Темы

Параллельные вычисления

Parallel Computing · 60 статей

  1. Закон Амдала в компьютерной архитектуре

    Закон Амдала в компьютерной архитектуре: формула для оценки теоретического ускорения при улучшении ресурсов системы. Ограничения параллельных вычислений.

    #443 · 3 мин чтения

  2. Архитектура VLIW: Перенос сложности на компилятор

    VLIW процессоры: архитектура, переносящая сложность в компилятор для повышения производительности и параллелизма. Альтернатива сложным CPU!

    #12090 · 7 мин чтения

  3. Формат двойной точности с плавающей точкой (double precision)

    Формат чисел с двойной точностью (FP64, float64) в 64-битных компьютерах. Стандарт IEEE 754, динамический диапазон, точность, Fortran.

    #12596 · 4 мин чтения

  4. SIMD: Параллельная обработка данных с одной инструкцией

    SIMD: параллельная обработка данных. Одинаковые инструкции для множества данных – тип параллелизма, полезен для обработки изображений и звука.

    #12947 · 17 мин чтения

  5. Балансировка нагрузки: методы и алгоритмы распределения задач

    Балансировка нагрузки: распределение задач между серверами для повышения эффективности, скорости и избежания перегрузок. Статические и динамические алгоритмы.

    #14331 · 14 мин чтения

  6. Многопроцессорные системы: принципы и архитектуры

    Многопроцессорность: использование нескольких CPU в одной системе. Параллельное выполнение задач, отличие от многозадачности. Оптимизация производительности.

    #14985 · 5 мин чтения

  7. Транспьютер: пионер параллельных вычислений 1980-х годов.

    Транспьютер: пионерские микропроцессоры 1980-х для параллельных вычислений. Inmos, архитектура, влияние на современные системы. История и инновации.

    #19475 · 23 мин чтения

  8. Параллельные вычисления: принципы и применение

    Параллельные вычисления: одновременное выполнение задач для повышения производительности. Виды, преимущества и роль в современной архитектуре ПК.

    #46079 · 18 мин чтения

  9. Параллельные алгоритмы: принципы, модели и тенденции развития.

    Параллельные алгоритмы в информатике: одновременное выполнение операций, PRAM модель, отличие от последовательных и конкурентных алгоритмов. Оптимизация вычислений.

    #46956 · 3 мин чтения

  10. Технология Hyper Threading от Intel: одновременная многопоточность

    Hyper-Threading от Intel: технология одновременной многопоточности для повышения производительности процессоров Xeon, Pentium 4, Core i. Два логических ядра на одном физическом.

    #47873 · 9 мин чтения

  11. Многопоточная обработка данных: Архитектура MIMD

    MIMD архитектура: параллельные вычисления, многопроцессорные системы, независимая работа процессоров. Применение в CAD/CAM, моделировании и сетях.

    #49099 · 4 мин чтения

  12. Перепрограммируемая компьютерная архитектура

    Перенастраиваемые вычисления: архитектура, сочетающая гибкость ПО и производительность оборудования с помощью FPGA. Адаптация "на лету" без замены чипов.

    #55992 · 10 мин чтения

  13. Предикация в компьютерной архитектуре

    Предикация в программировании: альтернатива условным переходам. Условное выполнение инструкций на основе предиката (булевого значения) без ветвлений.

    #58054 · 6 мин чтения

  14. Рассеивание тепла компьютерными процессорами

    Рассеивание тепла процессорами: причины, влияние на производительность, переход к многоядерным чипам и оптимизация многопоточного ПО. Энергоэффективность CPU.

    #59585 · 1 мин чтения

  15. Инструкции за такт: показатель производительности процессора

    Инструкции за такт (IPC) – ключевой показатель производительности процессора. Узнайте, как IPC, параллелизм и оптимизация инструкций влияют на скорость CPU.

    #60288 · 2 мин чтения

  16. Интерфейс передачи сообщений MPI: история и стандартизация

    MPI: стандарт обмена сообщениями для параллельных вычислений на C, C++, Fortran. Открытый исходный код, масштабируемость, разработка параллельного ПО.

    #62128 · 19 мин чтения

  17. Параллельное выполнение потоков в многоядерных процессорах: техника одновременной многопоточности.

    Многопоточность (SMT) в superscalar процессорах: повышение эффективности за счет одновременного выполнения нескольких потоков. Улучшение использования ресурсов CPU.

    #77377 · 7 мин чтения

  18. Систолические массивы: Архитектура параллельных вычислений.

    Систолические массивы: архитектура параллельных вычислений с плотной связью узлов. Обработка данных потоком, высокая производительность в линейной алгебре.

    #83857 · 6 мин чтения

  19. OpenMP: Стандарт для параллельного программирования

    OpenMP: стандарт параллельного программирования для C, C++, Fortran. Ускорьте вычисления на многоядерных системах с помощью многопоточности и директив компилятора.

