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基于LLVM中间表示的数据依赖
并行计算
方法
底层虚拟机(LLVM)是一个广泛使用的编译框架,其中间表示(IR)中包含有丰富的程序分析信息,众多以LLVM为平台的相关工作均以IR为基础开展。数据依赖关系在错误检测、定位及程序调试等领域有着重要应用,基于IR的数据依赖关系计算多采用串行迭代方式,但在应对较大规模IR文件时可扩展性不够理想。对此进行了数据依赖关系计算中指令读写的可并行性挖掘,结合图形处理器
并行计算
优势,提出一种基于LLVM IR的数据依赖关系
并行计算
方法DRPC。以IR为输入,采用CPU-GPU双端协同方式实现程序数据依赖关系的高效计算。实验结果表明,针对基准程序集SPEC,DRPC分别在直接及传递数据依赖关系计算上最高获得了3.48x和4.91x的加速比。
2022-06-07 15:04:36
1.44MB
底层虚拟机
中间表示
数据依赖
1
matlab开发-
并行计算
测试序微分方程lab2012b
matlab开发-
并行计算
测试序微分方程lab2012b。介绍了如何使用
并行计算
工具箱来加快多核计算机的计算速度。
2022-06-06 00:31:37
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使用python Multiprocessing模块进行并行、串行、超线程计算实验。计算实例为蒙特卡洛算法计算圆周率Pi。
2022-06-06 00:06:09
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并行计算
串行计算
超线程
python
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并行编程简单的MPI编程hello world
基于vs2010环境编写的并行编程简单的MPI编程hello world
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并行计算
并行编程
MPI编程
vs2010
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修改bodyForce 抽离最终的坐标更新逻辑为kernel函数 添加预取逻辑 thread 128 block=32 * SM 效果目前看的是比较好的 可通过Nvidia课程认证
2022-05-30 16:37:43
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c语言
开发语言
cuda
并行计算
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MPI+OpenMP.zip
并行计算
机架构与编程上机实验程序 求矩阵行列式MPI+OpenMP多线程编程 MPI+OpenMP多线程编程的PBS
2022-05-30 14:51:43
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MPI+OpenMP多线程编程
并行计算编程
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Python基于pyCUDA实现GPU加速
并行计算
功能入门教程
本文实例讲述了Python基于pyCUDA实现GPU加速
并行计算
功能。分享给大家供大家参考,具体如下: Nvidia的CUDA 架构为我们提供了一种便捷的方式来直接操纵GPU 并进行编程,但是基于 C语言的CUDA实现较为复杂,开发周期较长。而python 作为一门广泛使用的语言,具有 简单易学、语法简单、开发迅速等优点。作为第四种CUDA支持语言,相信python一定会 在高性能计算上有杰出的贡献–pyCUDA。 pyCUDA特点 CUDA完全的python实现 编码更为灵活、迅速、自适应调节代码 更好的鲁棒性,自动管理目标生命周期和错误检测 包含易用的工具包,包括基于GP
2022-05-27 23:10:41
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python
python函数
python实例
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用MPI开发的
并行计算
程序
已知一个通讯子COMM,现若产生一个p*q的二维进程网格,每个进程用Pst表示,请写出一个子程序使每个进程Pst都生成一个行通讯子和一个列通讯子
2022-05-27 10:24:02
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MPI
并行计算
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用MPI开发的
并行计算
程序
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2022-05-27 10:13:22
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MPI
并行计算
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并行计算
.3算法.ppt
并行计算
.3算法.ppt
2022-05-26 14:07:02
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