数据并行

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并行结构
H.T.关于并行结构的论文
PostgreSQL并行问题
PostgreSQL并行控制机制:MVCC、2PL、封锁。
并行电阻计算工具
rparallel3 m文件函数,用于并行计算n个电阻器的总电阻。
MPI并行WARSHALL算法
MPI并行实现WARSHALL算法
GPU加速高性能数据并行计算
数据库技术的进步、数据挖掘应用的兴起、生物基因技术的不断发展以及历史数据规模的爆炸式增长, 都对高性能计算提出了更高的要求。虽然分布式系统可以部分解决大型计算问题, 但是其通信开销大、故障率高、数据存取结构复杂且开销大、数据安全性和保密性难以控制等问题依然存在。而计算机处理器, 特别是GPU技术的快速发展, 为高性能数据并行计算提供了新的解决方案。
算法与并行计算
今天的软件并行程序开发工具与硬件潜力之间存在着一个巨大的软件鸿沟。这些工具需要程序员手动干预以实现代码的并行化。编写并行计算程序需要对目标算法或应用程序进行深入研究,比传统的顺序编程更为复杂。程序员必须了解算法或应用程序的通信和数据依赖关系。本书提供了探索为特定应用程序编写并行计算程序的技术。
GreenplumDB:大规模并行处理利器
GreenplumDB是一款开源大规模并行数据仓库,具备以下特性:- 基于MPP架构,实现海量数据加载和分析- 优化查询,支持大数据超高性能分析- 多态数据存储和执行,提升数据处理效率- 集成Apache MADLib,提供高级机器学习功能GreenplumDB与PostgreSQL、PostGIS等工具协同,构建一体化数据架构。
CUDA并行编程架构术语解析
SP (流式多处理器):CUDA设备上执行指令的处理单元。 SM (流式多处理器簇):一个包含多个SP的集群,负责执行线程块。 线程:CUDA程序中最小的可执行单元,由一个内核函数实例化。 线程块:一组线程,在SM上并行执行。 网格:一组线程块,在所有SM上执行。 Warp:线程块中的32个连续线程组成的子组,在SM上一起执行指令。
优化Oracle并行查询的技巧
详细解析如何优化Oracle10g的并行查询,内容涵盖全面且深入。
海量数据高效处理:并行运算工具实践指南
图像识别、语音分析、数据挖掘:并行计算助您事半功倍 面对海量数据,如何高效完成图像识别、语音分析和数据挖掘任务?并行运算工具提供解决方案! 并行运算工具: 针对大规模数据集,提供高效处理能力。 加速图像识别算法,提升处理速度与精度。 助力语音分析任务,实现快速高效的特征提取和模型训练。 赋能数据挖掘过程,快速分析海量数据,挖掘潜在价值。 实用参考资料: Apache Spark Hadoop CUDA