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并行计算入门中文版

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简介：
《并行计算入门中文版》是一本面向初学者的教程，系统介绍了并行计算的基本概念、算法设计及实现方法，旨在帮助读者掌握高效利用多核处理器资源的技术。 《并行计算导论》是一本经典的教材，适合初学者学习并行计算的基础知识。这本书详细介绍了并行计算机系统的设计、实现以及编程技术，并提供了丰富的实例来帮助读者理解和应用这些概念。对于想要深入理解并行计算原理和技术的人来说，《并行计算导论》是一个很好的起点。

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  • 并行计算入门中文版
    优质
    《并行计算入门中文版》是一本面向初学者的教程，系统介绍了并行计算的基本概念、算法设计及实现方法，旨在帮助读者掌握高效利用多核处理器资源的技术。 《并行计算导论》是一本经典的教材，适合初学者学习并行计算的基础知识。这本书详细介绍了并行计算机系统的设计、实现以及编程技术，并提供了丰富的实例来帮助读者理解和应用这些概念。对于想要深入理解并行计算原理和技术的人来说，《并行计算导论》是一个很好的起点。
     
  • 并行计算入门 PDF
    优质
    《并行计算入门》是一本针对初学者介绍并行计算基本概念、原理及应用的技术书籍，适合计算机科学及相关领域的学生和工程师阅读。书中涵盖了并行编程基础、算法设计以及实践案例等内容，帮助读者快速掌握并行计算技术。 本书旨在为并行计算领域——尤其是分布式并行环境及消息传递编程技术提供入门级的指导，以推动我国在这一领域的应用发展。内容涵盖了并行计算的基本原理、Linux/UNIX 操作系统的使用基础、基于 Linux 机群搭建并行计算平台的方法，并介绍了设计和实现 MPI（Message Passing Interface）通信机制的基础知识与技巧。 书中通过一系列典型的科学计算案例详细阐述了如何开发高效的并行算法及其程序代码，同时简要概述了一些国际上广泛采用的高性能科学软件工具。本书力求从基础概念入手，按照逐步深入的方式进行讲解，并不要求读者具备过多的专业背景知识；相反，在学习的过程中，读者将能够掌握利用并行计算技术解决实际问题的方法。 该书侧重于介绍用于实现高效能运算的实际操作技能，适合用作信息技术与计算机科学专业本科生的基础课程教材。同时它也适用于其他理工科非计算机专业的学生作为选修课的参考书籍使用，并且对于那些希望构建 Linux 机群、设计 MPI 并行算法及熟悉常用高性能计算软件的专业人士来说也是有价值的参考资料。
     
  • 并行计算入门.pdf
    优质
    《并行计算入门》是一本面向初学者的教程，系统介绍了并行计算的基本概念、架构设计及编程技术，并通过实例演示了如何优化程序性能。适合计算机科学专业学生和相关技术人员阅读。 本指导资料涵盖信息与计算专业的相关知识，重点介绍并行计算的入门内容，包括分布式并行计算环境及消息传递并行编程技术。主要内容涉及并行计算的基础理论、Linux/UNIX的基本操作技能、基于Linux集群的并行计算平台搭建方法，并行算法的设计思路以及MPI（Message Passing Interface）消息传递系统的基础概念与应用技巧。
     
  • 并行计算程序设计入门
    优质
    《并行计算程序设计入门》是一本介绍如何编写高效并行程序的基础教程，适合初学者掌握并行编程技巧，提升多核处理器上的应用性能。 《并行计算机程序设计导论》由机械工业出版社出版。
     
  • 并行计算程序设计入门.pdf
    优质
    《并行计算程序设计入门》是一本面向初学者介绍并行计算基础理论与编程实践的书籍，帮助读者理解如何通过并行处理加速复杂问题求解。 《并行计算机程序设计导论》这本书似乎没有涵盖C++的并行实现算法。
     
  • 计算理论入门（中文版）
    优质
    《计算理论入门》是一本介绍计算机科学基础理论的教材，适合初学者阅读。本书深入浅出地讲解了形式语言、自动机与可计算性等核心概念，帮助读者理解计算机算法和编程原理的本质。 Michael Sipser 著作的一本书由张立昂等人翻译。
     
  • 如何在超算中心利用Fluent进行并行计算——入门指南
    优质
    本指南旨在为初学者提供在超级计算中心使用ANSYS Fluent进行高效并行计算的基础知识与实用技巧，帮助读者快速上手。 在LSF计算环境下使用Fluent进行并行计算。
     
  • 并行程序设计入门1
    优质
    《并行程序设计入门1》是一本引导初学者进入并行计算世界的教程。它详细介绍了并行编程的基本概念、方法和技术，并提供了丰富的实例和实践指导，帮助读者轻松掌握并行程序设计技巧。适合计算机专业学生及程序员阅读学习。 前言：并行编程简介 多核处理器已经普及了一段时间。现在几乎很难找到一台没有配备多核处理器的笔记本或台式机。
     
  • Python利用pyCUDA进行GPU加速并行计算入门指南
    优质
    本指南旨在为初学者介绍如何使用Python和pyCUDA库在GPU上执行高效的并行计算任务。通过实例演示，帮助读者掌握基本概念和技术细节，轻松实现代码的性能优化。 本段落主要介绍了如何使用Python的pyCUDA库实现GPU加速并行计算功能，并通过实例详细讲解了在Python环境中利用pyCUDA进行GPU加速的相关原理及操作技巧。适合对此感兴趣的读者参考学习。
     
  • Python利用pyCUDA进行GPU加速并行计算入门指南
    优质
    本指南为初学者提供使用Python和pyCUDA在GPU上进行高效并行计算的基础教程，涵盖安装、环境配置及基本编程技巧。 本段落介绍了如何使用Python的pyCUDA库实现GPU加速并行计算。Nvidia的CUDA架构提供了一种直接操纵GPU进行编程的方法，但基于C语言的CUDA开发相对复杂且耗时较长。相比之下，Python因其简单易学、语法简洁和快速开发的特点而广受欢迎。作为支持CUDA的语言之一，Python通过pyCUDA在高性能计算领域展现出巨大潜力。 pyCUDA的主要特点包括： - 完全用Python实现CUDA功能； - 提供更灵活、迅速的编码方式及代码自适应调整能力； - 具备更好的鲁棒性，并能自动管理目标生命周期和错误检测； - 集成了便于使用的工具包，支持基于GPU的应用开发。