Advertisement

MPI并行实现的生命游戏

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

简介：
《MPI并行实现的生命游戏》一文探讨了如何利用消息传递接口（MPI）技术优化经典生命游戏的计算效率与可扩展性，详述了其在高性能计算环境中的应用。 在C语言基础上使用MPI进行并行实现的生命游戏，在运行环境中采用VS和MPICH2。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MPI并行实现的生命游戏
    优质
    《MPI并行实现的生命游戏》一文探讨了如何利用消息传递接口（MPI）技术优化经典生命游戏的计算效率与可扩展性，详述了其在高性能计算环境中的应用。 在C语言基础上使用MPI进行并行实现的生命游戏，在运行环境中采用VS和MPICH2。
     
  • Java实现的生命游戏
    优质
    《Java实现的生命游戏》是一篇介绍如何使用Java编程语言来模拟经典计算机科学概念——生命游戏的文章。通过简单的规则和复杂的模式展现算法之美。 用Java实现生命游戏，代码结构清晰且运行良好。界面逻辑均使用Java实现。
     
  • C#中的生命游戏实现
    优质
    《C#中的生命游戏实现》一文详细介绍了如何使用C#编程语言来模拟和开发经典的“生命游戏”，包括算法设计、代码实现及图形界面展示等过程。 用C#实现的简单生命游戏使用WinForm作为界面展示，方格代表一个生命单位，界面大小可以通过代码中的常量进行调整，绘制工作则采用GDI+技术完成。欢迎提出改进意见。
     
  • MPI中All_gather的并行实现
    优质
    本文探讨了在消息传递接口(MPI)环境中实现All_gather通信原语的有效并行算法。通过优化数据分布和减少通信延迟，提高了大规模分布式计算中的数据汇聚效率。 全局收集（Allgather）群集通信函数MPI_Allgather() 中的 Allgather 操作相当于每个进程都作为 root 进程执行一次 Gather 调用，即每一个进程都会按照 Gather 的方式从所有进程（包括自己）收集数据。
     
  • Spmv的MPI与MPI+CUDA并行实现方法
    优质
    本文探讨了稀疏矩阵向量乘法(SPMV)在高性能计算中的MPI和MPI+CUDA混合编程技术，并分析了它们的性能特征。 Spmv的串行和CPU、GPU并行性能测试demo展示了如何评估不同计算架构下的稀疏矩阵向量乘法操作效率。这种测试对于优化高性能计算应用至关重要，能够帮助开发者了解在不同的硬件平台上实现spmv算法的最佳实践方法。通过比较串行执行与多核CPU及图形处理器（GPU）的并行处理能力，可以揭示各种技术方案的优势和局限性，从而指导更高效的软件设计和技术选择。
     
  • MFC在VS2008中的生命游戏实现
    优质
    本文介绍了如何使用Microsoft Foundation Classes (MFC) 在Visual Studio 2008环境中开发经典的生命游戏（Conways Game of Life），包括界面设计与核心逻辑实现。 生命游戏的规则如下： 1. 如果一个细胞周围有3个活细胞（每个细胞共有8个相邻的细胞），则该细胞变为活状态；如果原本就是活的状态，则保持不变。 2. 若一个细胞周围的两个邻近单元格是活态，那么这个单元格会维持当前的生命或死亡状态。 3. 在其他所有情况下，即不符合上述条件时，该细胞为死（若原先为生则转成死，若原来就已处于休眠状态，则继续保持不变）。
     
  • 基于Python命令行的2048小游戏实现
    优质
    本项目是一款基于Python语言开发的2048小游戏，通过命令行界面操作，实现了经典的游戏玩法和逻辑。适合编程学习与娱乐使用。 通过Python命令行实现的2048小游戏代码量只有70行左右，非常适合新手入门学习。
     
  • MPI实现的矩阵乘法 并行运算
    优质
    本项目探索了利用消息传递接口(MPI)进行大规模矩阵乘法计算的有效并行化策略，旨在优化高性能计算环境下的数据处理效率。 在Linux环境下成功实现了矩阵乘法的MPI并行运算，并使用mpicc进行编译生成可执行文件，通过mpirun命令运行程序。
     
  • 基于MPI的快速排序并行实现
    优质
    本研究探讨了在MPI框架下快速排序算法的高效并行化策略，旨在提高大规模数据集上的处理速度和资源利用率。 利用MPI实现快速排序的并行算法，并用C语言进行编程。