并行计算分类

最新推荐文章于 2024-07-05 07:19:18 发布
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分类专栏： CUDA学习日记 文章标签： 并行计算
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博客主要围绕并行计算展开，核心内容为并行计算的分类，属于信息技术领域中计算相关的重要知识。

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并行计算分类
并行计算分类

并行计算简介
weixin_30485799的博客
06-19 911
1 什么是并行计算？ 串行计算：传统的软件通常被设计成为串行计算模式，具有如下特点： 一个问题被分解成为一系列离散的指令； 这些指令被顺次执行； 所有指令均在一个处理器上被执行； 在任何时刻，最多只有一个指令能够被执行。 并行计算：简单来讲，并行计算就是同时使用多个计算资源来解决一个计算问题： 一个问题被分解成为一系列可以并发执行的离散部分； 每个部分...
并行计算及并行算法
郑斑
06-13 5万+
一、并行计算 　　简单地说，并行计算就是在并行计算机上所做的计算。从普通意义上讲，它和常说的高性能计算、超级计算等是同义词。并行计算的初衷是为了努力仿真自然世界中一个序列中含有众多同时发生的、复杂且相关事件的事务状态。 　　为了利用并行计算求解一个计算问题，通常基于以下考虑：1.将计算任务分解成多个子任务，有助于同时解决；2.在同一时间，由不同的执行部件可同时执行多个子任务；3.多计算资源下解...
并行计算（二）：并行模型的分类
Cobb141的博客
06-27 2236
一、Flynn分类法single instruction multiple data(SIMD):GPU,专注于单一任务，并具有很高的效能； multiple instruction multiple data(MIMD):CPU，同时及处理多个不同的任务，但是系统复杂的也随之升高； 其他类型（不常见）：SISD(单核处理器），MISD。 二、从内存的角度分类 1.共享内存：多个CPU共享一个存储空间 2.分布式内存：微机集群，超级计算机（注重计算性能），数据中心（注重数据的存储，调度，服务） 对于后者，不
并行计算种类---读书笔记
fulva的专栏
11-20 1971
1、单核指令级并行（ILP）                     让单个处理器的执行单元可以同时执行多条指令。现代CPU的每个核心都采用了超标量、超级流水线、超长指令字、SIMD、超线程、分支预测等手段发掘程序内的指令级并行。 2、多核并行（multi-core）                    在一个芯片上集成多个处理器核心，实现线程级并行（TLP）。CPU上多线程的编程
并行计算机分类
novanova2009的博客
08-14 783
Flynn's classic taxonomy 1966年被提出，从处理器/cpu/计算核心角度分类：计算依赖instruction指令和数据，据此分成四类： 单指令单数据，单指令多数据，多指令单数据，多指令多数据 单指令单数据：一个时钟周期执行一个指令；最早期的电脑 单指令多数据：任何时钟周期，处理单元执行相同的指令。GPU和向量处理器x86 avx指令。现在这种处理器很常见。 多指令单数据：only experimentby CMU in 1971, could be used for f.
计算机系统：并行计算详解，超全！！
m0_72410588的博客
08-28 5126
并行计算是指在计算过程中同时执行多个任务或操作，以提高计算效率的技术。与传统的串行计算相比，它能够利用多个处理单元或计算资源同时进行计算，从而更快地完成任务。
计算机体系结构：并行度与并行体系结构的分类
_
04-27 535
共享内存的多处理器系统）中，通过创建并行执行的线程来开发数据级并行（如多线程并行处理同一数据集）或任务级并行（如多个线程执行不同的子任务）。这些任务通常在独立的计算节点上执行，相互间通信和同步相对较少，适用于处理大量独立、并行的任务或服务请求。向量处理器或图形处理器（GPU）设计为一次对一组数据（向量或数组）执行相同的单条指令，实现大规模数据级并行。利用编译器的帮助和硬件支持（如流水线、超标量架构、推测执行等技术），在单个处理器内同时执行多条指令，以减少指令执行的串行依赖，实现有限程度的数据级并行。
知识点二十九：并行计算
Mr_SCX的博客
02-07 3324
前言 时间复杂度是衡量算法执行效率的一种标准。但是，时间复杂度并不能直接跟性能划等号。在真实的软件开发中，即便在不降低时间复杂度的情况下，也可以通过一些优化手段，提升代码的执行效率。毕竟，对于实际的软件开发来说，即便是像 10%、20% 这样微小的性能提升，也是非常可观的。 算法的目的就是为了提高代码执行的效率。那当算法无法再继续优化的情况下，我们该如何来进一步提高执行效率呢？针对这个问题有一种非...
关于并行--分两类
I have a adream
03-05 835
并行操作可以分成两类： 第一类： 两个或更多个事件执行的先后顺序不影响执行结构，可以并行 第二类： 流水线操作 在实际应用中，第一类并行的算法设计比较难，第二类并行可以在原先串行的算法上加入多核的协助方式即可，实现起来较第一类简单 FGPA编程当中的并行算法绝大部分是第二类并行
并行计算总结
弄鹊
07-04 9774
并行计算基本概念、并行计算的实战、OpenMP、MPI
杂谈——并行计算的四种道路
qq_40583925的博客
03-31 1062
