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Professional TBB C++ Parallel Programming using Threading Building Blocks

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简介：
本书详细介绍如何利用Threading Building Blocks（TBB）进行C++并行编程，适用于专业开发者和研究人员。 Pro TBB C++ Parallel Programming with Threading Building Blocks 这段文本主要介绍的是使用Threading Building Blocks (TBB) 进行C++ 并行编程的专业知识和技术。TBB是一个由Intel开发的库，用于简化并行程序设计，特别适用于多核处理器环境下的高性能计算任务。通过利用TBB，程序员可以更高效地编写出能够充分利用现代计算机硬件资源的软件应用。 重写后的文本保持了原文的核心内容和意图不变，仅移除了与主题无关的信息如链接、联系方式等，并未添加额外解释或注释。

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  • Professional TBB C++ Parallel Programming using Threading Building Blocks
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    本书详细介绍如何利用Threading Building Blocks（TBB）进行C++并行编程，适用于专业开发者和研究人员。 Pro TBB C++ Parallel Programming with Threading Building Blocks 这段文本主要介绍的是使用Threading Building Blocks (TBB) 进行C++ 并行编程的专业知识和技术。TBB是一个由Intel开发的库，用于简化并行程序设计，特别适用于多核处理器环境下的高性能计算任务。通过利用TBB，程序员可以更高效地编写出能够充分利用现代计算机硬件资源的软件应用。 重写后的文本保持了原文的核心内容和意图不变，仅移除了与主题无关的信息如链接、联系方式等，并未添加额外解释或注释。
     
  • Professional TBB C++ Thread Blocks Parallelism.pdf
    优质
    本PDF文档深入探讨了C++中TBB（Threading Building Blocks）库的应用，重点介绍了线程块技术及其在并行计算中的优势。适合希望提高程序性能的专业开发者阅读和学习。 TBB是Intel公司开发的用于C++多线程和并行计算程序的库文件。这本书于2019年发布的新版，内容为英文版。请注意下载。
     
  • Parallel Programming in Multicore OCaml Using Domainslib:...
    优质
    本篇文章探讨了使用OCaml中的Domainslib库进行多核并行编程的方法。通过实例说明如何提高程序性能和利用现代多核心处理器的优势。 在多核OCaml中的并行编程本教程将指导您如何开始编写使用Multicore OCaml的并行程序。所有代码示例及其相应的沙丘文件可以在code目录中找到。 本教程包括以下部分： - 多核OCaml是OCaml的一个扩展，原生支持通过Domains实现共享内存并行性，并且通过Algebraic effects来处理并发问题。 - 目前正逐步合并到标准的OCaml版本当中。预计首先会加入仅限领域的多核特性，随后才是代数效应相关的功能。 - 并发是指将计算任务划分成多个部分，在不同的时间段内并行执行而不是严格按照顺序进行的方式；而并行性则是指在同一时间内运行多个计算的过程，主要通过在具有多核心的计算机上使用多个处理器来实现。 关于多核OCaml的设计决策及其并发与并行性的现状可以在相关文档中找到详细介绍。此外，Multicore OCaml编译器附带了两种不同类型的垃圾回收机制：ConcMinor（并发次要收集器）和ParMinor（世界末日的并行次要收集器）。我们的实验结果表明，在大多数情况下，使用ParMinor会带来更好的性能表现。
     
  • Professional CUDA C Programming Skills
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    本课程专注于教授专业的CUDA C编程技能，帮助学员掌握高效利用NVIDIA GPU进行并行计算的方法和技术。适合有C/C++基础且希望深入学习GPU加速应用开发的人士。 CUDA（计算统一设备架构）是由显卡制造商NVIDIA开发的运算平台。它是一种通用并行计算架构，使GPU能够解决复杂的计算问题。CUDA包含了一套指令集架构以及GPU内部的并行计算引擎，允许开发者使用C语言为CUDA编写程序，并且在支持该技术的处理器上以高性能运行这些程序。从CUDA 3.0版本开始，它也开始支持C++和FORTRAN编程语言。
     
  • Complete Guide to Professional CUDA C Programming
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    本书为专业CUDA C编程提供全面指导，涵盖并行计算基础、GPU架构及优化技巧，适合希望深入学习高性能计算技术的读者。 《专业CUDA C编程》是一本深入探讨CUDA技术的书籍。CUDA是NVIDIA公司推出的用于并行计算的技术框架，特别适用于高性能计算和图形处理领域。该资源包包含了高清电子书、源代码示例以及配套的课后习题答案，对学习CUDA编程非常有帮助。 CUDA C编程语言是在标准C++的基础上扩展而来的，增加了GPU编程的支持功能。在学习CUDA C的过程中，需要掌握以下几个核心概念： 1. **CUDA架构**：理解NVIDIA GPU中的流处理器（Streaming Multiprocessors, SMs）和线程块（Thread Blocks），以及如何组织这些硬件结构以优化程序性能。 2. **设备与主机内存管理**：在GPU（设备端）和CPU（主机端）之间传输数据，并掌握使用CUDA内存复制函数如cudaMemcpy来有效管理不同类型的设备内存。 3. **内核函数编写**：了解并行执行于大量线程中的内核函数，注意避免数据竞争和死锁等同步问题。 4. **线程层级组织**：理解如何通过优化线程、线程块以及网格的配置来最大化程序性能。 5. **同步与通信机制**：掌握cudaThreadSynchronize()和__syncthreads()等多种CUDA提供的同步方法，确保多个线程间的正确交互。 6. **错误处理流程**：学习检查CUDA API调用返回值的重要性，并通过及时发现和解决问题提高代码的可靠性。 7. **性能优化策略**：熟悉使用CUDA Profiler工具进行性能分析的方法，以及如何改善内存访问模式、减少数据传输量及提升并行度来加速程序运行速度。 压缩包内的源码部分提供了大量实际应用示例，如矩阵乘法、图像处理和物理模拟等场景下的代码实现。这些实例有助于加深对CUDA编程的理解，并展示其在不同领域的强大功能。 课后习题答案则能够帮助学习者评估自己的理解水平，通过对比个人解题思路与标准答案来识别不足之处并加以改进。 总之，《专业CUDA C编程》及其配套资源为初学者和有经验的开发者提供了一个全面的学习平台，涵盖了从理论到实践再到自我检测的所有方面。
     
