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GPUmat并行计算
GPUmat Matlab<em>并行计算</em>说明文档
opencv与cuda的结合使用
OpenCV的gpu模块提供了有cuda实现的很多并行函数,但有时候需要自己写并行函数并与已有的opencv函数结合使用,而opencv是一个开源的函数库,我们可以很轻松的看到其内部的实现机制,可以根据他已有的函数比葫芦画瓢来写一个自己的cuda并行函数。 所需要使用的gpu的关键的类有:GpuMat 和 PtrStepSz这两个类。 其中GpuMat主要是用于将内存中的数据上传到现存中,而Pt
闵大荒之旅(五) ----- OpenCV与CUDA编程的结合
参考http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3528711.html博客,加之以实践环节,我们可以知道有几种使用到GPU运算的方法:                     1.利用OpenCV中提供的GPU模块                 2.单独使用Cuda API编程                 3.利用OpenCV中提供接口,并结合Cuda API...
OpenCV+CUDA入门教程之五---GpuMat详解
目录 一、简介 二、构造函数 二、GpuMat::upload、GpuMat::download 三、GpuMat与PtrStepSz、PtrStep 四、深复制与浅复制 五、其他成员函数 一、简介 GpuMat可以从其命名看出,它是“GPU”版本的Mat,绝大部分接口和Mat相同,功能也类似。 和Mat相比,GpuMat多了两个成员函数upload和download,分别...
OpenCV+CUDA入门教程之六---访问GpuMat的每一个元素
目录 一、CUDA极简入门教程 二、访问GpuMat的每个元素 一、CUDA极简入门教程 本部分只是CUDA 的一个超级简单且不完整的内容,关于CUDA配置和编程,请参考官方文档或其他教程。 1、Kernel Kernel是在GPU上执行的函数,访问的数据都应该在显存中;函数没有返回值,需用void作为返回类型;语法和C++相同,也能使用C++的一些标准库函数(因为这些库函数有GPU实...
CUDA中加减以及转置运算(GPU)
CUDA中加减以及转置运算(GPU) 并且把CUDA自带的矩阵X乘的cublasSgemm函数稍稍封装 用起来很是方便。
opencv GPU 简单遍历图像
template __global__ void compute_kernel(int height, int width, const PtrStepb img ,PtrStepb dst) { const int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; const int y = bl
CUDA学习--矩阵乘法的并行运算
1. CUDA学习步骤 CPU实现 a*b = c 的矩阵乘法(矩阵尺寸是n*m的,n和m大于1000) <em>下载</em> https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,安装好cuda 将cpu代码移植到cuda。将CPU值传入GPU,使用cuda计算,与cpu结果对比。 优化思路1:将矩阵分块进行计算 优化思路2:使用share memory进行优化 优化思路3:将数
GPUmat使用说明
GPUmat是将matlab程序在gpu上运行实现加速的工具包,次文档为GPUmat的使用说明,有详细的库函数介绍。
OpenCV GPU 简单遍历图像
OpenCV GPU 简单遍历图像
OpenCV2学习笔记(二十一):GPU模块小记
接触一下OpenCV里一个之前没有接触的模块:GPU。目前,OpenCV中已提供了许多GPU函数,直接使用OpenCV提供的GPU模块,可以完成大部分图像处理的加速操作。该方法的优点是使用简单,利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输,而且不需要关注内核函数调用参数的设置。
opencv的GPU编程(一)
最近在做人脸检测的速度优化工作,对OPENCV下利用GPU加速人脸检测做了一些了解,现对齐进行梳理,了解下大概,主要内容来自 OPENCV tutorial on GPU 首先,是关于OPENCV上GPU的一些说明。1.GPU有自己的内存,当你把Mat类型数据从硬盘读入到系统内存后,为了使用GPU模块,还必须将数据上传到GPU,GPU计算完后,再将计算结果<em>下载</em>下来,上传和<em>下载</em>一般比较耗时,因此不
OpenCV学习笔记(四十四)——初探GPU
好久没有更新啦,感觉最近没有什么特别的收获值得和大家分享,还是有些懒,TLD结束了也没有写个blog做总结。还是和大家分享一下OpenCV的一个大家很少接触的模块吧——GPU。这个部分我接触的也是很少,只是根据教程和大家简单交流一下,如果有高手有使用心得,欢迎多多批评。 OpenCV的GPU模块只支持NVIDIA的显卡,原因是该部分是基于NVIDIA的CUDA和NVIDIA的NPP模块实现的。而
