1、简介 随着多核时代的到来，并行开发越来越展示出它的强大威力！使用并行程序，充分的利用系统资源，提高程序的性能。在.net 4.0中，微软给我们提供了一个新的命名空间：System.Threading.Tasks。2、测试类using System;using System.Collection....
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2015-01-14 19:51:53
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之前写了两篇文章一个是KNN算法的C++串行实现，另一个是CUDA计算向量的欧氏距离。那么这篇文章就可以说是前两篇文章的一个简单的整合。在看这篇文章之前可以先阅读前两篇文章。
一、生成数据集
现在需要生成一个N个D维的数据，没在一组数据都有一个类标，这个类标根据第一维的正负来进行标识样本数据的类标：Positive and Negative。
#!/usr/bin/python
i...
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2014-12-26 16:40:41
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本文将介绍如何用cuda来计算两个向量之间的欧式距离，其中涉及到了如果将二维矩阵传入到核函数进行计算的问题，并且介绍两个内存分配和拷贝的API：cudaMallocPitch以及cudaMemcpy2D。
一、需求分析
现在我们要解决这么一个问题：计算一个D维的向量A[D]到二维矩阵B[N][D]的每一行的欧式距离，并且将每一组距离保存在一个向量dis[N]中并返回。...
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2014-12-25 13:09:42
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进行mpi并行编程时候，win8下使用mpich2时候，安装目录下找到wmpiexec.exe程序打开，填入编写好的.exe程序地址并制定执行的任务数目的想要运行时候，出现错误：unabletoconnecttoxxxx-PConport8676,由于目标计算机积极拒绝，无法连接解决方法：打开服务M...
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2014-12-23 16:49:49
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async 和 await 出现在C# 5.0之后，给并行编程带来了不少的方便，特别是当在MVC中的Action也变成async之后，有点开始什么都是async的味道了。但是这也给我们编程埋下了一些隐患，有时候可能会产生一些我们自己都不知道怎么产生的Bug，特别是如果连线程基础没有理解的情况下，更不...
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2014-12-21 21:56:31
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前面介绍了基本的Cuda编程的相关知识，那么这一篇在此基础之上来看看GPU在处理数据计算上的高效能，我们拿矩阵相乘来作为例子。
1.CPU上执行矩阵相乘以及性能。
2.GPU上执行矩阵相乘以及性能。
3.性能对比。...
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2014-12-12 23:39:16
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本文将通过矢量求和运算来说明基本的Cuda并行编程的基本概念。所谓矢量求和运算，就是两个数组数据中对应的元素两两相加，并将结果保存在第三个数组中。如下图所示：
1.基于CPU的矢量求和：
代码非常简单：
#include
using namespace std;
const int N =10;
void add( int *a ,int *b , int *c)
{...
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2014-12-12 19:16:14
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要想编写高效的程序，那么一定要对内存结构有比较深刻的认识，就像C/C++里面的堆内存，栈内存，全局存储区，静态存储区，常量区等。Cuda是并行计算框架，而GPU的内存有限，那么如果想编写高效的Cuda程序，首先要对其内存结构有一个简单的认识。...
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2014-12-12 00:05:52
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任何多线程/并行/分布式都会面临一个问题,“数据状态共享"。
有经验的开发者会说，要想正确有效的避开避开状态共享，那么就应该别用任何状态共享。
虽然不得不说，这是一个不错的建议，但是没有状态共享，你需要如何才能知道非本地数据的状态？
也许你会说使用消息，使用消息来处理，那么我们丑陋的回调金字塔应该叠的更高了。
不得不说这是一个解决办法，但是为了保持状态不被修改，那么我们还得在远程申请一个写...
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2014-12-11 12:23:57
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1.在.net4.0中，有了一个新的类库：任务并行库。它极大地简化了并行编程且内容丰富。这里仅介绍其中最简单的
Parallel.For循环和Parallel.ForEach循环。它们位于System.Threading.Tasks命名空间。它们是两个方法，这两个方法将迭代分别放在不同的处理器上并行处理，如果机器是多处理器或多核处理器，这样就会使性能大大提升。
2.例子用Parallel....
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2014-12-05 14:21:56
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