Параллельді есептеу
-
Амдал заңы: Компьютерлік архитектурадағы жылдамдық формуласы
Амдал заңы: Компьютер архитектурасында есептеу жылдамдығын арттыру формуласы. Жұмыс үлесінің шектеулілігін, параллель өңдеудің тиімділігін анықтайды.
-
Компиляторға жүктеме беретін процессор дизайны
VLIW процессорлары: қатар өңдеу арқылы өнімділікті арттыру. Құрылғының күрделілігін төмендетіп, компиляторға жүктеме жасау арқылы тиімділік!
-
64 биттік компьютерлік сан форматы
64-биттік компьютерлік сан форматтары: қос нақтылық (FP64), IEEE 754 стандарты, дәлдік, динамикалық диапазон. Fortran тіліндегі қалқыма нүктелі дерек түрлері.
-
Бір нұсқалы, көп дерек өңдеу: SIMD технологиясы
SIMD параллелді өңдеу: бір команданы бірнеше дерекке қолдану. Дерек деңгейінде параллелизм, графика, аудио өңдеуде тиімді. Компьютер архитектурасы.
-
Жұмыс жүктемесін бөлу техникалары
Жүктеме теңгеруі – есептерді бірнеше ресурстарға тиімді бөлу арқылы жүйе тиімділігін арттыру. Статикалық және динамикалық алгоритмдер туралы біліңіз.
-
Бір компьютерде екі немесе одан көп процессордың қолданылуы
Жұмыс ішінде бірнеше процессорды қолдану – жүйе қуатын арттырады. Бір уақытта бірнеше тапсырманы орындауға мүмкіндік береді. Multiprocessing туралы толық ақпарат!
-
1980-ші жылдарғы транспьютер микропроцессорлары
Транспьютер – 1980-жылдарғы инновациялық микропроцессор, параллельді есептеуге арналған. Inmos компаниясы жасаған, қазіргі жүйелерге әсер етті.
-
Қатар өңдеу: Бағдарламалау парадигмасы
Параллельді есептеу: бірнеше процестерді қатар орындау арқылы үлкен мәселелерді шешу. Түрлері, артықшылықтары, және компьютер архитектурасындағы ролі.
-
Параллелдік алгоритмдер және олардың ерекшеліктері
Параллелдік алгоритмдер: анықтамасы, түрлері, PRAM моделі. Қатар операцияларды орындау арқылы есептеу тиімділігін арттыру жолдары. Компьютер ғылымындағы маңызды түсінік.
-
Intel процессорларындағы Hyper Threading технологиясы
Intel Hyper Threading технологиясы – процессордың өнімділігін арттыратын, бір ядроны екі логикалық ядро ретінде пайдаланатын SMT жүйесі. CPU туралы толық ақпарат!
-
Көп нұсқалы есептеу техникасы: MIMD архитектурасы
MIMD архитектурасы: параллелизмді жүзеге асырудың есептеу әдісі. Түрлі процессорлар асинхронды жұмыс істейді, әртүрлі деректерді өңдейді. CAD, модельдеуге қолданылады.
-
Қайта конфигурацияланатын компьютер архитектурасы
Жаймаланатын есептеу архитектурасы: FPGA арқылы жаңа схемаларды жүктеу арқылы жүйеге өзгерістер енгізу. Жоғары өнімділік, икемділік, қайта конфигурациялау.
-
Компьютерлік бағдарламалауда шартты операторлардың формасы
Компьютерлік бағдарламалаудағы шартты операторлар: преддикация – бұтақтаусыз шартты орындау, архитектуралық күйді өзгертуді басқару.💻
-
Процессорлардың жылу шығаруы және оны басқару жолдары
Процессорлардың жылу шығаруы: себептері, салдары, көп ядролы жүйелерде тиімділікті арттыру жолдары. Бағдарламалық жасақтаманы көп өрісті ету маңызды!
-
Сағат циклына орташа инструкция саны
Процессордың өнімділігі: IPC (сағат циклына инструкция саны). Қазіргі процессорлар параллель өңдеу арқылы жылдамдықты арттырады. Оптимизация, пайпинг туралы біліңіз!
-
Параллелді есептеулер үшін хабар алмасу жүйесі (MPI стандарты)
MPI – параллельді компьютерлердегі хабар алмасу стандарты. C, C++, Fortran тілдерінде бағдарлама жасауға көмектеседі, масштабты қолданбаларға арналған.
-
Суперскалярлық процессорларда бір мезгілде көп жіптік өңдеу техникасы
Суперскалярлы процессорлардың тиімділігін арттыру: Бір ядрода бірнеше жиек орындалуын қамтамасыз ететін SMT технологиясы туралы біліңіз.
-
Тығыз байланысқан түйіндердің параллель есептеу архитектурасы
Систоликалық тізімдер: өте байланысқан есептеу бірліктерінің параллель архитектурасы. Деректерді өңдеу, матрицалық операциялар, криптография тарихы.