并行计算导论(原书第2版) 中文清晰PDF
<em>并行计算</em>导论系统介绍涉及<em>并行计算</em>的体系结构、编程范例、算法与应用和标准等。覆盖了<em>并行计算</em>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<em>并行计算</em>的不断变化的应用组合。本书结构合理,可读性强,加之每章精心设计的习题集,更加适合教学。 本书论述清晰,示例生动,并附有大量习题,适合作为高等院校计算机及相关专业本科生和研究生的教材或参考书。原版自1993年出版第1版到2003年出版第2版以来,已在世界范围内被广泛地采用为高等院校本科生和研究生的教材或参考书。 <em>并行计算</em>导论(原书第2版) 清晰PDF 内容简介 本书全面介绍<em>并行计算</em>的各个方面,包括体系结构、编程范例、算法与应用和标准等,涉及<em>并行计算</em>的新技术,也覆盖了较传统的算法,如排序、搜索、图和动态编程等。本书尽可能采用与底层平台无关的体系结构并且针对抽象模型来设计处落地。书中选择MPI、POSIX线程和OpenMP作为编程模型,并在不同例子中反映了<em>并行计算</em>的不断变化的应用组合。 本书论述清晰,示例生动。并附有大量习题。适合作为高等院校计算机及相关专业本科生和研究生的教材或参考书。 作者简介 Ananth Grama 普度大学计算机科学系的副教授,研究领域是并行和分布式系统和应用的不同方面。Anshul Gupta IBM T.3J.3Watson Research Center的研究人员,研究领域是并行算法和科学计算。George Karypis 明尼苏达大学计算机科学和工程系的副教授,研究领域是并行算法设计.数据挖掘和生物信息学等。Vipin Kumar 明尼苏达大学计算机科学与工程系的教授,美国军用高性能计算研究中心的主任,研究领域是高性能计算. 用于科学计算问题和数据挖掘的并行算法
Matlab_并行计算工具箱
对Matlab <em>并行计算</em>工具箱,进行详细介绍!比较简单实用!希望对大家有帮助!
高性能并行计算
高性能<em>并行计算</em> 高性能<em>并行计算</em> 高性能<em>并行计算</em> 高性能<em>并行计算</em>
并行计算导论PDF 第2版 中文版
《<em>并行计算</em>导论(原书第2版)》本书系统介绍涉及<em>并行计算</em>的体系结构、编程范例、算法与应用和标准等。覆盖了<em>并行计算</em>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。这里上传的是第2版的中文版
《CUDA高性能并行计算》阅读摘要
这本书从实例出发,并详细介绍了开发环境的配置,容易上手,挺适合初学者看的。 ch1 CUDA运行环境以及两个串行运算例程distV1和distV2 ch2 CUDA并行编程模式介绍 ch3 一维数组并行化方法 __device__关键字:函数仅在设备上调用和执行 __global__关键字:函数在host端调用,在设备上执行 __host__关键字:默认,在host调用
天津大学并行计算往年考试题型
2018考试题型简单题1<em>并行计算</em>2MPI3集群4UMA5域分解简答1MPI组通信2加速比3同步方法计算1系统内存 课件2前缀和 填数伪代码1MPI行列式计算2wordcount论述考前给题往年...
OpenCL异构并行计算(完整版)
本书基于OpenCL 2.0标准,清晰地阐述了OpenCL的API,编程模型,交互与通信机制以及平台支持,对OpenCL 2.0新引入的SVM机制、管道和原子操作等进行了深入讲解
autodyn并行计算软件(含Platform_MPI)
autodyn<em>并行计算</em>软件,无需繁琐设置,意见提交<em>并行计算</em>
CUDA高性能计算并行编程
CUDA高性能计算并行编程CUDA高性能计算并行编程CUDA高性能计算并行编程
并行计算 结构·算法·编程 第3版
<em>并行计算</em> 陈国良编著 呵呵 大家来<em>下载</em> 是第三版
OpenCV+CUDA入门教程之四---数据类、数据类相关函数和同步类
OpenCV+CUDA入门教程之四---数据类、数据类相关函数和同步类
[并行计算]Matlab并行计算工具箱(Parallel Computing Toolbox)官方文档教程中文版(1)
Arranged By Zhonglihao @ 2018 **请确认Matlab安装时点选了<em>并行计算</em>工具箱 第一章:parfor循环<em>并行计算</em> parfor循环介绍 parfor循环是Matlab<em>并行计算</em>工具箱用于<em>并行计算</em>单循环的工具,并行度与CPU所具备的核心数有关,一般来说,经过处理的for循环都能够改为parfor循环以提高并行处理速度。Matlab中的CPU并行处理功能如下图所示进...