  • CUDA-Based GPU Parallel Programming Development
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    本课程专注于基于CUDA的GPU并行编程开发，深入讲解如何利用GPU的强大计算能力加速应用性能，适用于希望掌握高效并行计算技术的学习者和开发者。 《使用CUDA的GPU并行程序开发》（Chapman & Hall/CRC 计算科学）由Tolga Soyata编写，ISBN-10编号为 1498750753，ISBN-13 编号为 9781498750752。本书的版本是第一版，出版日期为2018年2月16日，共包含477页。 《使用CUDA的GPU并行程序开发》通过展示不同系列GPU之间的差异来教授GPU编程方法，这种方法使读者能够准备迎接下一代乃至未来的GPU技术挑战。书中强调了长期保持相关性的概念，而不是特定平台的具体概念，并同时提供有价值的、依赖于具体平台的解释。 本书分为三个独立的部分：第一部分使用CPU多线程介绍并行性，通过几个简单的程序演示如何将一个大型任务分解成多个平行子任务并在CPU线程中映射。第二部分介绍了GPU的大规模并行处理，在Nvidia的不同平台上对相同的程序进行并行化，并重复性能分析过程。由于CPU和GPU的核心与内存结构不同，结果以有趣的方式有所不同。 本书的最终目标是让程序员意识到所有的好想法以及坏的想法，以便读者在自己的项目中应用好的想法并避免不好的想法。第三部分为希望扩展视野的读者提供指南，介绍了流行的CUDA库（如cuBLAS、cuFFT、NPP和Thrust），OpenCL编程语言，使用其他编程语言和API库进行GPU编程的概述（例如Python、OpenCV、OpenGL以及Apple的Swift 和Metal）及深度学习库 cuDNN。
     
  • Concepts and Practice of Parallel Programming
    优质
    《Concepts and Practice of Parallel Programming》是一本深入介绍并行编程理论与实践的书籍，适合希望掌握现代多核处理器编程技术的程序员和计算机科学学生阅读。书中涵盖了从基础概念到高级应用的知识体系，并通过大量实例展示如何利用并行计算提升程序性能。 Parallel Programming: Concepts and Practice Authors: Bertil Schmidt Ph.D., Jorge Gonzalez-Dominguez Ph.D., Christian Hundt, Moritz Schlarb ISBN-10: 0128498900 ISBN-13: 9780128498903 Edition: 1 Publication Date: November 27, 2017 Pages: 416 Price: $79.95 Cover Half Title Parallel Programming: Concepts and Practice Copyright © 2018 Preface Acknowledgments Chapter 1 Introduction Chapter 2 Theoretical Background Chapter 3 Modern Architectures Chapter 4 C++11 Multithreading Chapter 5 Advanced C++11 Multithreading Chapter 6 OpenMP Chapter 7 Compute Unified Device Architecture (CUDA) Chapter 8 Advanced CUDA Programming Chapter 9 Message Passing Interface (MPI) Chapter 10 Unified Parallel C++ Index Back Cover
     
  • Linear Programming Using MATLAB
    优质
    《Linear Programming Using MATLAB》是一本详细讲解如何使用MATLAB进行线性规划问题求解的实用教程，涵盖理论与实践。 我认为这本书名很贴切，是一本不错的LP入门教材。
     
  • Quadratic Programming Using Nonlinear Programming Solvers: Beyond Quadpro...
    优质
    本文探讨了使用非线性规划求解器解决二次规划问题的新方法和技巧，展示了如何超越传统的Quadprog工具箱限制，提高求解效率与精度。 使用 APMonitor Modeling Language 编写了二次规划模型，并尝试解决以下形式的二次规划问题： 最小化 0.5 * x * H * x + f * x 受制于： A*x ≤ b，Aeq*x = beq 其中 X 的下限和上限分别为 lb 和 ub。因此解位于 lb ≤ x ≤ ub 范围内。 对于未设置的具体参数可以使用空矩阵表示。若某设计变量 x(i) 无下界，则将 lb(i) 设为 -1e20；若有上界的设定则将 ub(i) 设置成 1e20。 x0 是初始猜测值，也是求解过程中使用的起点。 此方法类似于 Matlab 的 quadprog 求解器，但使用了不同的优化算法（如 IPOPT、APOPT 和 BPOPT）来解决二次规划问题。此外还可以向 qp.apm 文件中添加额外的非线性约束条件。
     
  • Getting Started with Building Applications using RL-ARM
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    Getting Started with Building Applications using RL-ARM是一篇指导初学者如何使用RL-ARM框架构建应用的文章。它涵盖了从安装到实践的全过程，帮助读者快速上手开发基于强化学习的应用程序。 Getting Started with ARM Processor-Based Microcontrollers for Building Applications with RL-ARM