Advertisement

现代并行计算机的结构——基于并行处理的技术。

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


简介:
二、现代并行计算机的构成 现代并行计算机的构建,涉及多个关键组件的集成与协同运作。其核心在于处理器单元,这些单元能够同时执行独立的指令序列,从而显著提升整体计算效率。此外,还需要高速互联技术,例如网络-on-Chip (NoC),用于实现处理器之间以及处理器与内存之间高效的数据传输。存储系统同样至关重要,通常采用分布式存储架构,以满足大规模并行计算的需求。最后,操作系统和相关软件框架也必不可少,它们负责管理资源、调度任务以及提供编程接口,从而支持并行程序的开发和运行。总而言之,现代并行计算机的组成是一个复杂而精密的系统工程。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • ()
    优质
    《现代并行计算机结构与并行计算》一书深入探讨了并行处理技术的核心原理及应用,涵盖现代并行计算架构、算法设计以及编程实践等内容,旨在帮助读者理解并掌握高效利用多处理器系统的技能。 二、现代并行计算机的组成 现代并行计算机由多个处理器单元协同工作以提高计算效率和处理能力。这些系统通常包括主存储器、高速缓存(cache)、输入输出设备以及互联网络。每个处理器可以独立执行指令,同时通过高效的通信机制实现数据共享与同步操作。此外,并行计算机还配备了专门的软件工具来管理和优化多任务并行运行环境下的资源分配和调度策略。
  • OracleParallel
    优质
    Oracle数据库中的并行处理(Parallel Technology)是一种优化技术,允许多个进程同时执行任务以提高大型数据操作的速度和效率。该技术通过分解复杂操作为多个较小的任务,并行执行这些任务来加速查询、加载及其他时间密集型作业的完成速度。 Oracle中的并行处理还是很值得学习的!
  • 可扩展与编程.rar
    优质
    本资源深入探讨了可扩展并行计算的基本原理、架构设计及编程技巧,旨在帮助开发者构建高效能的分布式系统和应用程序。 《可扩展并行计算技术与结构编程》.rar 这段文字描述的是一个文件名,去掉不必要的链接后可以简化为上述表述。如果原本的RAR文件内容没有提及任何联系信息或URL,那么重写后的版本中也不会包含这些信息。
  • 体系.zip
    优质
    本资料深入探讨了并行计算领域中的计算机系统架构设计与优化策略,适合研究高性能计算技术的专业人员阅读。 并行计算机体系结构.zip包含了关于并行计算架构的相关资料。文件内容围绕并行处理技术展开,适合对高性能计算、分布式系统或大规模数据处理感兴趣的读者参考学习。
  • 系统设
    优质
    本研究探讨了在多处理器环境下设计高效能并行计算系统的策略与技术,旨在优化资源分配和提高数据处理能力。 多CPU 的并行计算机技术显著提升了系统计算速度,并打破了单个CPU 处理能力的限制。采用多个CPU 设计的单板计算机可以减小系统的体积、降低开发成本以及缩短研发周期。文中介绍的技术已在设计的计算机系统中实现并通过了软硬件验证,其中包括DSP 和Pentium3 系列等多种类型的CPU。本段落探讨的是通过使用多处理器并行技术来提高单板运算性能的方法和实践。
  • FPGAFFT实
    优质
    本文综述了在FPGA平台上采用全并行架构实现快速傅里叶变换(FFT)的技术进展与优化策略,旨在提升计算效率和资源利用率。 该文档为全并行结构FFT的FPGA实现总结,是一份不错的参考资料,具有较高的参考价值,感兴趣的读者可以下载阅读。
  • MPI粒子群化实
    优质
    本研究探讨了利用MPI(消息传递接口)对粒子群优化算法进行高效的并行化处理方法,旨在提升大规模问题求解效率。 该PPT为PAC2015参赛作品的技术报告。
  • K-means方法
    优质
    本研究提出了一种基于云计算环境下的K-means算法并行化策略,旨在优化大数据集上的聚类分析效率与性能。 随着大数据时代的到来,传统的聚类算法难以高效处理海量数据。云计算平台利用负载均衡、网络存储及虚拟化技术有效解决了耗时与能耗的问题,并为大规模数据分析提供了良好的解决方案。本段落主要研究了Hadoop平台下的MapReduce编程模型以及传统K-means算法,提出了一种基于MapReduce的并行化K-means算法设计方案,包括对Map函数和Reduce函数的设计。通过实验验证表明,该并行化K-means算法适用于较大规模数据集的分析与挖掘。
  • MATLAB
    优质
    本项目聚焦于利用MATLAB环境下的并行计算技术,旨在优化复杂算法和大规模数据处理效率,加速科研与工程应用中的计算任务。 并行计算是指同时利用多种计算资源来解决复杂问题的过程,它是提高计算机系统性能的有效方法之一。其核心理念是通过多个处理器协同工作以求解同一问题,并将该问题分解为若干部分,由不同处理机分别进行独立的运算。并行计算可以应用于专门设计的超级计算机或互连的一系列独立计算机集群中。 在Matlab环境中,使用并行计算工具箱(Parallel Computing Toolbox)可以在多处理器环境下解决各种计算和数据密集型的问题。该工具箱支持通过多个单独的工作单元或者单个大型计算来处理问题,并且这些工作单元可以位于一个配备有多个处理器的单一机器上,也可以部署在由MATLAB分布式计算引擎(MATLAB Distributed Computing Engine, MDCE)管理的一个计算机集群中。 具体而言,在Matlab并行环境中,根据不同的硬件平台(例如单机或集群),会使用相应的工具箱来实现并行计算: - 对于拥有多个内核但不超过4个的单机环境,可以利用Parallel Computing Toolbox进行高效处理; - 在需要更大规模资源支持的情况下,则可以通过部署分布式计算服务器(MATLAB Distributed Computing Server)来进行更复杂的任务分配和管理。
  • 陈国良体系研究
    优质
    《陈国良的并行计算机体系结构研究》一书聚焦于著名计算机科学家陈国良教授在此领域的贡献与成果,深入探讨了并行计算的关键理论和技术。 国防科技大学陈国良的《并行计算机体系结构》书籍非常经典。