OpenMP并行计算程序设计基础 pdf高清版
OpenMP是由The Board of the OpenMP Architecture Review Board(ARB)提出的一套用于共享内存并行系统的多线程程序设计标准。目前,OpenMP仅支持C、C++和Fortran语言。由于OpenMP是一种共享存储的标准,所以在非共享存储系统上不能使用,如集群(Cluster)(目前在非共享存储系统上并行主要采用MPI)。简而言之,OpenMP就是一种多线程程序设计的标准,适合在个人计算机上进行<em>并行计算</em>。它提供了对并行算法的抽象描述,程序员只需在源代码中加入专用的pragma来指明,编译器将自动将程序进行并行。
【学习OpenCV】opencv gpu 编程笔记 编码技巧
1、编程思路:通过 gpu版本的cv库函数,但有一些限制
C++ AMP 用Visual C++加速大规模并行计算_(美)格雷戈里
C++ AMP 用Visual C++加速大规模<em>并行计算</em>_(美)格雷戈里,(美)米勒著2014.04北京:人民邮电出版社_P300_13493581
痛苦的并行之路----MATLAB工具箱安装
准备阶段 准备毕设的内容要做并行编程的内容,从导师那里得到了一个MATLAB的工具箱网址,之前没考虑过MATLAB的<em>并行计算</em>。 主要与GPU一起用,希望能够加快图像处理的速度。 网址:http://www.mathworks.com/discovery/matlab-gpu.html?requestedDomain=www.mathworks.com LZ选了与图像处理与计算机视觉、信号处
MATLAB并行计算工具箱使用
任务并行:parfor 数据并行:spmd (1)设置“集群配置文件管理器”: Home > Environment > Parallel > Manage Cluster Profiles. 参见:http://cn.mathworks.com/help/distcomp/clusters-and-cluster-profiles.html (2)单机运行: Home t >
可扩展并行计算技术、结构与编程.pdf
可扩展<em>并行计算</em>技术、结构与编程,作者黄铠、徐志伟,pdf版
中科大-陈国良-并行计算(PPT课件全)
中科大-陈国良-<em>并行计算</em>(PPT课件全),中科大-陈国良-<em>并行计算</em>(PPT课件全)
MPI并行计算
主要是mpi入门级操作,sendbuf,sendcount,sendtype, 发送方地址,发送方数据个数,发送方数据类型 dest,sendtag, 目标进程标识,发送消息标识 recvbuf,recvcount,recvtype,接收方的地址 个数 类型 source,recvtag,comm,status 源进程标识 接受消息标识 通信域 返回的状态
可扩展并行计算技术、结构与编程
《可扩展<em>并行计算</em>技术、结构与编程》的pdf版。CSDN上有一版,不全。这一版是全的PDF版本。
Mat 像素读取方式---at()和ptr()
转自:http://monkeycoding.com/?p=538 at()可用來讀取和修改某個像素值,通常用來對隨機位置的像素進行讀寫,就效率考量,並不適合用在循序查訪影像所有像素,以下用at()來讀取img的所有像素,並讓所有像素值加20: int widthLimit = img.channels() * img.cols; for(int height=0; height&amp;lt;im...
opencv读取图片和视屏
显示一幅图片我们首先将图片文件用imread读取然后存储到Mat类的对象中。#include #include using namespace cv; int main() { Mat img = imread("avatar.jpg"); // 在窗口中显示avatar imshow("avatar
并行计算基础.rar
<em>并行计算</em><em>并行计算</em><em>并行计算</em><em>并行计算</em><em>并行计算</em><em>并行计算</em><em>并行计算</em><em>并行计算</em><em>并行计算</em><em>并行计算</em><em>并行计算</em><em>并行计算</em><em>并行计算</em><em>并行计算</em><em>并行计算</em><em>并行计算</em>
(2015b版)Matlab并行计算工具箱手册
2015b版本Matlab带的<em>并行计算</em>工具箱的完全参考手册
OpenMP并行计算程序例子
OpenMP<em>并行计算</em>例子,主要包括简单例子、并行循环、常用函数、分段并行、嵌套并行、求π以及同步这些例子。所有例子都已经过测试。
并行计算&并发计算
1. 概念     wikipedia上,二者的定义如下: Parallel computing(<em>并行计算</em>) is a type of computation in which many calculations are carried out simultaneously, operating on the principle that large problems can of
MPICH2在windows7下的并行计算与拓展项目
前言: 本人研究方向是数值模拟,会经常用来fluent、delft3d等模拟软件以及C++、MATLAB、FORTRAN等编程语言进行编程数值模拟。由于实验室设备所限,在单机下算一个模型等程序会耗费大量时间,所以以C++课程设计为契机,开展C++在windows7下的mpi<em>并行计算</em>与拓展项目,并为MATLAB、FORTRAN等其他编程语言在windows系列以及Linux系列操作系统实践<em>并行计算</em>
Opencv的GPU操作汇总(一)
参考链接http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/gpu/gpu-basics-similarity/gpu-basics-similarity.html#gpubasicssimilarity Mat对象仅仅存储在内存或者CPU缓存中。为了得到一个GPU能直接访问的opencv 矩阵你必须使用GPU对象 GpuMat...
