Advertisement

该文件包含高性能并行计算的相关资源。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
中科院课程“高性能并行计算”的教学资源包括主讲人迟学斌提供的课程课件、课程源码,以及对课程考试题目的推测和对应的答案。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • CUDA.pdf
    优质
    《高性能的CUDA并行计算》探讨了利用NVIDIA CUDA技术进行高效并行处理的方法与应用,旨在提升大规模数据和复杂算法的计算效率。 本书介绍了CUDA编程的核心知识,从运行CUDA样例程序开始,引导读者快速构建自己的代码。书中配备的实践项目有助于加深和巩固对CUDA编程的理解。
  • 教程讲义
    优质
    《高性能并行计算教程讲义》是一份全面介绍并行计算技术及其应用的教学材料。涵盖了从基础理论到高级编程技巧的内容,旨在帮助读者掌握并行处理复杂计算任务的能力。适合计算机科学专业的学生和相关领域的工程师阅读学习。 中科院的并行计算讲义涵盖了并行计算的基本概念、算法设计以及实际应用等内容。通过系统学习这些内容,可以帮助学生掌握并行编程技巧,并了解如何在高性能计算机上进行高效的科学计算与工程仿真等任务。该课程旨在培养学生的创新思维和解决复杂问题的能力,使他们能够在科学研究和技术开发中充分利用现代计算机系统的强大功能。
  • 优质
    高效能并行计算是指利用多处理器系统或分布式计算机网络来加速复杂计算任务的方法和技术,旨在提高数据处理速度和效率。 高性能并行计算 高性能并行计算 高性能并行计算 高性能并行计算
  • AUTODYNPlatform_MPI)
    优质
    《AUTODYN并行计算软件(含Platform MPI)》是一款专业的工程模拟工具,适用于复杂物理现象的高级分析。集成MPI支持增强大规模数据处理能力。 Autodyn并行计算软件简化了设置过程,用户可以方便地提交并行计算任务。
  • .zip
    优质
    本资料聚焦于高效能并行计算领域,涵盖算法设计、性能优化及应用案例分析,适合科研人员和技术爱好者深入学习和研究。 中科院课程:高性能并行计算 主讲人:迟学斌。包含课程课件、课程源码以及考试题猜测和答案。
  • MATLAB矩阵
    优质
    本教程深入讲解如何利用MATLAB进行高效的矩阵相关性分析,涵盖基本操作、高级算法及优化技巧,适合科研与工程应用。 在MATLAB中计算二维矩阵的相关性时,可以使用一个与内置的xcorr2函数功能相同的自定义方法,该方法能够显著减少计算所需的时间。
  • RepVGG
    优质
    本页面提供了与RepVGG网络架构相关的各类资源文件,包括预训练模型、代码实现及研究论文等,旨在为研究人员和开发者提供便利。 RepVGG网络是一种结构独特的深度学习模型,在图像分类、目标检测等领域有广泛应用。它的一个显著特点是能够在训练阶段使用复杂的多分支架构,在推理阶段转换为简洁的单一分支形式,从而在保持高精度的同时大幅减少计算量和内存占用。 此外,关于RepVGG网络的权重文件通常包含预训练参数,这些参数可以加速模型收敛,并且提高迁移学习的效果。通过下载并加载合适的权重文件,用户能够快速地将RepVGG应用于不同的任务中。
  • 优质
    高性能计算(HPC)是指通过使用超级计算机或其他高性能计算系统来进行复杂计算的能力,广泛应用于科学工程、数据分析等领域。其核心是高性能计算机,这些设备拥有强大的处理能力和高速的数据传输速度,能够迅速完成大规模的计算任务。 高性能计算(High Performance Computing, 简称HPC)是指利用多处理器或计算机集群进行大规模数值计算与数据处理的能力,旨在解决科学、工程及商业领域中复杂问题,通常涉及大量数据分析和复杂的建模与仿真工作。它在理论科学和实验科学之间起到了桥梁作用,并且当建立模型困难或者实验成本过高时,高性能计算是解决问题的关键工具。 高性能计算机由多个处理器单元构成的系统组成,具备高速运算、大容量存储及高可靠性的特点,有时也被称为巨型或超级计算机。这些设备广泛应用于天气预报、航空航天工程、生物医学研究、石油勘探和金融建模等领域,并且在动画渲染中也有重要应用。 HPC的核心在于并行计算技术,即将一个大规模问题分解为多个小任务,在多处理器上同时执行以大幅提高效率。常见的并行计算形式包括共享内存(parallel computing with shared memory)、分布式内存(distributed memory parallel computing)和多线程(multi-threading)等。 曙光公司是中国高性能计算机领域的领军企业,自1956年成立的中国科学院计算技术研究所以来开发了一系列重要的HPC系统,如曙光1000、2000系列以及后来的5000型机器,这些系统的性能不断刷新国内纪录,并在全球范围内名列前茅。 推动高性能计算市场发展的因素包括硬件制造商(例如Intel)推出的多核处理器等技术创新;政府对自主创新政策的支持为该领域提供了资金和研发环境。此外,技术趋势如CPU多核心化、并行软件优化以及大数据与人工智能的发展也促进了HPC需求的增长。 根据国际数据公司IDC预测,全球服务器市场及高性能计算市场的规模将持续增长,在中国尤其明显,其增速超过20%,显示出强大的市场需求。用户在选择高性能计算机时通常会关注系统性能、能耗效率、可扩展性、软件兼容性和易用性等关键因素。 与普通服务器相比,HPC设备主要针对需要极高计算能力和速度的行业应用,并且销售过程更加注重提供定制化解决方案和服务支持而非单纯的硬件产品出售。 总之,高性能计算不仅推动了科技进步,也为各行业的复杂问题提供了有效的解决手段。随着技术的发展和普及,它将服务于更多领域并为科学研究和社会发展带来更大的价值。
  • 编程技术在应用——MPI程序设.pdf
    优质
    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。