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基于MATLAB Parallel Server with Grid Engine的并行计算...

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简介：
本研究探索了在MATLAB Parallel Server配合Grid Engine调度器下的高效并行计算策略，旨在优化大规模数据处理及复杂模型训练。 用于 MATLAB Parallel Server with Grid Engine 的 Parallel Computing Toolbox 插件的安装程序文件包含示例文件，这些文件使用通用调度程序接口来帮助用户将作业提交到与 Grid Engine 兼容的调度程序中。在完成安装后，您需要进行额外的操作才能使调度程序准备好使用。有关如何设置这些调度程序的信息，请参阅自述文件中的说明。 关于通用调度程序接口和 Parallel Computing Toolbox 的更多信息可以在 MathWorks 官方文档中找到。

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  • 基于MATLAB Parallel Server with Grid Engine的并行计算...
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    本研究探索了在MATLAB Parallel Server配合Grid Engine调度器下的高效并行计算策略，旨在优化大规模数据处理及复杂模型训练。 用于 MATLAB Parallel Server with Grid Engine 的 Parallel Computing Toolbox 插件的安装程序文件包含示例文件，这些文件使用通用调度程序接口来帮助用户将作业提交到与 Grid Engine 兼容的调度程序中。在完成安装后，您需要进行额外的操作才能使调度程序准备好使用。有关如何设置这些调度程序的信息，请参阅自述文件中的说明。 关于通用调度程序接口和 Parallel Computing Toolbox 的更多信息可以在 MathWorks 官方文档中找到。
     
  • MATLAB开发 - 集成Slurm的并行计算工具箱插件 для MATLAB Parallel Server
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    这是一个专为MATLAB Parallel Server设计的集成Slurm的并行计算工具箱插件，旨在增强大规模数据处理与高性能计算任务的效率和灵活性。 在MATLAB开发中使用并行计算工具箱插件（PlugIn for MATLAB Parallel Server with Slurm）来向MATLAB并行服务器提交作业，并利用Slurm进行任务调度。
     
  • 基于MATLAB的并行计算
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    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。
     
  • 并行微带线阻抗的计算 - MATLAB开发: Parallel Microstrip Impedance
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    本项目利用MATLAB编写程序来计算并行微带线（Parallel Microstrip）的特性阻抗，为高频电路设计提供精确参数。 使用矩量法计算平行微带线的阻抗。该方法参考了“电磁学中的数值技术”一书中的Fortran代码，由Matthew Sadiku编写。
     
  • 利用parallel包进行R语言的并行计算
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    本简介探讨了如何运用R语言中的parallel包来执行高效的并行计算任务，旨在提高数据处理和分析效率。通过多核处理器的有效利用，该方法能显著减少大规模数据分析所需的时间。 本段落介绍了使用R语言中的parallel包进行并行计算的方法及案例总结。通过该包可以有效地提高数据处理效率，在大规模数据分析任务中尤其有用。文章首先简要概述了如何安装与加载parallel库，然后详细讲解了几种常见的并行策略及其在实际问题中的应用实例。最后对一些关键点进行了归纳和讨论，以帮助读者更好地理解和运用这些技术来优化自己的R语言项目。
     
  • Parallel Scientific Computing with C++ and MPI
    优质
    本书《Parallel Scientific Computing with C++ and MPI》结合了C++和MPI（消息传递接口）两种编程工具，深入浅出地介绍了如何运用它们进行大规模科学计算与并行程序设计。书中不仅涵盖了基础概念和技术细节，还提供了大量实例及练习题，帮助读者掌握高效利用现代高性能计算机资源的方法，适用于科研人员、工程师以及相关专业的学生阅读和学习。 《Parallel Scientific Computing in C++ and MPI》是由George Em Karniadakis 和 Robert M. Kirby II 编写的英文原版书，并附赠光盘中的源代码。两位作者都是Cambridge University的知名学者，书中内容叙述得非常平易近人。
     
  • Oracle并行处理Parallel技术
    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！
     
  • 基于MPI的并行计算.pdf
    优质
    本论文探讨了基于消息传递接口（MPI）的并行计算技术，深入分析其在高性能计算中的应用与优化策略。 关于MPI与并行计算的总结对比： 1. 并行计算 1.1 相关背景 1.2 什么是并行计算 1.3 主要目的 1.4 并行计算与分布式计算的区别 1.5 并行的基本条件 1.6 主要的并行系统 - 1.6.1 共享内存模型 - 1.6.2 消息传递模型 - 1.6.3 数据并行模型 - 1.6.4 对比分析 2 MPI 2.1 什么是MPI 2.2 MPI的实现方式 2.3 MPI基本函数介绍 2.4 MPI功能特点 2.5 技术对比分析 - 2.5.1 共享内存模型（以OpenMP为例） - 2.5.2 分布式内存模型 3 问题解释 3.1 并行计算和MPI是什么关系？为了实现并行计算，是否使用MPI技术即可实现？ 3.2 MPI技术原理是什么，即基础设施提供什么样的支持能力？ 3.3 为了实现并行计算，应用软件需要什么样的特殊设计 3.4 哪些类型的软件需要并行计算 4 部分参考资料
     
  • MATLAB 的异步并行计算
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    本教程深入浅出地介绍了如何在MATLAB中进行异步和并行计算，帮助用户提升代码执行效率，适用于科研与工程开发。 MATLAB 异步并行计算是指在 MATLAB 中利用异步方式执行并行任务以提高程序性能的技术。通过使用内置的并行工具箱，用户可以创建独立的任务并在多个处理器核心上同时运行这些任务，从而加速大规模数据处理和复杂算法的应用。这种方法尤其适用于那些包含大量循环迭代或需要长时间等待外部资源响应的计算密集型应用。 异步编程模型允许MATLAB程序在执行耗时操作的同时继续进行其他工作，例如读取用户输入、绘制图形界面等。这不仅改善了用户体验，还提高了系统的整体效率和可扩展性。利用事件驱动架构，开发者可以构建更健壮的应用程序框架来处理并行计算任务。 总之，在 MATLAB 中实现异步并行计算能够显著提升软件性能，并为解决大规模科学与工程问题提供了有效的手段。