R语言并行计算(1)
终于知道了r的<em>并行计算</em>,哈哈,希望运行快,转载连接:1点击打开链接2 点击打开链接,这里只粘贴了第二个连接 众所周知,在大数据时代R语言有两个弱项,其中一个就是只能使用单线程计算。但是在2.14版本之后,R就内置了parallel包,强化了R的<em>并行计算</em>能力。parallel包实际上整合了之前已经比较成熟的snow包和multicore包。前者已经在之前的文章中介绍过了,而后者无法在win
并行计算与多核多线程技术 课程报告
<em>并行计算</em>与多核多线程技术   课程报告       专业        软件工程                   班级        计133-2                    学号     XXXXXXXXX                 姓名         XX           成绩 ____________________      
推荐几本书---GPU,并行算法,多核
《并行算法导论》《快速算法与并行型号处理》《并行程序设计C、MPI与OpenMPI》《多核程序设计》 《多核程序设计技术---通过软件多线程提升性能》《软件优化技术---IA-32平台的高性能手册》《Win32的多线程程序设计》《GPU编程精粹1》《GPU编程精粹2》《GPU编程精粹3》《Cg tutorial》
面向数据学科的带R,C++和CUDA-CRC案例的平行计算
实际上更多的示例是R语言(开源的统计分析软件),因分类中没有,故归到C++。书是好书,对有些朋友可能有用。象征性收2分----CSDN上都不收分多好!没那么多麻烦事。
OpencvGPU模块---GPU上的相似度检测
代码 你也可以在OPENCV源库文件夹中 samples/cpp/tutorial_code/gpu/gpu-basics-similarity/gpu-basics-similarity 找到源代码以及一些视频文件或者 从这里<em>下载</em> 。 完整的源码很长(因为其中包含了通过命令行参数进行应用程序和性能测量等无关代码)。因此在这里只出现一部分关键代码。 如果两个输入图像的相似,PSNR 返回一个浮...
CUDA编程之示例(GPU读取图像矩阵的像素值--未完待续
关于GPU编程的这些资料均是我早期的一些资料,趁出差这段时间整理下,所以就直接复制过来了,其中会有一些瑕疵,请读者朋友之争,以下的代码仅仅时验证,在VS上一通过切达到了预期的目的,接下来如果有时间我会编写并分享使用gpu编程实际应用过程中的经验教训和总结。 图像的纹理内存的读取方法: 特别注意:gpu上的tex2D(img,x,y)中的x,y坐标对应图像坐标是: X=0~cols,y
Opencv --- 图像像素遍历的各种方法
#include &lt;opencv2/core.hpp&gt; #include &lt;opencv2/imgcodecs.hpp&gt; #include &lt;opencv2/highgui.hpp&gt; #include &lt;iostream&gt; using namespace cv; using namespace std; // 记录时间信息 void PrintM...
CUDA 高性能并行计算入门
CUDA 高性能<em>并行计算</em>入门 (UPDATE IN 2018.3.8) 1.更新pitch索引操作的描述 概述 什么是CUDA? CUDA(Compute Unified Device Architecture)是 NVIDIA公司开发的一种计算架构,可以利用NVIDIA系列显卡对一些复杂的计算进行并行加速。 为什么要用CUDA加速? 在科学计算领域所要用到的计算往往不是我们熟知的...
opencv3UMat介绍,以及测试比较opencl,cuda性能
在opencv中,已经嵌入了opencl运行的方式,通过使用UMat对象,opencv会自动在支持OpenCL的设备上使用GPU运算,在不支持OpenCL的设备仍然使用CPU运算,这样就避免了程序运行失败,而且统一了接口。 一般正常基于CPU的读写视频一帧图像代码如下: cv::Mat inMat, outMat; vidInput >> inMat; cv::cvtColor(inMat
为什么opencv用GPU实现比用CPU实现的慢?