-
OpenMP: Параллелдік бағдарламалау стандарты
OpenMP – C, C++, Fortran тілдерінде параллель есептеуді қолдайтын ашық стандарт. Жадты бөлісу арқылы көп ядролы жүйелерде бағдарламаны жылдамдатуға көмектеседі.
-
Сандық сигнал өңдеуде көбейту-қосу операциясы
Сандық сигнал өңдеудегі көбейту-қосу операциясы (MAC/MAD) туралы біліңіз. Аккумуляторды жаңарту, FMA, MAC блогы және жылдам есептеулер.
-
Түрлі элементті процессор: Denelcor HEP жүйесінің тарихы
1982 ж. Denelcor ұсынған Heterogeneous Element Processor (HEP) – әртүрлі компоненттерден құралған, сұйық динамикасын шешуге арналған инновациялық жүйе.
-
Бағдарламалық үлгі: жіптік шолулар (Бағдарламалық үлгі: жіптік пул)
Бағдарламалауда жиектелген жіптер үлгісі – бірнеше тапсырманы параллель орындау үшін қолданылатын әдіс. Ол өнімділікті арттырып, уақытты үнемдейді.
-
Дәнділілік: Мағынасы мен қолданылуы
Гранулярлық – материалдың немесе жүйенің құрамындағы бөлікшелердің мөлшері. Жүйенің еңбектену деңгейі, ірі және ұсақ гранулалар туралы ақпарат.
-
Дерек ағыны және бағдарламалық инженерия
Бағдарламалық жасақтамада дерек ағыны – есептеулерді бағытталған граф ретінде бейнелейтін бағдарламалау парадигмасы. Ағын өңдеу, реактивті бағдарламалау туралы біліңіз.
-
Fortran параллельді бағдарламалау кеңейтімдері: Coarray Fortran
Fortran бағдарламалау тілінде параллель өңдеуге арналған Coarray Fortran кеңейтімдері. Деректерді бөліп, бірнеше бейнелерде асинхронды түрде орындауға мүмкіндік береді.
-
Қатар өңдеу: Бағдарламалық құрылым және орындалуы
Бағдарламалаудағы қатар өңдеу – программаның бөліктерін тәртіпсіз орындау мүмкіндігі. Ол жылдамдықты арттырады, құрылымды ұйымдастыруға көмектеседі.
-
Параллель алгоритмдерді жобалау үшін абстрактілі компьютер
Парлаллелдік алгоритмдерді жобалау үшін қолданылатын PRAM машинасы туралы мақала. Есептеу уақыты мен процессорлар саны ескеріледі.
-
Параллелді есептеу архитектурасы: MISD және систоликалық тізбектер
Параллельді есептеу архитектурасы: MISD түрі, деректерге қатысты әртүрлі операциялар. Ұңғыма архитектурасы, қателерге төзімділік, қолдану аясы шектеулі.
-
Сызықтық алгебра операциялары үшін негізгі амалдар жиынтығы (BLAS)
BLAS: Сызықтық алгебра операциялары үшін стандартты кітапхана. Векторлар, матрицалармен жұмыс, жылдамдық оптимизациясы. C және Fortran интерфейстері.
-
Дерек ағыны бағдарламалау парадигмасы
Дерек ағыны бағдарламалау – бағдарламаны дерек өңдеу арқылы жүзеге асыратын парадигма. Функционалдық тілдерге ұқсас, сандық өңдеуге ыңғайлы. MIT-де 1960ж. дамыды.
-
Бағдарламалық параллелизмді іске асыру тәсілі
SPMD: параллелизмді пайдалану жолы. Бір бағдарламаны бірнеше дерекпен параллель өңдеу, SIMD/MIMD жүйелерінде жылдамдықты арттыру. Бағдарламалау техникасы.
-
Дерек өңдеу тізбегі
Деректерді өңдеу тізбегі: құбыр (pipeline) – тізбектелген өңдеу элементтері. CPU-дағы нұсқаулар құбырының қағидалары, параллель өңдеу, жылдамдық.
-
Графикалық процессорларды жалпы мақсатта қолдану
Графикалық процессорларды (GPU) CPU-ға жүктелетін есептеулер үшін пайдалану – GPGPU технологиясы. Көп ядролы GPU жылдам өңдеуге мүмкіндік береді.
-
Циклдық тізбектеулі процессорлар: Архитектура және қолданылуы
Баррел процессор – әр цикл сайын орындалу тізбектерін ауыстыратын CPU. Бұл технология жылдамдық пен тиімділікті арттырады, көп тапсырмалы жұмысты жеңілдетеді.
-
Multiflow: VLIW архитектурасының тарихы мен әсері
Multiflow Computer: 1984-1990 ж. аралығында VLIW архитектуралы минисуперкомпьютерлер өндірген американдық компания. Технологиялық жетістіктері компьютер индустриясына әсер етті.
-
Дерек ағыны архитектурасы
Дерек ағыны архитектурасы: дәстүрлі архитектурадан өзгеше, деректердің болуына қарай есептеулер жүзеге асырылады. DSP, AI, желілік жүйелерде қолданылады.
