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高性能并行计算教学材料。

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简介：
中科院并行计算讲义，是一套系统性的学习材料，旨在为学习者提供深入理解并行计算理论与实践的知识。该讲义详细阐述了并行计算的基本概念、核心算法以及相关的编程模型，并结合了大量的实例和案例，帮助读者更好地掌握并行编程的技巧。 讲义内容涵盖了多线程、分布式计算、GPU编程等多个方面，力求将理论知识与实际应用相结合，满足不同层次学习者的需求。 此外，该讲义还提供了丰富的习题和实验指导，旨在促进读者在学习过程中不断思考和实践，从而提升并行计算的应用能力。

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  • 高性能并行计算教程讲义
    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。
     
  • 高性能的CUDA并行计算.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。
     
  • 高效能并行计算
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    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
     
  • 高效能并行计算.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。
     
  • 高性能计算与高性能计算机
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    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。
     
  • 计算材料科学—第一性原理.ppt
    优质
    本PPT介绍计算材料科学中的第一性原理方法，涵盖理论基础、应用实例及最新进展，旨在展示如何利用量子力学预测和理解新材料特性。 本入门指导包含详细的实例演示，并涵盖了原理、公式及基础知识的理论分析，在Linux系统下进行计算输入文件的相关操作流程也配有示意图，非常适合新手学习使用。
     
  • 计算材料科学
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    计算材料科学是一门利用理论、模拟和数据分析来预测新材料性质与行为的跨学科领域，旨在加速材料创新及应用。 计算材料科学是材料科学研究的重要分支领域之一，它通过计算机模拟与理论计算的方法来探究材料的微观结构、性能及其相互关系。Dierk Raabe所著的一本书深入探讨了这一领域的关键问题，包括对材料微观结构及物理性质的研究。 书中详细讨论了分子动力学研究在计算材料科学中的重要性。这是一种利用牛顿运动定律模拟大量粒子受力情况下的动态行为的计算机技术手段，通过将原子或分子作为单独的运算单位来探究它们如何影响材料的整体性能和微观构造。这一方法对于理解材料变形、相变及其他物理化学性质至关重要。 书中还强调了研究材料微观结构的重要性，包括晶体结构、缺陷及界面等要素对宏观属性的影响，并指出计算材料科学可以通过计算机模拟预测这些因素及其形成过程中的作用机制，从而评估它们如何影响材料的整体性能。 此外，该书着重介绍了基于微观构造的物理特性预测与优化的方法。通过这种方法可以预估不同条件下材料的各种性质如力学、电磁和热学等特性，为新材料的设计及性能改进提供理论依据，并显著缩短了新材质的研发周期。 Dierk Raabe在这本书中涵盖了分子动力学模拟、第一性原理计算以及量子力学方法等多个方面的知识，使读者能够深入了解这些技术的应用及其在解决实验难以直接观测问题中的价值。这本书不仅适用于材料科学领域的研究人员，而且对工程技术人员和物理学家来说同样具有参考意义。 作为Wiley-VCH出版的著作之一，《分子动力学模拟与材料性能预测》一书被广泛认为是该领域的重要参考资料。作者Dierk Raabe在卡内基梅隆大学及德国亚琛工业大学担任教授职位，其研究重点在于金属合金微观结构设计、计算机建模以及加工过程中的力学行为分析。 这本书不仅提供了关于计算材料科学领域的理论知识和方法论指导，还通过实际案例说明了如何将这些理念和技术应用于具体的科学研究中。对于从事相关领域工作的学者而言，《分子动力学模拟与材料性能预测》是一本全面且实用的参考书。
     
  • ThunderSVM for Ruby: 高性能并行 SVM
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    ThunderSVM for Ruby是一款高性能的支持向量机(SVM)库，专为Ruby编程语言设计。它利用多线程技术实现大规模数据集上的快速训练和预测计算。 迅雷支持高性能并行SVM 用于Ruby 通过使用 GPU 和多核 CPU 实现卓越性能。 有关支持向量机的介绍，请查阅相关资料。 安装方法： 在您的应用程序的Gemfile中添加以下代码： gem thundersvm 对于Mac用户，还需要安装OpenMP： brew install libomp 入门指南： 准备数据 x = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]] y = [1, 2, 3, 4] 训练模型 model = ThunderSVM::Regressor.new model.fit(x,y) 进行分类时使用ThunderSVM::Classifier，其他模型则使用ThunderSVM::Model 预测输出： model.predict(x)
     
  • 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。