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中科大学课程中的并行计算。

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简介：
课程材料来源于中国科学技术大学的并行计算课程，其中包含相当数量的内容。

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  • 并行计算中的并行程序设计-中科大课程
    优质
    本课程由中科大开设，专注于教授并行计算领域中的并行程序设计技巧与实践方法，旨在帮助学生掌握高性能计算的关键技术。 并行程序设计中的自动并行技术目前尚未取得实质性的进展；然而，并行程序设计平台的消息传递接口MPI已更新至2.0版；共享存储的OpenMP也已经发展到了1.0版；此外，还存在将MPI与OpenMP结合进行混合编程的方法。
     
  • 并行计算课程讲义（中科大）
    优质
    《并行计算课程讲义》是由中国科学技术大学编写的教学资料，旨在帮助学生深入理解并行计算的基本原理和实践应用。该讲义详细介绍了并行算法设计、性能分析及优化等内容，是学习高性能计算领域的宝贵资源。 中国科学技术大学的并行计算课件内容丰富。
     
  • 中国科学技术大学GPU并行计算课程课件
    优质
    本课程旨在深入讲解GPU并行计算原理及其在科学计算中的应用。通过理论与实践结合的方式，使学生掌握CUDA编程技术，提升大规模数据处理能力。针对中国科学技术大学相关专业开设。 中国科学技术大学谭立湘老师的GPU并行计算课程相关课件适用于研究生课程复习或考研复试资料准备。
     
  • 中国科学技术大学精品课程：并行计算PPT
    优质
    本课程为中国科学技术大学精品课程之一，涵盖并行计算基础理论、算法设计与实现等内容。通过丰富的PPT教学材料帮助学生深入理解并行计算技术及其应用。 并行计算作为计算机科学中的一个关键领域，研究如何利用多处理器或多核心系统同时处理任务以提升效率与速度。中国科学技术大学开设的一门精品课程深入探讨了并行计算的理论及实践方法，旨在帮助学生理解并掌握该领域的核心概念和技术。 “PC6.ppt”可能涵盖了并行计算的基础知识，包括不同级别的并行性（数据并行和任务并行）、模型类型（共享内存与分布式内存）以及面临的挑战如通信开销、负载均衡和同步问题。 在“PC11.ppt”中，重点讨论了设计和分析并行算法的核心内容。这部分内容涉及如何将串行算法转换为高效的并行版本，评估其性能，并利用Amdahl定律预测系统优化潜力。 另外，“PC9.ppt”与“PC7.ppt”可能详细介绍了OpenMP和MPI等主要的编程模型和技术工具。其中，OpenMP适用于共享内存环境下的简单并行化任务指定；而MPI则支持分布式内存架构下不同节点间的进程通信需求。 课程中还包括了关于负载均衡策略、数据分区及调度算法的技术讲座（如“PC10.ppt”和“PC8.ppt”），这些都是优化大规模系统性能的重要工具。同时，通过“PC4.ppt”与“PC12.ppt”，学生可以了解到并行计算在高性能计算(HPC)以及云计算中的应用案例，涵盖从科学计算到大数据分析等多个领域。 此外，“PC15.ppt”可能涵盖了最新的进展和趋势，包括GPU加速、量子技术及云环境下的新型解决方案。而作为课程的初步章节（如“PC1-3.ppt”），则会介绍并行计算的历史背景及其理论基础，并概述多核处理器、多处理系统和集群架构等。 通过该系列的学习内容，学生不仅能掌握并行计算的基础原理与编程技能，还能够设计高效的并行算法并在实际场景中应用这些技术以提高解决问题的能力。这不仅对学术研究至关重要，在解决现实世界中的复杂问题时也具有显著的实际意义。
     
  • 中国科学技术大学-高级计算机体系结构课程PPT-并行计算機
    优质
    本课程由中國科學技術大學提供，聚焦于高级计算机体系结构中的并行计算技术。通过深入解析并行处理原理与实践应用，帮助学生掌握高性能计算的关键技能。 中科大高级计算机体系结构课程PPT涵盖了并行计算机的相关内容，并包括了课程作业的答案。
     
  • 中国科学技术大学并行程序设计课程作业答案
    优质
    本资料为中国科学技术大学并行程序设计课程配套习题解答，涵盖MPI、OpenMP及CUDA等技术的实际应用案例与编程实践。 中国科学技术大学的并行程序设计作业答案包括了并行编译部分的内容。
     
  • 中科大并行程序设计课程作业答案
    优质
    本资料为中科大并行程序设计课程的课后习题答案解析，涵盖MPI、OpenMP等技术实现，并提供详细代码示例与实验报告。 中科大并行程序设计课程的作业答案包括并行依赖分析等内容。
     
  • 浙江大学的并行计算课程PPT
    优质
    该PPT为浙江大学开设的并行计算课程资料，涵盖并行处理的基本概念、算法设计及实现方法等内容，旨在帮助学生掌握高性能计算技术。 并行计算是计算机科学中的一个重要领域，它研究如何利用多处理器或多核心系统同时处理大量数据以提高效率和性能。浙江大学计算机学院的这门并行计算课程涵盖了深入的理论知识与实践技巧，旨在帮助学生掌握该领域的核心概念。 从第一章开始，内容可能包括基础介绍、基本定义，并行计算的历史发展及其在现代计算中的应用范围。并行计算主要分为共享内存系统和分布式内存系统两大类：前者指多个处理器共用同一物理内存区域；后者由独立的节点组成并通过网络进行通信协调工作。课程将探讨这两种模型的特点及各自的应用场景。 第四章可能涉及并行算法的设计与分析，重点在于如何有效地分解任务以实现并行执行，并保证其正确性和效率。这包括经典算法（如排序和图处理）的并行版本以及它们的时间复杂度评估和通信开销考量。 第六章则关注于在并行计算中解决进程间的通讯及同步问题，介绍使用消息传递接口(MPI)或OpenMP等工具进行有效沟通的方法，并深入讲解锁、信号量与条件变量等机制以确保数据的一致性和防止死锁现象的发生。通过实例分析来说明如何高效管理资源竞争。 第七章可能介绍了并行计算硬件架构的发展趋势，包括多核CPU、GPU加速技术及众核系统和分布式集群的使用方法。学生需要了解不同硬件平台的特点以及它们在实现高效平行运算中的作用。 第九章可能会深入探讨一些高级主题如负载均衡策略、容错机制与性能优化方案，在并行计算环境中确保所有处理器任务分配合理且能有效应对潜在错误或故障至关重要，同时选择合适的算法和调度策略也是提升系统整体效能的关键因素之一。 通过这些章节的学习，学生将能够理解和应用基本的并行计算原理，设计高效的并行算法，并掌握不同硬件平台的特点及其配置方法；此外还能解决通讯与同步问题。这门课程不仅为科研工作打下坚实的基础，在高性能计算、大数据处理及机器学习等工业领域也有重要的实际价值。随着云计算和物联网技术的进步，其重要性还将持续增加。
     
  • 中国科学技术大学-陈国良-并行计算(PPT课件完整版).zip
    优质
    本资料为中国科学技术大学陈国良教授关于并行计算的PPT课件完整版，内容详尽，涵盖并行算法设计与分析等核心知识点。 并行计算是中国科学技术大学陈国良教授在高性能计算课程中的课件内容。