并行计算_mpi编程手册（完整版）.pdf

CUDA，ComputeUnifiedDeviceArchitecture的简称，是由NVIDIA公司创立的基于他们公司生产的图形处理器GPUs（GraphicsProcessingUnits,可以通俗的理解为显卡）的一个并行计算平台和编程模型。
通过CUDA，GPUs可以很方便地被用来进行通用计算（有点像在CPU中进行的数值计算等等）。
在没有CUDA之前，GPUs一般只用来进行图形渲染（如通过OpenGL，DirectX）。
开发人员可以通过调用CUDA的API，来进行并行编程，达到高性能计算目的。
NVIDIA公司为了吸引更多的开发人员，对CUDA进行了编程语言扩展，如CUDAC/C++,CUDAFortran语言。
注意CUDAC/C++可以看作一个新的编程语言，因为NVIDIA配置了相应的编译器nvcc,CUDAFortran一样。

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GPU并行计算加速的实时可视外壳三维重建及其虚实交互

CUDA9具有强大的并行计算平台和编程模型。
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并行计算实验使用MPI计算N体问题代码，命令：mpiexec-n1EXP3.exe64101g。

并行计算大作业：矩阵乘法报告

天津大学并行计算多线程求pi并进行性能分析实验C语言实现资料包含源代码以及实验报告

这本最畅销的计算机组成书籍经过全面更新，关注现今发生在计算机体系结构领域的革命性变革：从单处理器发展到多核微处理器。
此外，出版这本书的ARM版是为了强调嵌入式系统对于全亚洲计算行业的重要性，并采用ARM处理器来讨论实际计算机的指令集和算术运算，因为ARM是用于嵌入式设备的最流行的指令集架构，而全世界每年约销售40亿个嵌入式设备。
与前几版一样，本书采用了一个MIPS处理器来展示计算机硬件技术、流水线、存储器层次结构以及I/O等基本功能。
此外，本书还包括一些关于x86架构的介绍。
　　本书主要特点　　·采用ARMv6（ARM11系列）为主要架构来展示指令系统和计算机算术运算的基本功能。
　　·覆盖从串行计算到并行计算的革命性变革，新增了关于并行化的一章，并且每章中还有一些强调并行硬件和软件主题的小节。
　　·新增一个由NVIDIA的首席科学家和架构主管撰写的附录，介绍了现代GPU的出现和重要性，首次详细描述了这个针对可视计算进行了优化的高度并行化、多线程、多核的处理器。
　　·描述一种度量多核性能的独特方法——“Rooflinemodel”，自带benchmark测试和分析AMDOpteronX4、IntelXeon5000、SunUltraSPARCT2和IBMCell的性能。
　　·涵盖了一些关于闪存和虚拟机的新内容。
　　·提供了大量富有启发性的练习题，内容达200多页。
　　·将AMDOpteronX4和IntelNehalem作为贯穿本书的实例。
　　·用SPECCPU2006组件更新了所有处理器性能实例。

基于并行计算的数据流处理方法研究_周勇.caj

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。