马上要找工作了呀…虽然鄙人方向是计算流体力学，但是这个方向找工作，呃…微妙…所以…我只好碰瓷人家并行方向。嘛，不过虽然不是专门做并行的，不过并行大规模的使用是没有瞎说的。这里在正式的面试之前，进行一个简单的总结。 目前笔者掌握的并行计算的方法有四种，分别是openMP并行，多线程并行MPI并行，以及CUDA并行。从前往后，从串行代码改写到并行代码的麻烦程度递增，不过加速比也是越来越好。这里要分别进行介绍(但愿面试第一轮面试前我能写完这个) openMP并行 OK！我们先从最简单的开始，openMP并行其实是
并行计算与集群技术（2）
weixin_51491733的博客
12-25 1028
云计算基础架构——集群技术 集群的基本概念 集群是一组独立的计算机（结点）的集合体，结点间通过高性能网络相连接，各结点除了作为一个单一的计算资源供用户使用外，还可以协同工作，并表示为一个单一的、集中的计算资源，供并行计算任务使用。集群是一种造价低廉、易于构建并且具有较好可扩展性的体 系结构。集群具有以下重要特征： 集群中的各个结点都是一个完整的计算机系统，结点可以是工作站，也可以是PC或对称多处理器SMP. 网络连接上通常使用如以太网、FDDI、光纤等商用网络设备，部分商用集群也采用专 用网络互联。 网络
并行计算相关知识
BBSETS的专栏
06-21 2536
并行计算是指具有多个处理和存储的硬件和软件系统、并发进程或多个程序在松稱合或集中控制的方式下进行任务处理的计算方式
计算机体系结构_计算机体系结构——并行度与并行架构的分类
weixin_39865277的博客
12-15 1211
本文翻译摘录自“ComputerArchitecture : A Quantitative Approach (6th Edition)”。多种级别的并行度现在已经成为各类计算机设计的强有力的推动力量，能耗和成本则是最主要的约束。在应用程序中有以下两种并行度：1. 数据级并行(Data Level Parallelism，DLP)，该类并行度的出现是因为需要数据的操作会同时进行。2. 任...
什么是并行计算？
qq_27815483的博客
07-05 2449
本文主要介绍并行计算相关概念、并行计算条件、层次、并行计算机体系结构、并行程序设计基础等。
并行计算机系统结构基础
frostmelody 全网同名，大家多多关注呀~ 持续分享优质内容！
11-17 1385
并行性：计算机系统在同一时刻或者同一时间间隔内 进行多种运算或操作并行性包括两方面的含义从处理数据的角度来看，并行性等级从低到高可分为。
[并行计算] 1. 并行计算简介
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魔豆（Magicbean）的博客
07-20 5万+
这篇帖子旨在为并行计算这一广泛而宏大的话题提供一个非常快速的概述，作为随后教程的先导。因此，它只涵盖了并行计算的基础知识，实用于刚刚开始熟悉该主题的初学者。
并行计算开发了解
weixin_33831196的博客
08-03 184
今天看了一些并行计算方面的资料，写一些收获吧，因为研究的并不深，也并不打算做专业解释，只是从一个程序员的角度，谈一些并行计算开发方面一些初步了解。并行计算方面的开发库，直到今天，搜起来有TBB,PPL,openMP,POP-cppPOP-cpp 在github上可以搜到，感觉比较高大上，强调分布式的并行计算，这种环境感觉一般人接触不到，其他三个库感觉都是单机的并行计算。TBB...
并行计算(1)：概述
小龙王2010
05-18 1939
并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多台计算机协同合作解决计算问题的过程，其主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。  图1：计算原理 并行计算是相对于串行计算——即在单个计算机(具有单个中央处理单元)上执行的操作，所提出的。具体的说，并行计算是在多台(并行)计算机上将一个应用任务分解成多个子任务，分配给不同的处理器，各个处理器之间相互协同，同时执行子任
并行计算分类安装flynn
最新发布
11-25
并行计算是指将复杂的任务分解成小部分，在多个处理器或计算单元上同时执行，通常用于提升计算性能。Flynn架构是一种理论上的计算机体系结构分类，它根据数据流和控制流的方向，将计算机划分为三个维度： 1. **SISD (Single Instruction, Single Data)**: 单指令单数据模型，所有处理器执行同一份指令集，适用于传统的串行计算环境。 2. **MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data)**: 多指令多数据模型，每个处理器都有独立的指令流和数据流，适用于并行计算，例如多核CPU或GPU。 3. **SIMD (Single Instruction, Multiple Data)**: 单指令多数据模型，所有处理器执行相同的指令，但针对不同的数据，常用于大量向量运算的场景，如神经网络计算。 4. **MIMD/SIMD (Multiple Instruction, Multiple Data with SIMD support)**: 结合了MIMD和SIMD的特点，某些处理器支持SIMD操作，其余处理器处理普通MIMD任务。 要安装Flynn架构，特别是如果你提到的是Flynn开源项目，它是一个基于云的分布式系统平台，需要按照以下步骤操作： 1. **下载源码**：从GitHub或其他官方仓库获取Flynn的源代码。 2. **配置环境**：确保拥有必要的开发工具，比如Go语言（如果它是Flynn的核心语言）和其他依赖库。 3. **构建和安装**：按照项目的文档指引进行编译和安装，可能包括设置环境变量、初始化集群等步骤。 4. **部署服务**：将应用程序部署到Flynn平台上，利用其分布式特性进行并行处理。 注意：实际安装过程可能会因版本更新和特定的操作系统而有所不同，建议查阅最新的官方文档或社区指南。
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