    #88613 · 3 мин чтения

  20. Операция умножения-сложения в цифровой обработке сигналов

    Умножение-накопление (MAC/MAD): ключевая операция в цифровой обработке сигналов. Оптимизация вычислений с помощью MAC-блоков и FMA.

    #92414 · 2 мин чтения

  21. Гетерогенный процессор HEP: Архитектура и особенности реализации

    Heterogeneous Element Processor (HEP): история, архитектура (Бёртон Смит, 1982). Решение задач гидродинамики для Ballistic Research Laboratory. Компьютер из разнородных модулей.

    #124496 · 4 мин чтения

  22. Пул потоков: шаблон проектирования для параллельного выполнения задач

    Пул потоков: шаблон проектирования для параллельного выполнения задач в программировании. Повышает производительность, избегает задержек при создании/удалении потоков.

    #142970 · 2 мин чтения

  23. Гранулярность: степень детализации и масштабы рассмотрения.

    Гранулярность: что это такое? Объяснение понятия, степени зернистости (крупная/мелкая) и их применения в различных системах и материалах.

    #145728 · 2 мин чтения

  24. Потоки данных в программной инженерии

    Dataflow в разработке ПО: что это такое? Узнайте о парадигме потоковой обработки данных, реактивном программировании и графах вычислений.

    #152536 · 2 мин чтения

  25. Расширение для параллельного программирования на Fortran: Coarray Fortran

    Coarray Fortran (CAF): расширение Fortran для параллельного программирования. Стандарт Fortran 2008, асинхронное выполнение, обращение к данным в разных образах.

    #157177 · 1 мин чтения

  26. Параллелизм и конкурентность в программировании

    Конкурентность в программировании: одновременное выполнение задач без влияния на результат. Структура vs. параллелизм, повышение скорости работы программ.

    #160910 · 3 мин чтения

  27. Параллельная RAM: Абстрактная машина для разработки параллельных алгоритмов

    Параллельная RAM (PRAM): абстрактная машина для разработки параллельных алгоритмов. Моделирование сложности, времени и количества процессоров. 💻✨

    #164163 · 2 мин чтения

  28. Многоинструкционная архитектура с едиными данными (MISD) и волновые процессоры

    MISD архитектура: параллельные вычисления, множественные инструкции – одни данные. Применение, отличия от SIMD/MIMD, масштабируемость и отказоустойчивость.

    #168309 · 3 мин чтения

  29. Базовые подпрограммы линейной алгебры (BLAS) и их реализации

    BLAS: стандартные подпрограммы линейной алгебры для операций с векторами и матрицами. Оптимизация скорости вычислений, C/Fortran интерфейсы.

    #176405 · 6 мин чтения

  30. Программирование на основе потоков данных

    Программирование с потоком данных: парадигма, моделирующая программу как граф потоков данных. Разработано в MIT в 1960-х, связано с функциональным программированием.

    #178629 · 5 мин чтения

  31. Параллельное программирование: Модель SPMD

    SPMD: параллельное программирование, модель вычислений для ускорения обработки данных. Описание принципов SPMD, MIMD, SIMD и их применения в вычислениях.

    #178876 · 6 мин чтения

  32. Цепочки обработки данных: конвейерный подход

    Конвейер обработки данных: принцип работы, этапы и применение в CPU (RISC). Параллельное выполнение инструкций для повышения производительности.

    #197221 · 9 мин чтения

  33. Вычисления на графических процессорах: GPGPU и параллельная обработка данных

    GPGPU: использование GPU для вычислений, традиционно выполняемых CPU. Параллельная обработка данных, увеличение производительности, многоядерность GPU.

    #201000 · 17 мин чтения

  34. Бочкообразный процессор: переключение потоков на каждом цикле

    Процессор "бочка": переключение потоков на каждом цикле. Быстрая многопоточность, гарантированная скорость выполнения инструкций для каждого потока.

    #201659 · 4 мин чтения

  35. Multiflow: История VLIW-компьютеров и их влияние на компьютерную науку.

    Multiflow Computer: история и влияние VLIW-архитектуры. Производство мини-суперкомпьютеров в 1984-1990 гг. Технические инновации и вклад в компьютерную науку.

    #203947 · 10 мин чтения

  36. Архитектура потоковых данных: принципы и применение

    Архитектура данных: альтернатива фон Нейману. Принцип работы, применение в DSP, графике, AI и параллельных вычислениях. Преимущества и особенности.

    #206022 · 3 мин чтения

  37. Cray SSS: Сверхпараллельная архитектура на основе памяти

    Cray SSS: новаторский суперкомпьютер с массовно-параллельной архитектурой. Объединение Cray 3 и SIMD-процессора в памяти. История и особенности проекта.

