alaclp的专栏

国内首个基于Windows操作系统的GPU高性能计算集群研制成功 一个普通的实验室里，在一台普通的台式机上发出一条集群工作的指令，通过一个小小的交换机，三台计算机同时进行演算，一个蒙特卡洛的计算问题在3秒钟内就完成了，比单独由一台机器完成的速度提高了60倍以上。这个简单例子的演示让笔者直观地了解了“基于Windows操作系统的GPU高性能计算集群”。 日

向量化与并行计算 (2012-05-11 11:10) 应用场景决定知识的储备与工具的选择，反过来，无论你选择了什么样的工具，你一定会努力地把它改造成符合自己应用场景所需的那个样子。从这个道理来说，我选择了R作为数据挖掘人员手中攻城陷池的那把云梯，并努力地把它改造成自己希望的那个样子。我最初接触到专门用于科学计算的工具，是大名鼎鼎的matlab，正如它帮助了无数中国学生顺利毕业的赫

R安装并行计算工具包snowfall实现并行运算 资源：http://cran.r-project.org/web/packages/snowfall/vignettes/snowfall.pdfhttp://journal.r-project.org/2009-1/RJournal_2009-1_Knaus+et+al.pdfhttp://www.informatik.uni

PowerGraph: Distributed Graph-Parallel Computation on Natural Graphs(OSDI'12)  2013-02-28 18:30:21|  分类： 迭代图计算|字号 订阅本文先提出了已有的并行图处理系统中的挑战，然后介绍了PowerGraph的解决方案，并提出了一种针对Power-Law图的有效分

发表于16小时前| 5691次阅读| 来源优快云| 17 条评论| 作者仲浩大数据HadoopGraphChi摘要：1636节点Hadoop集群需处理7个小时的工作量，Mac Mini只用一个小时就完成了，听起来有些天方夜谭，然而涉及到算法问题，似乎一切都有可能。小小的Mac Mini计算性能可以超过由1636个节点组成的Hadoop集群，即使是在某些用例下听起来也更

Parallel Python实现了一种简易的分布式计算方法。

转载自http://blog.163.com/litianyichuanqi@126/blog/static/1159794412012387453794/并行计算：并行计算是相对于串行计算来说的。可分为时间上的并行和空间上的并行。 时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。并行计算的目的就是提供单处理器无法提供的性能（处理器能力或存储器