打算通过OpenCV的GPU模块优化现有代码的运行效率,怀抱着美好愿望开始了代码的改写工作。改写的过程并不顺利,遇到了不少问题。例如,gpu模块提供的接口非常坑爹,相当一部分不支持浮点类型(像histogram、integral这类常用的都不支持);又如,遇到阈值判断的地方,就必须传回cpu处理,因为gpu函数都是并行处理的,每改写完一个算法模块,就测试一下运行效率,有的时候是振奋人心,有的时候则
MPI与OpenMP并行计算的实验报告及源程序
MPI与OpenMP的一些<em>并行计算</em>代码和实验报告
并行计算导论
<em>并行计算</em>导论,<em>并行计算</em>导论,<em>并行计算</em>导论,<em>并行计算</em>导论,<em>并行计算</em>导论
fastran教程以及并行设置集合
faatran 教程以及并行设置的文档收集
关于高性能计算(并行计算)的知识记录汇总(OpenMP、OpenCL、CUDA、TBB)
关于高性能计算的知识记录汇总       原文来自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b99cdb50101inv5.html       看了这个文章,对我的知识面有了很大的补充,感谢!        MPI和openMPI的区别,或者CUDA和OpenCL的区别,这篇文章就是为了总结下高性能计算的相关知识。目前高性能计算有两大趋势,<em>并行计算</em>集群和CP
《并行算法设计与性能优化》
. 《并行算法设计与性能优化》 本书主要介绍<em>并行计算</em>相关的算法的设计和<em>并行计算</em>的性能优化技巧,涵盖现代处理器的特性、衡量程序性能的方法、串行代码性能优化、并行编程模型及其环境、并行算法设计、遗留代码的并行处理、并行编程模型、混合并行等核心技法与实践技巧。  详细解读 和小伙伴们一起来吐槽
刘文志--并行算法设计与性能优化
本书主要介绍<em>并行计算</em>相关的算法的设计和<em>并行计算</em>的性能优化技巧,涵盖现代处理器的特性、衡量程序性能的方法、串行代码性能优化、并行编程模型及其环境、并行算法设计、遗留代码的并行处理、并行编程模型、混合并行等核心技法与实践技巧。
并行计算是非常值得挖掘的
在工作和学习中,我接触到不少研究人工智能相关的人,但是很少有人了解<em>并行计算</em>,而且几乎没有人对<em>并行计算</em>技术愿意付出精力来了解,即使他们的工作是以工程应用为目的的。我觉得这种状况很可悲,因为很多技术在少数人挖掘的时候,等到普及了,这些少数人就是那些大牛了。而大多数人只能跟随。用计算机来计算达到我们的某种目的,这需要硬件和算法的支持。当前主流芯片的单核频率很难有所提升,人们在二十几年前就开始尝试多个核心或
一些关于并行计算的科研思路
最近想要找点新的点子来优化之前看到的一些立体匹配论文,我之前一直是用图割做立体匹配,刚开始时候用图割做图像分割,后来发现这块都被人做烂了,继续往下看发现图割还能搞立体匹配,效果也挺好。但是后面发现掉大坑里面了。 1.什么是好的research 这篇文章中写到什么是好的research?这篇文章中有讲到(看到的有点晚了) http://www.52cs.org/?p=632
GPUmat(GPU for matlab)
GPUmat能够使得Matlab代码运行在GPU上的开发包: (1)不需要任何GPU的知识就可以在Matlab中访问GPU资源; (2)Matlab代码直接运行在GPU上,执行是用户透明的; (3)GPUmat使用GPU多核架构加速Matlab函数; (4)已有的Matlab代码可经少量修改而获得移植和执行; (5)通过Matlab脚本语言访问GPU资源,结合了Matlab快速原型开发和GPU快速执行的能力; (6)GPUmat可以用作源开发工具,从而创建新函数,扩展库的功能; (7)基于GPUmat编译器,GPU的操作能够记录进新函数中。
[并行计算]Matlab并行计算工具箱(Parallel Computing Toolbox)官方文档教程中文版(8)
第二章:异步并行编程 使用parfeval,你可以在后台跑一个特定的功能函数并取出结果而不需要等待其完整跑完。在很多的情况下,提早从循环中释放代码继续运行下去是有利的,例如,对于一个优化的程序来说,就可以提前结束循环当确认了结果是足够好的,你可以在一个或者多个并行池上完成这个功能,请使用parfeval或者parfevalOnall。同样地,这对实时绘制图形也是有利的。请注意,这跟parfor是...
[并行计算]Matlab并行计算工具箱(Parallel Computing Toolbox)官方文档教程中文版(7)
Arranged By Zhonglihao @ 2018 **请确认Matlab安装时点选了<em>并行计算</em>工具箱 并行池(parallel pool)的设置 点击右下角中并行图标中的“Parallel preference”选项进入设置界面: 在设置中可以选择开启多少个核心做<em>并行计算</em>,如下图所示开启的核心为4个,若填写的数量大于处理器所拥有的最大核心数,则以开启最大核心数为准。 下面两个...
