异构迁移学习研究综述.pdf

算盘 介绍 是一种有限元方法（FEM）仿真平台，适用于诸如固体力学和土木/结构/地震工程等领域。 名字suanPan （在某些地方，如后缀，也缩写为suPan ）来自“ （ Suan Pan ）一词，是。 suanPan用现代高质量C ++代码编写，旨在提供高效，简洁，灵活和可靠的FEM仿真平台。 suanPan受到流行的（非）商业FEA软件包的部分影响，例如 ， 和 。 请和查看文档以获取命令参考。 请考虑明星 :star: 该项目！ 特征 算盘的亮点是 suanPan速度快，内存和线程安全。 suanPan是基于模型设计的，并支持异构体系结构上的并行性，例如多线程CPU +可选GPU。 并行性可用于元素状态更新和全局矩阵组装。 suanPan是开源的，易于扩展以合并用户定义的元素，材料等。 suanPan将FEA模型部分与线性代数运算部分分开，这大大降低了开发的复杂性。 su

管理复杂异构应用在端点Dice平台中的实践，精品一级

这是《异构计算》的课件（北大），包含异构并行计算的基本知识，opencl编程等。

解决现有存储系统的问题  数据大集中（OA/Mail/OLTP…）—访问竞争  应用复杂，数据分级存储需求  设备利旧，投资保护  异构存储系统之间的迁移、复制  复杂SAN存储资源的统一管理

介绍了车载网路实现的方案，包括了软硬件的实现，其中还介绍了网关数据安全加密的内容，并确保了网关通信的安全

利用DX12的遮挡查询API，实现三维的立方体之间的遮挡剔除查询算法，同时，考虑到一些遮挡查询算法会利用CPU进行协同优化，故此在我们的实现算法中，我们利用GPU进行查询，再将查询结果返回给CPU端，由CPU进行逻辑判断决定哪些模块需要进行渲染，该方法可以用于多GPU的遮挡剔除算法，即一块GPU进行查询，由CPU进行同步，另一块GPU根据CPU的决策来进行渲染。

异构计算在以太坊共识算法中的应用研究_彭湖湾.caj

opencl异构并行计算原理机制与优化实践 完整 pdf

目前异构加速器的实现主要借助于专用集成电路（ASIC）、图形处理单元（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）等异构计算部件。在上述几种典型的异构体系结构中，基于FPGA和CGRA等可重构体系结构的异构加速器具有以下两个优点： 第一，FPGA和CGRA等结构内部包含大量可配置的逻辑电路，能够满足特定应用的高性能和低功耗的运行要求，从而获得较高的效能比。 第二，由于目前新型应用的种类多样、迭代速度快，而采用ASIC进行加速器设计的周期又比较长，与之相比，采用FPGA和CGRA等可重构体系结构能够快速实现原型系统，并能够根据应用和算法的迭代进行演化，具有良好的定制性和可重构特性。 近年来，在体系结构的顶级国际会议上，涌现了一批以可重构体系结构为基础的异构加速器工作，成为学术界的研究热点。与此同时，基于FPGA的加速器平台也成为工业界关注的关键技术之一，国际知名的公司如Intel、微软等都将可重构计算加速器作为构建下一代异构加速器的重要平台，将其广泛应用于数据中心和嵌入式设备中。 为了更好的回顾近年来的可重构计算加速器相关工作，报告将以最近的可重构计算加速器体系结构以及算法应用等高