并行性

并行结构

H.T.关于并行结构的论文

算法与数据结构 2 2024-07-18

基于并行传输的MRI水选择性成像优化

这段Matlab代码展示了如何利用并行传输技术优化MRI水选择性成像中的激发脉冲。代码中包含一个8通道3T MRI系统的示例数据集，用于测试基于并行传输的优化算法，并生成包含4个元素的光谱空间脉冲和一个1-3-3-1二项式脉冲进行对比。 代码库 /lib 中包含： 用于最小二乘优化的代码 用于生成系统矩阵的代码 用于生成MRI扫描仪可使用的脉冲和梯度波形的代码 请注意，生成射频和梯度波形的函数已经过时，仅供演示使用，尚未经过全面测试。 该代码已在Matlab R2014b上测试，预计可以与旧版本兼容。

Matlab 4 2024-05-25

PostgreSQL并行问题

PostgreSQL并行控制机制：MVCC、2PL、封锁。

PostgreSQL 4 2024-05-13

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。

Matlab 2 2024-05-16

MPI并行WARSHALL算法

MPI并行实现WARSHALL算法

算法与数据结构 3 2024-05-25

异质信息网络相似性度量的并行化算法研究与实现

近年来，异质信息网络的研究受到全球广泛关注，涉及聚类、分类、推荐等多个领域。异质信息网络由不同类型的节点和边构成，具有复杂的结构和丰富的语义信息，能够全面反映系统中的组成对象及其关系。节点相似性度量是实现聚类、推荐等任务的基础。目前，国内外提出多种解决方法，HeteSim算法是典型代表。该算法基于双向随机游走，传统的单节点计算已无法满足其快速计算需求，因此开发适用于集群环境的并行化算法成为重要课题。基于Spark分布式计算框架，研究并实现了HeteSim的并行化算法，主要改进在于基于矩阵乘法的并行化策略，以解决传统算法的内存消耗、网络开销和执行时间长的问题。

算法与数据结构 2 2024-07-17

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。

算法与数据结构 2 2024-07-17

并行数据处理(ETL)在云计算与数据挖掘中的重要性

并行数据处理(ETL)操作分为普通ETL和链式ETL，涵盖清洗、转换、集成、计算、抽样、集合、更新等多个类别，在云计算和数据挖掘中扮演着关键角色。

数据挖掘 2 2024-07-17

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。

数据挖掘 6 2024-05-01

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。

算法与数据结构 3 2024-05-31