前言我们这节会学习到：Ⅰ.CUDA在实现并行性时采用的一种重要方式Ⅱ.用CUDAC编写第一段并行代码一、Summingvector#defineN10voidadd(int*a,int*b,int*c){inttid=0;//这是第0个CPU，因此索引从0开始while(tid<N){c[tid]=a[tid]+b[tid];

目录一、组归约二、归约并散发三、扫描四、π值计算五、不同类型归约操作的对比六、不正确的组通信方式七、MINLOC和MAXLOC八、用户自定义归约操作九、小结    前两节我们介绍了组通信中常用的一对多、多对一以及多对多接口调用，本节继续对其余组通信操作进

CUDA入门必看，如何高效地编写并行程序进入公司实习已经一个月有余，从编写第一个kernel开始到现在分析优化LLM程序，我的CUDA学习成果颇丰，项目进展顺利，现将我的学习路径整理分享出来。跟随在GPU芯片架构领域深耕多年的企业家王旭老师，我从一开始对GPU架构领域全无了解，到如今上手LLM

经测试发现，1）一个串行程序，94%的执行时间花费在一个可以并行化的函数中。现使其并行化，问该并行程序在10个处理机上执行所能达到的加速比是多少？能达到的最大加速比是多少？2）一个并行程序，在单个处理机上执行，6%的时间花费在一个I/O函数中，问要达到加速比10，至少需要多少个处理机？

内容简介在单核CPU时代，单任务在一个时间点只能执行单一程序，随着多核CPU的发展，并行程序开发变得尤为重要。《实战Java高并发程序设计（第2版）》主要介绍基于Java的并行程序设计基础、思路、方法和实战。第一，立足于并发程序基础，详细介绍Java进行并行程序设计的基本方法。第二，进一步详细

MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义：（1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台（ClusterInfrastructure）。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。（2）MapReduce是一个并行计算与运行软件

进程和线程简单的话来说，在Windows中看到的后缀为.exe的文件都是程序。不过程序是"死"的、静态的。当双击这个.exe文件的时候，这个.exe文件中的执行就会被加载，你就能得到一个有关这个程序的进程。进程是"活"的，或者说是正在被执行的。进程中可以容纳若干线程。那进程和线程之间究

openMP关于并行程序我写的一个程序运行效率太低了，等不了。所以尝试并行。目前流行的并行程序设计方法是：分布式内存结构上使用MPI，共享内存结构上使用Pthreads或OpenMP。我这个场合是使用openMP。多个线程的执行顺序是不能保证的。我们一般并不是要对相同代码在多个线程并行执行

什么是并发？两个或两个以上事件或活动在同一时刻发生。如多个任务在多个CPU或CPU的多个核上同时执行，不存在CPU资源的竞争、等待行为并发程序的意义何在？充分发掘多核处理器的性能，提高计算速率仅供初次学习此内容创作，如有不对请大佬指正前置并行计算基础理论背景

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大数据开发总体架构：Hadoop是大数据开发所使用的一个核心框架。使用Hadoop可以方便的管理分布式集群，将海量数据分布式的存储在集群中，并使用分布式并行程序来处理这些数据。Ha

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scratch程序设计篇 随着孩子们逐渐入门scratch，开始自己拼搭程序建立项目，他们对角色实现动作效果的要求也更高，这时候开始遇到了“并行程序”这个问题。我之前讲过，6-8岁这

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