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并行处理及分布式系统

并行计算基础本篇博客记录了我在学习并行计算过程中的收获,包含以下部分的内容:为什么要并行计算并行硬件和并行软件MPI编程Pthreads编程OpenMP编程并行程序开发CUDA编程基础。1 为什么要并行计算1.1 为什么需要不断提升性能随着计算能力的增加,我们所面临的计算问题和需求也在增加随着技术的进步,我们从未想过的技术得到了解决,比如:人类基因解码、更准确的医疗成像、更快速准确的网络搜索…更复

#硬件架构
CUDA 内存模型

CUDA 内存模型CUDA 可编程内存类型:寄存器(Registers)共享内存(Shared Memory)本地内存(Local Memory)常量内存(Constant Memory)纹理内存(Texture Memory)全局内存(Global Memory)上述各种内存都有自己的作用域,生命周期和缓存行为。一个核函数中的每个线程都有自己私有的本地内存。一个线程块有自己的共享内存,对同一线程

推荐系统常用评价指标及其 Python 实现

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Python 数据可视化 笔记

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CUDA 编程入门

CUDA编程入门更好的阅读体验CUDA 概述CUDA 是 NVIDIA 推出的用于其发布的 GPU 的并行计算架构,使用 CUDA 可以利用 GPU 的并行计算引擎更加高效的完成复杂的计算难题。在目前主流的使用冯·诺依曼体系结构的计算机中,GPU 属于一个外置的设备,因此即便在利用 GPU 进行并行计算的时候也无法脱离 CPU,需要与 CPU 协同工作。因此当我们在说 GPU 并行计算时,其实指的

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SQL Sever 学习笔记——图形化创建数据库

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