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Parallel Programming in Multicore OCaml Using Domainslib:...

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简介:
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。

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客服
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  • Parallel Programming in Multicore OCaml Using Domainslib:...
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    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 TBB C++ Parallel Programming using Threading Building Blocks
    优质
    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。
  • Using the Kinect for Windows SDK in Programming
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    本教程介绍如何使用Kinect for Windows SDK进行编程,涵盖开发环境搭建、基础功能实现及项目应用等内容。适合初学者快速上手。 进口原版书籍的高清版本是Kinect开发必备资料。
  • 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
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    《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
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    《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。
  • Programming Large-Scale Parallel Systems: A Practical Guide
    优质
    《Programming Large-Scale Parallel Systems: A Practical Guide》是一本实用指南,为开发者提供了编写大规模并行系统程序的技术和方法。书中涵盖了从理论到实践的各种技巧与案例研究,帮助读者理解和掌握构建高性能计算应用的关键概念和技术。 ### 编程大规模并行处理器:一种实践方法 #### 并行编程与性能优化 《Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach》是一本针对并行编程领域的重要书籍,特别聚焦于图形处理单元(GPU)上的并行计算。本书通过实际操作的方式引导读者理解并行编程的基本原理及其在GPU上的应用。 #### GPU作为高性能计算平台 随着技术的发展,GPU因其强大的并行处理能力而备受关注。传统CPU通常只有几个核心来执行各种任务,相比之下,现代GPU拥有数百甚至数千个核心,专门用于大规模的并行运算。这种架构非常适合图形渲染、深度学习等数据密集型应用。 #### CUDA简介 本书重点介绍了CUDA(Compute Unified Device Architecture),这是NVIDIA开发的一种并行计算平台和API模型,允许开发者利用GPU的强大能力进行通用计算任务。CUDA支持多种编程语言如C++,简化了高性能应用程序的编写过程。 #### Tesla架构与NVIDIA GPU 书中详细讨论了Tesla架构,它是专为专业市场设计的一系列GPU产品线的基础,并提供高性能、高可靠性和低能耗的解决方案。此外,本书还介绍了NVIDIA GPU的发展历程及其未来的架构方向。 #### 数据并行问题与案例分析 除了理论知识外,《Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach》提供了丰富的实践案例来帮助读者理解如何在GPU上实现高效的数据并行计算。书中详细展示了两个将原本只能在CPU上运行的程序转换为CUDA代码后获得显著性能提升的例子,其中一个例子显示了速度提升了10到15倍,经过优化后的版本甚至达到了45至105倍。 #### 未来趋势展望 作者对未来的并行计算技术进行了展望,包括新的编程语言和技术的发展,如OpenCL等。这些工具进一步扩展了并行计算的应用范围和发展前景。 #### 结语 总的来说,《Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach》是一本非常有价值的参考书籍,它不仅涵盖了GPU并行编程的基础知识,还深入探讨了如何利用CUDA和Tesla架构来解决复杂的计算问题。无论是初学者还是专业人士都能从这本书中获得宝贵的指导和启发,在并行计算领域取得更大的成就。
  • Programming Using Libevent 英文版
    优质
    Programming Using Libevent is a comprehensive guide to developing efficient event-driven applications using the Libevent library in C, covering advanced networking and concurrency techniques. http://www.wangafu.net/~nickm/libevent-book/ 该网站提供了关于libevent的详细文档与教程。Libevent是一个用于处理多种网络事件并简化开发高效服务器端程序的库,它支持各种操作系统,并提供了一套易于使用的API来实现异步I/O和多路复用功能。 文档中介绍了如何安装、配置以及使用libevent的各种特性,包括定时器、信号等高级功能。此外还提供了多个示例代码以帮助开发者更好地理解和应用这些概念。
  • Mastering Graphics Programming Using Vulkan (2023)
    优质
    《Mastering Graphics Programming Using Vulkan (2023)》是一本深入介绍Vulkan图形编程技术的专业书籍,旨在帮助读者掌握高效渲染和优化高性能图形应用程序的方法。 最新关于Vulkan的教程可以在GitHub上找到对应的源码。