[并行计算] 1. 并行计算简介
这篇帖子旨在为<em>并行计算</em>这一广泛而宏大的话题提供一个非常快速的概述,作为随后教程的先导。因此,它只涵盖了<em>并行计算</em>的基础知识,实用于刚刚开始熟悉该主题的初学者。
并行编程教程 MPI 经典教程
并行编程教程 MPI 经典教程 并行编程教程 MPI 经典教程
并行计算源代码 并行计算源代码
<em>并行计算</em>源代码 <em>并行计算</em>源代码<em>并行计算</em>源代码 <em>并行计算</em>源代码 <em>并行计算</em>源代码
并行计算之实验三
小作业1:统计素数的个数
并行计算起源与基本概念
本章主要讲<em>并行计算</em>出现的原因,以及一些并行中的一些基本概念,如果有疏漏麻烦大家指出
【学习】R语言中的并行计算:foreach,iterators, doParallel包
我个人的理解,这些包进行<em>并行计算</em>,有点类似控制编译器的并行开关,将数据、循环变量直接的依赖性进行开关设置。 一、foreach包 foreach包是revolutionanalytics公司贡献给R开源社区的一个包,它能使R中的<em>并行计算</em>更为方便。 与sapply函数类似,foreach函数中的第一个参数是输入参数,%do%后面的对象表示运算函数,而.combine则表示运算结果的整合
科普:并行计算、分布式计算、集群计算和云计算
1. <em>并行计算</em>(Parallel Computing)     <em>并行计算</em>或称平行计算是相对于串行计算来说的。<em>并行计算</em>(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行<em>并行计算</em>,计算资源应包括一台配有多处理机(并行处理)的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号,或者两者结合使用。<em>并行计算</em>的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。   <em>并行计算</em>可以划
并行计算入门案例
首先是cuda编程,分三步,把数据从内存拷贝进显存,GPU进行计算,将结果从显存拷贝回内存。cuda-C程序冒泡排序案例:#include &quot;cuda_runtime.h&quot; #include &quot;device_launch_parameters.h&quot; #include &amp;lt;stdio.h&amp;gt; #include &amp;lt;stdlib.h&amp;gt; #define N 400 void ran...
天津大学并行计算
内含天津大学<em>并行计算</em>课件,实验报告及代码,以及考试复习总结
java 并行计算的几点实践总结
稍微接触了 java 的<em>并行计算</em>,谈谈几点浅显的总结吧 <em>并行计算</em>不一定比串行计算快,一般在大规模问题才会显示出优势 结合 lambda 表达式的 parallelStream 可以方便调用<em>并行计算</em>,但可能会出现空指针错误,解决这一问题可能需要更高级的多线程知识 看网上资料,Collection 类型对<em>并行计算</em>支持的好,一般数组类型支持的一般。 ...
spark 并行计算 前n项和
在单线程计算中前n项和计算一直没有障碍,随着数据量的膨胀,单线程计算已经无法满足数据计算。计算逐渐被迁移到spark或者hadoop集群上<em>并行计算</em>,但是无论spark还是hadoop<em>并行计算</em>前n项和一直是一个痛点,只能做到每个结点或者容器上的前N项和,却无法做到计算全局前N项和。      现提供一种解决方案,希望大家多多指正。计算过程需要两次便利全部数据。第一次遍历计算每个容器中数据加和结果,
并发计算 VS 并行计算
上一篇文章中,我们学习了如何在CUDA中隐藏数据传输,而其中用到的主要技术就是并发计算。这时你可能会问,这个专栏不是CUDA<em>并行计算</em>吗?怎么又说什么并发计算呢?其实,这里所说的“CUDA<em>并行计算</em>”并
并行计算(1)——背景介绍
<em>并行计算</em>指什么? <em>并行计算</em>的基础是硬件与网络的发展。针对单台独立的计算机而言,并行更多的是从硬件角度考虑,如: 多个CPU功能组件(L1 cache,L2 cache, branch, prefect, decode, floating-point, gpu, integer, etc) 多个CPU执行单元 多个硬件线程 如下图所示的单核处理与多核并行处理, 图1:串行计算
并行计算__简单并行计算实例
本文出自:点击打开链接 计算从1~1E10的和 // paralle.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include #include #include #include #include #define NUM_THREADS 4 int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
一些并行计算的示例
GPU加速: https://github.com/Celebrandil/CudaSift 用CUDA实现SIFT特征检测 https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN 用CUDA加速CNN网络 https://github.com/fixstars/libSGM 利用CUDA实现SGM(Semi Global Matching)半全局匹...
