如tf::Executor::run)提交任务流时,Executor返回一个tf::Future对象,该对象将保存执行结果。tf::Future是来自std::future的派生类。除了std::future的基本方法外,您还可以调用tf::Future::cancel来取消正在运行的任务流的执行。以下示例取消了任务流的提交,该任务流包含1000个任务,每个任务运行一秒钟。
亚图跨际9 个月前
c++·cuda·并行计算·蒙特卡洛
CUDA Cpp正电子发射断层扫描仪校准和图像重建—蒙特卡洛3D伊辛模型假设我们有两个矩阵, A A A 和 B B B。假设 A A A是一个 n × m n \times m n×m矩阵,这意味着它有 n n n行和 m m m列。还假设 B B B 是 m × w m \times w m×w 矩阵。乘法 A ∗ B A * B A∗B(与 B ∗ A B * A B∗A不同)的结果是一个 n × w n \times w n×w矩阵,我们称之为 M M M。也就是说,结果矩阵的行数等于第一个矩阵 A A A 的行数和第二个矩阵 B B B 的列数。
网卡了10 个月前
gpu·cuda·并行计算
CUDA的编程模式本章介绍了CUDA编程模型背后的主要概念,概述了它们在C++中是如何公开的。在编程接口中对CUDA C++进行了详细的描述。
Eloudy1 年前
hpc·高性能计算·并行计算
MPI并行程序设计 —— C 和 fortran 环境搭建 openmpi 示例程序效果图:编译: gcc hello_ompi.c -I ../local/include/ -L ../local/lib/ -lmpi
高性能计算工程师1 年前
性能优化·计算机体系结构·并行计算
附录C 流水线:基础与中级概念流水线爱是一种将多条指令重叠执行的实现技术,它利用了一条指令所需的多个操作之间的并行性。(指令操作的非原子性和指令类型的多样性)
镰刀韭菜1 年前
云计算·分布式计算·高性能计算·并行计算·超算·网格计算
【计算系统】5分钟了解超算,高性能计算,并行计算,分布式计算,网格计算,集群计算以及云计算的区别超级计算机(Supercomputer)是一种计算力极强的计算机,学术界通常称这一领域为高性能计算(High-Performance Computing)。超级计算机主要为最顶尖的科学研究服务,包括核聚变模拟、石油勘探、量子力学、气候模拟、癌症研究、基因组学、分子动力学、飞机和航天器空气动力学、量化金融、计量经济和当前火热的各类民用人工智能。简而言之,超算(超级计算机)主要用于处理复杂的科学计算、模拟和大规模数据处理等任务,具备出色的计算性能和处理能力。
KingOfMyHeart1 年前
缓存·同步·mpi·并行计算·通信模式·标准·就绪
MPI之通信模式(标准,缓存,同步,就绪)数据收发过程:类似于Socket通信时,调用send将数据放置发送缓冲区即表示send完成。该函数在发送消息时使用明确的缓冲区,并具有较低的内存使用率和较高的性能。相对于 MPI_Send 函数,MPI_Bsend 不阻塞发送方,也不会复制消息缓冲区中的数据,而是将数据拷贝到MPI缓冲区中,MPI_Bsend 函数将立即返回,在MPI缓冲区中的消息稍后使用异步方式传输。