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CUDA_Introduction
- 中科院讲授的CUDA教程PPT，名称“高性能计算的新发展--基于图形处理器的并行计算及CUDA编程”，共计64页，涉及CUDA理论及应用的诸多方面，价值很高。-CAS taught CUDA tutorial PPT, the new development of high-performance computing- based on parallel computing and CUDA GPU Programming name, a total of 64, CUDA involvin
High-performance-computing
- 中科院高性能计算平台培训ppt，介绍了高性能计算平台使用方法。-CAS high-performance computing platform training ppt, introduced the high-performance computing platform to use.
mpi
- 高性能计算：使用mpi实现快拍算法的并行化的代码。-High Performance Computing: Use mpi realize snapshot algorithm parallelization of code.
paralle_computing
- 并行计算就是在并行计算机或分布式计算机等高性能计算系统上所作的超 级计 算，其物质基础是高性能并行计算机 （ 包括分布式网络计算机）。 本章首先从当代科学与工程问题的计算需求出发，先简单地讨论并行计算与计算科学；然后讨论并行计算机系统的互连，包括静态互连网络、动态互连网络和标准互连网络；最后讨论并 行 计 算 机 的 系 统 结 构 模 型、并行计算机的存储访问模型以及并行计算机的存储组织 （ 层次存储技术和高速缓存一致性问题 ） -Parallel computing is done on
mpi
- 高性能计算与云计算 实验报告 ——MPI 求最短路径 本实验的目的是通过练习掌握分布存储并行编程的知识和技巧。 1. 了解并行算法的设计方法 2. 掌握MPI并行程序编写的基本步骤 3. 掌握MPI编程环境和工具的使用 4. 了解MPI程序调试和调优的技巧 -High-performance computing and cloud computing lab report MPI seeking purpose of this experiment is th
MapReduce
- 高性能计算与云计算 实验报告 ——Map/Reduce编程 本实验的目的是通过练习掌握Map/Reduce编程的知识和技巧: 1) 熟悉建立分布式高性能计算平台Hadoop的基本步骤 2) 掌握用Map/Reduce编写并行计算程序的基本方法 3) 了解Map/Reduce计算程序在Hadoop下的运行和调试机制 -High-performance computing and cloud computing lab report Map/purpose of th
OpenMP
- 高性能计算与云计算 实验报告 ——共享存储编程 本实验的目的是通过练习掌握共享存储并行编程的知识和技巧。 1) 掌握OpenMP并行程序编写的基本步骤 2) 熟悉OpenMP编程环境和工具的使用 3) 了解OpenMP程序调试和调优的技巧 -High-performance computing and cloud computing lab report- shared storage Programming purpose of this experiment
MPI-Parallel-design
- mpi并行设计资料 高性能计算并行编程技术-mpi parallel design
MPI
- 里面包含两本MPI的经典书籍和一份PPT。 MPI并行程序设计自学教程.PPT MPI与OpenMP并行程序设计：C语言版 高性能计算之并行编程技术-MPI并行程序设计(完整版)-MPI which contains two classic books and a PPT. MPI parallel programming self-paced tutorial .PPT MPI and OpenMP parallel programming: C language vers
dot
- CUDA并行计算向量点积，是GPU高性能计算的代码-CUDA parallel computing vector dot product, is the code GPU High Performance Computing
add_loop_long_blocks
- CUDA并行计算向量加法，是GPU高性能计算的代码-CUDA parallel computing vector addition, the code GPU High Performance Computing
julia_gpu
- CUDA并行计算JULIA集，是GPU高性能计算的代码-CUDA Parallel Computing JULIA set, the code GPU High Performance Computing
heat
- CUDA并行计算热传导变化，是GPU高性能计算的代码-CUDA parallel computing thermal conductivity changes, the code GPU High Performance Computing
mpiyingyong
- MPI的应用，主要是高性能计算方面利用MPI进行并行计算，并且提供时间函数，判断并行计算与常规计算的区别与优劣-MPI applications, primarily high-performance computing use MPI parallel computing, and to provide a function of time to determine the difference between computing and parallel computing with the
torque-2.3.10.tar (1)
- 最初由NASA的Ames研究中心开发，主要为了提供一个能满足异构计算网络需要的软件包，用于灵活的批处理，特别是满足高性能计算的需要，如集群系统、超级计算机和大规模并行系统。PBS的主要特点有：代码开放，免费获取；支持批处理、交互式作业和串行、多种并行作业，如MPI、 PVM、HPF、MPL；PBS是功能最为齐全, 历史最悠久, 支持最广泛的本地集群调度器之一. PBS的目前包括openPBS, PBS Pro和Torque三个主要分支. 其中OpenPBS是最早的PBS系统, 目前已经没有太多后
4_GPUIntro
- GPU 基本介绍 包括GPU与GPGPU的兴起，GPU加速与高性能计算，Nvidia CUDA简介。(The Basic Introduction of GPU)
HPC解决方案_V100R001C08_HPL性能测试指导书_01
- 高性能计算（HPC）解决方案，性能测试指导书，一部非常实用的高性能测试知道书(I am sorry I know little english I am a new student this is hpc book thanks!)
43680502For-SPH
- 高性能计算的应用涉及多个学科， 如何更好地为我校的学科建设和科研提供优质服务一 直是我们思考的问题。 受专业领域的局限， 我们不可能熟悉每个学科的应用领域及其需求， 因此， 希望我校高性能计算平台的用户能提供一点使用心得、 经验、 技巧供大家分享， 用于 解决高性能计算在本专业领域的应用过程中的具体问题， 做到一事一议。 如能通过大家的努 力， 不断地积累和传承， 我校的高性能计算终究能取得一些成果并在国内高性能计算领域占 有一席之地。 在此， 我们对热情参与和积极支持我校高性能计算应
人脸识别dlib19.10
- 一个机器学习的开源库，包含了机器学习的很多算法，使用起来很方便，直接包含头文件即可，并且不依赖于其他库（自带图像编解码库源码）。Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域,包括机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境。
dice-2.0-beta.16
- DICe是一个开源的数字图像相关（DIC）工具，用于外部应用程序中的模块或作为独立的分析代码使用。它的主要功能是从数字图像序列中计算全场位移和应变，以及物体的刚体运动跟踪。所分析的图像通常是一个正在进行特征化实验的材料样品，但是DICe也可以用于其他应用（例如，轨迹跟踪）。DICe是机器可移植的（Windows、Linux和Mac），可以有效地部署在高性能计算平台上（DICe使用MPI并行和线程内核并行）。DICe的功能可以通过定制的库接口、DICe类的源代码集成或独立的可执行文件来调用。(DI