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可扩展并行计算的结构与编程技术.rar

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简介：
本资源深入探讨了可扩展并行计算的基本原理、架构设计及编程技巧，旨在帮助开发者构建高效能的分布式系统和应用程序。 《可扩展并行计算技术与结构编程》.rar 这段文字描述的是一个文件名，去掉不必要的链接后可以简化为上述表述。如果原本的RAR文件内容没有提及任何联系信息或URL，那么重写后的版本中也不会包含这些信息。

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  • 可扩展并行计算的结构与编程技术.rar
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  • 现代并行计算机结构与并行计算(并行处理技术)
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    《现代并行计算机结构与并行计算》一书深入探讨了并行处理技术的核心原理及应用，涵盖现代并行计算架构、算法设计以及编程实践等内容，旨在帮助读者理解并掌握高效利用多处理器系统的技能。 二、现代并行计算机的组成 现代并行计算机由多个处理器单元协同工作以提高计算效率和处理能力。这些系统通常包括主存储器、高速缓存（cache）、输入输出设备以及互联网络。每个处理器可以独立执行指令，同时通过高效的通信机制实现数据共享与同步操作。此外，并行计算机还配备了专门的软件工具来管理和优化多任务并行运行环境下的资源分配和调度策略。
     
  • 并行计算++：结构、算法与编程_陈国良
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    《并行计算++》是陈国良教授的一本深入探讨并行计算领域的著作，涵盖了结构设计、高效算法以及实用编程技巧等内容。 并行计算++结构·算法·编程 作者：陈国良
     
  • 并行计算——结构、算法与编程练习解答
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    本书《并行计算——结构、算法与编程练习解答》为学习并行计算提供了全面详细的指导和解析，涵盖理论基础、实践技巧及大量习题答案，帮助读者深入理解并行计算的核心原理和技术应用。 并行计算——结构·算法·编程习题答案 这段话已经按照要求进行了简化处理，去除了所有可能的联系信息和其他链接，同时保留了原有的意思不变。
     
  • 并行计算——结构、算法与编程(修订版)[PDF]
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    《并行计算——结构、算法与编程（修订版）》全面解析了并行计算的核心理论和实践技巧，涵盖了从硬件架构到高级编程模型的内容。本书适合计算机科学专业的学生及研究人员阅读。 本书以并行计算为主题，探讨了并行计算的硬件基础、当代并行计算机系统及其结构模型，并行算法设计与并行数值算法的核心内容，以及支持并行程序的设计原理与方法等软件方面的问题。 该书由陈国良撰写，于2003年由高等教育出版社出版。全书共450页，为平装版，开本大小为16开。这是第二版，并被收录在《并行计算系列丛书》中。ISBN编号是7040133075，条形码号则是9787040133073。 本书全面地介绍了并行计算领域的各个方面，无论是硬件还是软件层面都有深入的探讨和讲解。对于想要深入了解这一领域的人来说是一本非常有价值的参考书。
     
  • 并行计算——结构、算法与编程 习题解答
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    本书为《并行计算——结构、算法与编程》的配套用书，提供了详细的习题解析和编程指导，帮助读者深入理解并行计算的核心概念和技术。 这是并行计算——结构·算法·编程的部分习题答案，请仔细查看。
     
  • 并行计算——结构、算法与编程_陈国良（教科书）
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    《并行计算——结构、算法与编程》是由中国计算机科学领域的权威学者陈国良教授编著的一本全面介绍并行计算理论和技术的教材，适合高等院校相关专业师生及研究人员参考使用。 陈老教授的教科书电子版名为《并行计算---结构·算法·编程》。
     
