有关于多核并行计算的，中国科学技术大学陈国良教授编写

里面有mpich的介绍，以及示例代码，还有mpich2的安装软件~win7下mpich安装不了，只能安装mpich2~~

并行计算CS426-P1 RGB到mpi的灰度转换。 grayscale-mpi-v2.c和grayscale-mpi-v3.c必须编译为：mpicc grayscale-mpi-v2.c -o [可执行名称] -lm由于包含Math.h，因此灰度程序将输入作为“图像”。 txt”，而最小程序将输入作为“ input.txt”。Outputs文件夹分别包含输出文件，执行的进程数 Erdem EgeMaraşlı

并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户。 Matlab 并行计算工具箱及MDCE介绍 并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）可以在多处理器计算环境中使用 MATLAB 和 Simulink 解决计算、数据密集型问题。使用工具箱可以解决通过装配多个处理器包含几个单独工作单位或单个大型计算的问题。这些处理器可以驻留在一个多处理器计算机上，或者，当工具箱配合MATLAB 分布式计算引擎（MATLAB Distributed Computing Engine(Server)，简称MDCE）时，驻留在计算机集群上。 Matlab并行计算是指针对不同的计算平台（单机或集群），运用不同的计算工具箱。 （1）用于单机多核（最多4核）环境的并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）。 （2）在集群环境中实现并行计算的分布式计算服务器（Matlab Distributed Computing sever）来实现并行计算。

1.注释非常详尽，几乎每个函数都有注释，在CUDA11与VS2019下实现，并行加速效果十分显著！ 2.同时实现了CPU多线程并行计算和CUDA并行计算两个版本，可以通过宏来选择

基于GPU的高性能并行计算应用.pdf

近年来随着并行计算的发展，采用 cpu-gpu 的协同并行计算在光流法计算中能起到非常好的加速效果，因此，将并行计算运用到气象领域，可以加快各种预报算法的运算速

GPU并行计算，C++实现，使用了CUDA和opencv完成了图片的灰度值化，程序完整无错，复制就能运行。

摘要本文论述了现代超级计算机系统发展的塞本情况深入分析了瑰代超级计算机系统的分类特点与发展趋势最后展望了年代的发衣前景关往调妞级计算机向,处劝机乡处理机并行计算

基于MapReduce编程模型的分布式并行计算系统的设计和实现，何皓星，李昕，大数据处理技术对互联网应用本身和企业都具有非常重大的意义。随着互联网业务数量的快速增长，系统中积累的数据也越来越多。如何