前言 如何对现有的程序进行并行优化，是 GPU 并行编程技术最为关注的实际问题。本文将提供几种优化的思路，为程序并行优化指明道路方向。优化前准备 首先，要明确优化的目标 - 是要将程序提速 2 倍？还是 10 倍？100倍？也许你会不假思索的说当然是提升越高越好。 但这里存在一个优化成本的问题...
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2014-08-17 16:48:02
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本文假设您已经了解一般并行编程知识，了解Java concurrent部分如ExecutorService等相关内容。
虽说是Java的ForkJoin并行框架，但不要太在意Java，其中的思想在其它语言环境也是同样适用的。因为并发编程在本质上是一样的。就好像如何找到优秀的Ruby程序员？其实要找的只是一个优秀的程序员。当然，如果语言层面直接支持相关的语义会更好。
引言
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2014-08-12 13:46:34
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前言 在用 CUDA 对 GPU 进行并行编程的过程中，除了需要对线程架构要有深刻的认识外，也需要对存储系统架构有深入的了解。 这两个部分是 GPU 编程中最为基础，也是最为重要的部分，需要花时间去理解吸收，加深内功。 了解 GPU 存储系统架构的意义 CUDA 编程架构的设计思路本身也就是让...
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2014-08-12 00:06:23
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前言 CPU 的并行编程技术，也是高性能计算中的热点，也是今后要努力学习的方向。那么它和 GPU 并行编程有何区别呢？ 本文将做出详细的对比，分析各自的特点，为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫。区别一：缓存管理方式的不同 GPU：缓存对程序员不透明，程序员可根据实际情况操纵大部分缓存...
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2014-08-11 23:56:03
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1.6 小结
这一章简要概述了函数式编程及其意义。我们介绍了声明式编程风格，可用于以函数风格写应用程序和库函数。声明式编程已有许多成功的应用，如 WPF 和 LINQ，而且，在 C# 3.0 中，能够用它来为其他类型的问题写函数式解决方案。
并行编程是现代软件开发展的一大挑战，使用函数方法能使问题显著容易，这要归功于不可变性和声明式编程。不可变性有助于写出正确、安全的代码；声明式编程能够...
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2014-08-08 18:12:26
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由于单台机器的计算能力和I/O能力已经无法满足不断增长的数据处理需求，越来越多的组织需要将应用扩展到更大规模的集群上。但在集群环境中，可编程性方面将遇到以下几个挑战：
并行编程问题；为了将应用并行化，需要并行编程模型的支撑。
容错和慢节点问题；当集群规模相当大时，这个问题也是非常严重的。
多用户共享集群要求能具备弹性计算的能力，此外还要考虑干扰问题。
结果就是出现了很多编程模型，首先是MapReduce使数据批处理变得简单通用同时能处理容错。但很难处理其它类型的负载，于是就出现了各种各样专用的编程模型：
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2014-08-06 19:28:12
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在整理Java LockSupport.park()的东东，看到了个"Spurious wakeup"，重新梳理下。
首先来个《UNIX环境高级编程》里的例子：
[cpp] view
plaincopy
#include
struct msg {
struct msg *m_next;
/* ... mo...
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2014-08-05 15:53:01
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前言 GPU 是如何实现并行的？它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别？本文将做一个较为细致的分析。GPU 并行计算架构 GPU 并行编程的核心在于线程，一个线程就是程序中的一个单一指令流，一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格，成为了并行的程序，下图展示了多核 CPU 与 GPU 的.....
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2014-08-03 12:32:45
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1.Hadoop和MapReduce概念Mapreduce是一种模式。Hadoop是一种框架。Hadoop是一个实现了mapreduce模式的开源的分布式并行编程框架。2.Hadoop框架借助Hadoop 框架及云计算核心技术MapReduce 来实现数据的计算和存储，并且将HDFS 分布式文件系统...
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2014-08-02 20:45:54
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随着处理数据量的逐渐增大，串行单核的程序，犹如残灯缺月，无法满足运用需求。大规模集群的出现，解决了这一技术难题。本文旨在探讨如何使用多CPU并行编程，关于CUDA的并行前面文章已有讲述。本文结构分为两部分，第一部分给出一段代码，模拟卖火车票的程序；第二部分对程序进行讲解，方便大家交流学习。
一、代码
{CSDN:CODE:438698}
二、代码讲解...
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2014-07-30 17:27:14
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