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mpi
- 搭建MPI集群，实现矩阵运算，对比不同线程不同规模允许时间，对比加速比。-MPI cluster structures, implement matrix operations, comparison of different threads of different sizes to allow time, compared to speedup.
OMP_TEST
- OpenMV小程序，在vs2013中采用OMP编程实现读取一个文件中的数据，文件中数据的第一行为数据个数，第二行为实际数据，数据间以空格隔开。判断第二行的数据中有多少个水仙花数。判断过程利用MPI采用多个线程进行。-Using OMP program implemented in vs2013 read data in a file, the first acts of the number of data files in the data, and the second actual beh
tst_eventdriven
- 这是一个事件驱动异步、线程池的代码。使用actor模式。里面蕴含的思想方法有一定启发意义。-This is an event-driven asynchronous thread pool code. Using the actor model. Which contains a certain way of thinking instructive.
matrix_mult
- 在C++11的基础上采用4种不同方法实现了多线程并发矩阵与向量乘积，矩阵转置与矩阵乘积，Linux下编译，需连接pthread库。-Using four different methods on the basis of C++ 11 is implemented on a multi-threaded matrix and vector product, matrix transpose and matrix multiplication, Linux compiler, connect pt
parallel
- 一种多进程进行并行计算的程序，不采用线程池方法。用多进程并行计算加快运行速度。例子中采用并行多进程取最大值。-A multi-process procedure performed in parallel computing, do not use the thread pool method. Parallel computing using multiple processes to run faster. Examples of parallel multi-process takes a
Colfax-HOW-Day-01
- 介绍了英特尔至强处理器和英特尔Xeon Phi协处理器和讨论它们的功能和目的。我们也开始介绍便携式的，面向未来的并行编程和讨论在英特尔MIC架构的高性能的先决条件：线程的并行性，矢量化和优化的内存访问模式。本课程将介绍本地的规划模型英特尔Xeon Phi协处理器，允许重用代码的应用程序设计为通用的CPU。会议的实践部分演示了如何在Linux操作系统（OS）在主机上运行的操作系统间的协处理器，以及如何使用英特尔的编译器上运行的处理器的本地应用程序。-Intel Architecture In
Colfax-HOW-Day-04
- 引入了线程并行，OpenMP并行框架。讨论的主题包括：使用线程来利用多个处理器内核，线程和数据并行，协调使用OpenMP线程的创建和团队他们处理循环和树木的任务。OpenMP的讨论提到控制线程的数量，控制变量条款和范围的共享，循环调度模式，使用互斥锁来保护竞争的条件，并与线程私有变量减少并行可扩展的方法。讲座部分的结论与讨论的一般方法来实现在计算应用中的并行的机会。动手部分演示了使用OpenMP并行串行计算和论证了循环变量共享，在一个应用实例进行数值积分的互斥和并行还原。-Session 4 i
pjocess
- 对windows tool help api封装的COM组件,用于显示进程,线程,模块列表等-For Windows tool help API encapsulation of COM component, is used to display process, thread, module list, etc
duo
- 代码主要实现了单线程、多线程求π的计算方法，在集群上运行，比较时间。-The code mainly implements the single-thread, multithreaded method of calculating π, runs on the cluster, compares the time.
myFirstKernel
- 启动内核--从“myFirstKernel”模板开始。 Part1：使用指针d_a为内核的结果分配设备内存。 Part2：使用1-D的1-D网格来配置和启动内核 线程块。 Part3：让每个线程设置一个d_a的元素，如下所示： idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x d_a [idx] = 1000 * blockIdx.x + threadIdx.x Part4：将d_a中的结果复制回主机指针h_a。 Part5：验证结果是否正
reverseArray_singleblock
- 反向阵列(单块)-- 给定指针d_a中的输入数组{a0，a1，...，an-1}，将反向数组{an-1，an-2，...，a0}存储在指针d_b中 A: 从“reverseArray_singleblock”模板开始 B: 只有一个线程块启动，以反转一个大小的数组 N = numThreads = 256个元素 C: 第1部分（共1个）：所有你需要做的是实现内核的“reverseArrayBlock（）” D:每个线程将单个元件移动到相反的位置, 从d_a指标读取输入,
reverseArray_multiblock
- 反向阵列（multiblock）: 给定指针d_a中的输入数组{a0，a1，...，an-1}，将反向数组{an-1，an-2，...，a0}存储在指针d_b中 A: 从“reverseArray_multiblock”模板开始 B:多个256线程块启动,要颠倒大小为N，N / 256块的数组 第1部分：计算要启动的块数 第2部分：实现内核reverseArrayBlock 请注意，现在您必须同时进行计算 块内的相反位置 反向偏移到块的开始(Reverse array
combation caculation
- Intel编译器的自动并行化功能可以自动的将串行程序的一部分转换为线程化代码，适用于多核或多处理器的共享内存系统，OpenMP是C/C++ 和Fortan等的应用编程接口，已经被大多数计算机硬件和软件厂家所标准化。(Automatic parallelization of serial program function can automatically convert a portion of the thread of Intel code compiler, shared memory s
mpich2-1.4.1p1.tar
- MPI简介多线程是一种便捷的模型,其中每个线程都可以访问其它线程的存储空间。因此,这种模型只能在共享存储系统之间移植。(MPI introduction to multithreading is a convenient model in which each thread can access the storage space of other threads. Therefore, this model can only be transplanted between shared sto
C++并发编程实战
- 本书是基于C++11新标准的并发和多线程编程深度指南(C++ Concurrency in Action)
matmul.tar
- 矩阵乘法的多线程并行实现，包括：simple，采用openmp对索引顺序ijk（一般写法）的循环实现并行；opt，采用openmp对索引顺序ikj（向量化友好）的循环实现并行；mkl，调用高性能数学库实现矩阵乘法。(Multi-thread parallelization of matrix-matrix multiplication: "simple" case, ijk loop (usual pattern); "opt" case, ikj (ve
并行计算导论(原书第2版) 清晰PDF
- 并行计算导论系统介绍涉及并行计算的体系结构、编程范例、算法与应用和标准等。覆盖了并行计算领域的传统问题，并且尽可能地采用与底层平台无关的体系结构和针对抽象模型来设计算法。书中选择MPI(Message Passing Interface)、POSIX线程和OpenMP这三个应用*广泛的编写可移植并行程序的标准作为编程模型，并在不同例子中反映了并行计算的不断变化的应用组合。(ntroduction to Parallel Computing System introduces the archit