Matlab 并行计算(一)
Matlab <em>并行计算</em>在大数据时代必然成为发展趋势,本节给出入门级别的<em>并行计算</em>学习笔记:使用<em>并行计算</em>前,首先需确认你的计算机,是可以多线程工作的,若是像笔者这种老爷机只有两个线程的话,那对不起,请升级;1. 开启<em>并行计算</em>方法两种:a. 命令行输入:parpool(4);               b.点击左下角---start parallel pool              c. 来点复杂...
并行计算相关书籍
<em>并行计算</em>相关书籍,想了解<em>并行计算</em>的,不妨看一下 设计<em>并行计算</em>以及程序的设计
云计算和并行计算的关系
云计算是一种计算模式,代表了在某种程度上共享资源进行设计、开发、部署、运行应用,以及资源的可扩展收缩和对应用连续性的支持。目前大部分的云计算基础构架是由用户终端向数据中心传送可申请服务的网络,以及建立在服务器上的不同层次的虚拟化技术组成的,使到人们可以在任何有提供网络基础设施的地方使用这些服务。因此,云的基本概念是通过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序,再由多部服务器所组成的庞大
[并行计算]Matlab并行计算工具箱(Parallel Computing Toolbox)官方文档教程中文版(5)
Arranged By Zhonglihao @ 2018 **请确认Matlab安装时点选了<em>并行计算</em>工具箱 变量问题 观察下面三个parfor索引语法: parfor i = 0:0.2:1 parfor j = 1:2:11 parfor k = 12:-1:1 三句语法在parfor使用中均错误,第一句不能用小数作为递...
分布式计算和并行计算的区别
周末抽空看了看分布式计算和<em>并行计算</em>方面的东西,主要是搞清楚了这两个东西的相似点和区别,随便记录几句。相似点很简单,都是为了实现比较复杂的任务,将大的任务分解成小的任务,在多台计算机上同时计算。麻烦的是他们的区别,可能主要是以下几点吧,不太肯定。        首先,应用的场合和解决的问题不一样。分布式计算比较倾向于在计算寻找模式的东西,穷举暴力之类的计算。分布式的计算被分解后的小任务互相之间
毕业设计 我想阐述一下并行计算的发展
毕业设计 我想阐述一下<em>并行计算</em>的发展 2008-11-27 03:25 提问者: sunhao6137 | 浏览次数:1516次 我是计算机系的学生,谁能提供给我点<em>并行计算</em>和双核的文献和未来发展的情况 字数越多越好 供我参考 好的话我一定会追加分数的!! 我来帮他解答 输入内容已经达到长度限制 还能输入 9999 字 插入图片删除图片插入地图删除
Spark——分布式并行计算概念
一,概念   一个资源密集型的任务,需要一组资源并行的完成,当计算机任务过重,就把计算任务拆分,然后放到多个计算节点上同时执行,这就是分布式<em>并行计算</em>啦。分布式<em>并行计算</em>,强调用硬件的堆叠,来解决问题。
并行计算:近来语言发展的趋势和我…
早上收到CSDN的邮件,内容与英特尔的Cilk技术有关。“Cilk 技术让C/C++ 程序员更容易地编写多线程程序,继而充分利用多核处理器的计算能力,它已被集成到英特尔 Parallel Composer 2011(Beta)中。”     可以说近年来<em>并行计算</em>(在本文中就是多线程程序,但不如<em>并行计算</em>来得装13,所以大家常不爱用)一直是计算机界的热点。有的解决方案是诉诸于另一门语言如 erlang
为什么我们的代码这么落后?
我们的计算机书籍中的代码,我觉得很落后! 好的程序员没有时间把他们的代码贡献出来,好的翻译者翻译的又是外国几年之前的书. 看看我们周围的参考书籍,我真的很失望.什么windows95下的编程都拿出来了!如果我们的编程不是系统相关(与操作系统相关)的到还行,关键是现在的程序系统相关性太强了,windows XP已经出来了,还在介绍windows 95下的编程,不说windows 95有多少人见过,就
Java线程学习笔记之并行计算
Fork/Join在JDK7之后,Java加入了<em>并行计算</em>的框架Fork/Join,来解决系统中大数据计算的性能问题。在这里要强调的是并行并不是并发,并行是指系统内有多个任务同时执行,并发是指系统内有多个任务同时存在。不同的任务按时间分片的方式切换执行,由于切换的时间很短,给人的感觉好像是在同时执行。 Fork/Join采用的是分治法,Fork是讲一个大任务拆分成若干个子任务,子任务分别去计算,而J
并行计算体系结构(陈国良版)课后答案
<em>并行计算</em>体系结构答案,希望大家多多<em>下载</em>
Matlab 并行计算学习初步
Matlab <em>并行计算</em>学习 1. 简介 高性能计算(High Performance Computing,HPC)是计算机科学的一个分支,研究并行算法和开发相关软件,致力于开发高性能计算机。可见<em>并行计算</em>是高性能计算的不可或缺的重要组成部分。 1.1 <em>并行计算</em> <em>并行计算</em>(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程,是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种...