    #217653 · 3 мин чтения

  38. Увеличение производительности системы: анализ ускорения и суперлинейный эффект.

    Ускорение в компьютерной архитектуре: измерение производительности систем, решающих одну задачу. Оптимизация с помощью предсказателя переходов. Amdahl's law.

    #218406 · 3 мин чтения

  39. Вычислительные системы на основе стандартного оборудования

    Кластерные вычисления на стандартном оборудовании: параллельная обработка данных с использованием доступных компонентов для снижения затрат и избежания привязки к поставщику.

    #220568 · 3 мин чтения

  40. CPython: Эталонная реализация Python и глобальная блокировка интерпретатора (GIL)

    CPython: эталонная реализация Python на C и Python. Компиляция в байт-код, GIL, интеграция с другими языками. Узнайте больше о CPython!

    #270455 · 4 мин чтения

  41. Stackless Python: Альтернативная реализация языка Python

    Stackless Python: альтернативная реализация Python без C-стека вызовов. Микропотоки, корутины, каналы связи и сериализация задач для эффективной работы.

    #272719 · 2 мин чтения

  42. Jupiter JVM: Архитектура и особенности реализации

    Jupiter JVM: открытая Java виртуальная машина с модульной архитектурой. Использует Boehm GC и GNU Classpath. Оптимизация памяти и параллельный сборщик мусора.

    #278918 · 1 мин чтения

  43. Josh Fisher

    #288432 · 3 мин чтения

  44. Gang scheduling

    #293391 · 5 мин чтения

  45. Абстракции параллельной компьютерной архитектуры

    Параллельное программирование: модели, абстракции и архитектура. Оценка обобщенности и производительности. Модели как мост между ПО и железом.

    #293746 · 3 мин чтения

  46. Сеть процессов Кана: детерминированная модель вычислений.

    Сети Кана: модель вычислений для параллельных программ, встраиваемых систем и обработки данных. Детерминированное поведение, FIFO-каналы, блокирующие чтения.

    #321883 · 4 мин чтения

  47. Параллельные и конкурентные вычисления: концепции и различия

    Параллельные вычисления: одновременное выполнение задач для повышения производительности. Многопоточность, модульное программирование, конкурентное исполнение.

    #322531 · 5 мин чтения

  48. МасPar: Архитектура SIMD-суперкомпьютеров

    МасPar: производитель мини-суперкомпьютеров (1987-). Уникальная SIMD-архитектура с центральным блоком управления и параллельными ALU. История и особенности.

    #325407 · 3 мин чтения

  49. Многопроцессорная архитектура CMP от Unisys

    Клеточная мультипроцессорность (CMP): архитектура для Intel CPU от Unisys. Разделение процессоров, поддержка разных ОС (Windows, AIX, Unix). Масштабируемость до 32 процессоров.

    #336508 · 1 мин чтения

  50. Параллельная обработка потоков данных: парадигмы и аппаратное ускорение.

    Обработка потоковых данных: парадигма параллельного программирования для эффективной обработки последовательностей событий в реальном времени. Алгоритмы и системы.

    #338054 · 7 мин чтения

  51. Transport triggered architecture

    #341318 · 6 мин чтения

  52. Автоматическая векторизация в параллельных вычислениях.

    Автоматическая векторизация: оптимизация кода для параллельных вычислений. Преобразование скалярных операций в векторные для повышения производительности. SIMD, SPMD.

    #342161 · 3 мин чтения

  53. MAJC

    #345515 · 6 мин чтения

  54. Разделение и слияние циклов: оптимизации компилятора.

    Оптимизация циклов в программировании: разделение (fission) для многоядерных процессоров и слияние (fusion) для повышения производительности и параллелизма.

    #382491 · 2 мин чтения

  55. Международный симпозиум по параллельным и распределенным вычислениям (IPDPS)

    IPDPS: международная конференция по параллельным и распределенным вычислениям. Доклады, воркшопы, туториалы от IEEE. Новейшие исследования и разработки.

    #382551 · 2 мин чтения

  56. Неявный параллелизм в выразительных вычислениях

    Параллелизм в вычислениях: языки программирования, автоматически использующие возможности распараллеливания. Повышение производительности и удобство разработки.

    #385077 · 1 мин чтения

  57. Многоядерные процессоры: архитектура и применение.

    Многоядерные процессоры: что это такое и как работают? Узнайте о структуре, преимуществах и применении многоядерных чипов в современных компьютерах.

    #388229 · 14 мин чтения

  58. SIMD в регистрах: Архитектуры и история развития

    SIMD в регистре (SWAR): параллельная обработка данных внутри процессора. Оптимизация вычислений, использование SIMD-инструкций и регистров. Flynn's taxonomy.

    #441224 · 3 мин чтения

  59. Synchronization (computer science)

    #458131 · 5 мин чтения

  60. Charm++

    #501723 · 2 мин чтения