  • 并行计算——结构、算法与编程：陈国良习题解答
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    本书为《并行计算——结构、算法与编程》配套书籍，提供了针对该教材各章节的详细习题解析和答案，旨在帮助读者深入理解和掌握并行计算的相关概念及应用技巧。 并行计算是计算机科学中的重要领域之一，它研究如何利用多处理器或多核心系统同时处理多个任务以提高效率，并解决大规模问题。《并行计算——结构·算法·编程》是由陈国良教授编写的经典教材，深入探讨了并行计算的理论基础、体系架构、算法设计和编程实践等内容。书中习题旨在帮助读者巩固概念，理解原理及掌握实际编程技巧。 在“结构”部分中，介绍了包括分布式内存系统（如集群）、共享内存系统（如多核CPU）以及单指令多数据流(SIMD)等硬件层面的并行计算架构；同时涉及软件层面的并行编程模型，例如消息传递接口(MPI)和OpenMP。理解这些不同结构对于设计优化程序至关重要，因为它们会直接影响到性能、通信开销及并行度。 接下来讨论“算法”。在进行并行化时需要考虑负载平衡、数据局部性以及减少通信成本等因素。典型的例子包括排序（如快速排序与归并排序）、图处理任务（例如遍历和最短路径计算）以及数值运算（比如矩阵乘法或傅里叶变换）。书中习题可能涵盖这些算法的实现及分析，帮助读者掌握如何将串行版本转换为并行形式。 “编程”是实践的核心环节。MPI适用于分布式内存系统而OpenMP则针对共享内存环境设计。学习它们进行进程间通信和线程同步的方法对于课程来说至关重要。通过练习题解答可以加深对这些工具的理解与应用能力。 在解决相关习题时，通常需关注以下几点： 1. **并行性分析**：识别算法中的潜在并行部分。 2. **通信模式**：确定进程间沟通需求及频率以优化开销。 3. **负载均衡**：确保各处理器或核心任务量均匀分配避免瓶颈现象出现。 4. **数据分布策略**: 合理安排数据分发降低传输成本。 5. **错误处理机制** : 设计并行环境下的容错方案。 6. **性能评估方法** : 通过实验和模型对程序进行测试优化。 陈国良教授的教材结合习题答案，为学习者提供了理论与实践相结合的学习资源。这不仅有助于建立坚实的并行计算基础，还能够进一步提升在高性能计算领域的专业技能水平。深入研究这些材料将使读者更好地掌握核心概念，并为进一步解决复杂大规模问题奠定良好开端。
     
  • [并行计算——结构·算法·编程] 陈国良 著 文字版
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    《并行计算——结构·算法·编程》由计算机教育专家陈国良教授撰写，全面介绍了并行计算的基本概念、核心技术和实用编程技巧。 本书专注于并行计算领域，涵盖了该领域的硬件基础——当代并行计算机系统及其结构模型、核心内容——并行算法设计与数值方法以及软件支持——并行程序的设计原理与技术。书中强调将并行机结构、并行算法和编程技巧相结合，并侧重于讨论并行算法的设计策略及并行数值计算，力求展现该学科的最新成果和发展趋势。 全书共分为十五章，四篇内容：第一篇涵盖了各种系统模型、对称多处理机、大规模并行处理器以及集群系统的介绍和性能评估；第二篇则深入探讨了并行算法的一般设计原则和技术流程；第三篇聚焦于矩阵运算、密集与稀疏线性方程组的求解方法及快速傅里叶变换技术的应用；第四篇介绍了并行程序的设计基础，包括共享存储系统和分布式存储系统的编程技巧，并涵盖了并行程序开发环境与工具的相关内容。
     
  • 并行编程技术在高性能计算中的应用——MPI并行程序设计.pdf
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    本PDF文档深入探讨了并行编程技术在高性能计算领域的应用，重点介绍了基于消息传递接口(MPI)的并行程序设计方法和实践案例。 高性能计算之并行编程技术——MPI并行程序设计 本段落介绍了在高性能计算领域中的一个关键技术：使用消息传递接口（MPI）进行并行程序设计。MPI是一种广泛使用的标准，用于开发快速、可移植的并行应用程序。通过学习和掌握MPI的基本概念与高级特性，开发者可以有效地编写出能够在多处理器系统上高效运行的应用程序代码。 文章从基础理论讲起，逐步深入到实际应用案例分析，并探讨了如何利用MPI优化大规模数据处理任务以及科学计算中的复杂问题求解过程。通过对这些内容的学习研究，读者能够更好地理解并行编程的核心思想及其在不同应用场景下的具体实现方法。