并行计算在图像融合中的应用概述
本文根据<em>并行计算</em>在图像融合上的应用简单概述了一些国内的基于<em>并行计算</em>的图像融合算法。在概述之前相对图像融合和<em>并行计算</em>做了简单的介绍,接着分别详细的介绍了一片文章和一个专利,对于其他文章进行了简单的阐述。最后总结了几篇文章的算法架构和存在的不足。
矩阵乘法的并行计算
矩阵乘法的<em>并行计算</em>
并行计算框架
概念 框架与引擎 批处理框架 流处理框架 混合处理框架 MapReduce Hadoop 基本处理过程 优势和局限 Spark Spark的批处理模式 Spark的流处理模式 优势和局限 总结 MPI MPI的优点 MPI的缺点 OpenMP CUDA Cpu与Gpu CUDA框架 GraphLab GraphLab的优点 GraphLab和MapReduce的对比 Gra...
CUDA 矩阵转置的优化问题 【读书笔记】
以下为长截图,CSDN 限定了图片长度,请点击查看原图 Patrition Camping: 什么是 Patrition Camping  
矩阵并行计算
矩阵<em>并行计算</em> 前台界面设计 资源样式引用 Horiz
GPU并行计算
GPU<em>并行计算</em>包括同步模式和异步模式: 异步模式: 同步模式: 异步模式的特点是速度快,不用等待其他GPU计算完毕再更新,但是更新的不确定性可能导致到达不了全局最优。 同步模式需要等到所有GPU计算完毕,并计算平均梯度,最后赋值,缺点是需要等待最后一个GPU计算完毕,时间较慢。 实践中通常视情况使用上述两种方式。 实例 from datetime import datet...
并行计算并行计算机体系结构
关于并行你知道多少思考多少 冯诺依曼计算机体系结构 什么是<em>并行计算</em> 为什么用<em>并行计算</em> 谁在用<em>并行计算</em> 硬件提供了哪些支持 软件提供了哪些支持 总结 参考资料关于并行,你知道多少?思考多少?听到“并行”这个词汇,我最先想到的是在多车道上飞驰的汽车,它们是并行运行的。它们之间完全独立吗?并不见得,当一个车道上的车要变道时要打开方向灯,相邻车道的车都会减速避让。可见,并行是发生在大部分时间,有时候有串行的
R并行编程实战
R并行编程实战
关于并行计算的一些名词
<em>并行计算</em>(英语:parallel computing) 一般是指许多指令得以同时进行的计算模式。在同时进行的前提下,可以将计算的过程分解成小部分,之后以并发方式来加以解决 空间上的并行导致两类并行机的产生,按照麦克·弗莱因(Michael Flynn)的说法分为单指令流多数据流(SIMD)和多指令流多数据流(MIMD),而常用的串行机也称为单指令流单数据流(SISD)。MIMD类的机器又可分为常
python基于multiprocessing的通用的并行计算框架
项目介绍 基于multiprocessing的通用的<em>并行计算</em>框架,用于计算密集型场景 github https://github.com/conggova/mpparallizer.git 接口定义 class MPParallizer(object) : @staticmethod def parallize(paras , func , threads , para_serde...
自己制作的MySql5精简版,只有4.5M下载
自己制作的Mysql5.1精简版,基本功能都有的,解压后存放在任意目录中,运行Install.bat进行安装。 然后它会以服务的形式驻留在内存中,每次系统启动她都自动启动Mysql服务,非常方便。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/houenyu/2236864?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/houenyu/2236864?utm_source=bbsseo[/url]
MSP430 1602屏简单数字钟下载
有兴趣的,来看一看,还有什么地方需要改进的多多指教。学430,想找个人交流都有点难啊。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/shiningshining/2240093?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/shiningshining/2240093?utm_source=bbsseo[/url]
UML相关工具一览(2009年10月)下载
对uml建模工具的一个汇总,时间是截止到09年下半年的,总结的比较全面.pdf格式 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/xienan321/2272309?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xienan321/2272309?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的