-
Крей 3/SSS: Жаңа Ғылыми Есептеулер Жүйесінің Тарихы
Cray 3/SSS: Өте қуатты, параллельдік есептеулерді жүзеге асыратын суперкомпьютер. Жаңа SIMD процессоры, жадтағы өңдеу, T90 сериясының жаңартуы.
-
Екі жүйенің өнімділігін арттыру процесі және үдеткіш коэффициенті
Компьютерлік архитектурада үдеу – бірдей мәселені шешетін екі жүйенің өнімділігін салыстыру. Бұтақ болжаушының тиімділігін тестілеу. Үдеу, Amdahl заңы.
-
Тәуелсіз құралымдарды қолданатын есептеу жүйелері
Тәуелсіз есептеу: арзан құжаттарды қолданып, параллель есептеулерді жүргізу. Стандартты компоненттер, төмен баға, жеткізушілерден тәуелсіздік – бұл артықшылықтары.
-
CPython: Python тілінің анықтамалық нұсқасы
CPython – Python бағдарламалау тілінің негізгі нұсқасы. C және Python-да жазылған, кең таралған, байт-кодқа аудармалайды. GIL құлпын қолданады.
-
Stackless Python: Баламалы Python нұсқасы
Stackless Python: C тіліне тәуелсіздік, микротредтер, корутиналар, тапсырмаларды сақтау. Жеңіл, жылдам бағдарламалау үшін өте ыңғайлы!
-
Юпитер JVM: Модульдік және кеңейтілген Java виртуал машинасы
Жупитер JVM – ашық бастау кодты Java машинасы. Модульділік, кеңейтімділік, Boehm қоқыс жинағышы және GNU Classpath негізінде жасалған. Жады локалдығы, параллель қоқыс жинау.
-
Josh Fisher
-
Gang scheduling
-
Параллелдік компьютерлік архитектураның абстракциясы
Парallelдік есептеулер: бағдарламалау модельдері, архитектурасы, тиімділігі, және аппараттық-бағдарламалық интерфейс. Порттылықты арттыру жолдары.
-
Кан процесі желісі: есептеу моделі
Канн процестік желісі – параллель бағдарламалар, кіріктірілген жүйелер мен дерек ағыны үшін пайдалы есептеу моделі. Блокирлеуші оқу, блокирлемейтін жазу арқылы анықталған мінез-құлқым.
-
Қатар өңдеулерді орындау
Қатар өңдеу: бірнеше есептеулерді қабаттастырып орындау, бағдарлама тиімділігін арттыру. Параллельдік, модулдік бағдарламалау туралы біліңіз.
-
MasPar компьютерлерінің архитектурасы және ерекшеліктері
MasPar – 1987 ж. құрылған, Калифорниядағы SIMD суперкомпьютерлерді өндірген компания. Ұйымдық есептеу құрылғыларының (ALU) архитектурасы туралы біліңіз.
-
Жасушалық көппроцессорлық өңдеу архитектурасы
Жасушалық көппроцессорлық өңдеу (CMP) – Intel процессорларындағы қуатты архитектура. Бірнеше ОС-ты қолдап, процессорларды бөліп, жүйелік мүмкіндіктерді арттырады.
-
Дерек ағындарын параллель өңдеу парадигмасы
Ағын өңдеу – дерек ағындарын параллель өңдеуге арналған бағдарламалау парадигмасы. Дерек ағыны, алгоритмдер, жүйелер мен аппараттық құралдар туралы біліңіз.
-
Transport triggered architecture
-
Векторлау және параллель есептеулер: Бағдарламаларды жылдамдату жолдары
Автовекторизация: параллельді есептеулердегі бағдарламаны жеделдету әдісі. Скалярлық кодты векторлыққа түрлендіру, SIMD/SPMD арқылы өнімділікті арттыру.💻🚀
-
MAJC
-
Циклдарды бөлу және біріктіру: Компиляторлық оптимизациялар
Цикл бөлу және біріктіру – компиляторлардың оптимизациясы. Локальды жадты жақсарту, көп ядролы процессорларда өнімділікті арттыру мақсатымен циклдар өзгертіледі.
-
Параллелді және үлестірілген өңдеу симпозиумы (IPDPS)
IPDPS: Параллелді және үлестірілген өңдеу симпозиумы – жаңа зерттеулер, шеберлік сабақтары, семинарлар мен көрмелер. IEEE қолдауымен өтеді.
-
Көп параллелизмнің жасырын қолданылуы
Программирование с неявным параллелизмом: языки (Axum, MATLAB), автоматическая оптимизация, повышение производительности и упрощение разработки.
-
Көп ядролы процессорлар
Көп ядролы процессорлар – бір чипте бірнеше өңдеу бірлігі. Жылдамдық пен тиімділікті арттырады, дерлік барлық дербес компьютерлерде қолданылады.
-
Регистр ішіндегі SIMD және параллель өңдеулер
SWAR (Single Instruction, Multiple Data) – процессор тіркелгішіндегі параллель өңдеу технологиясы. Қазіргі процессорларда кең қолданылады, жылдамдықты арттырады.
-
Synchronization (computer science)
-
Charm++