项目名称:基于Spark的PSO并行计算 编程语言:scala 项目内容:将粒子群算法pso实现的了并行,并成功集成了bencmark的测试函数,可以利用该标准的测试函数,来验证算法的性能. 测试结果:在benchmark的20个测试函数当中有9个超过decc-g的测试结果 注意:本算法会因机器的性能,函数的特性不同执行的效率也不一样,本程序还有很大的改进空间,希望大家可以继续完善.

中科院课程：高性能并行计算 主讲人：迟学斌 课程课件，课程源码，课程考试题猜测以及答案

1、快速排序的基本思想 2、单处理机上快速排序算法 3、快速排序算法的性能 4、快速排序算法并行化 5、描述了使用2m个处理器完成对n个输入数据排序的并行算法。 6、在最优的情况下并行算法形成一个高度为logn的排序树 7、完成快速排序的并行实现的流程图 8、完成快速排序的并行算法的实现

本书介绍目前最常见的并行程序—MPI并行程序的设计方法它适合高校三四年级本科生非计算机专业研究生作为教材和教学自学参考书也适合于广大的并行计算高性能计算用户作为自学参考书使用对于有FORTRAN和C编程经验的人员都可以阅读并掌握本书的内容。

中科院刘莹开设老师的并行计算作业.内容一共有二次作业。还有一次大作业，参见基于GeForce8800光线跟踪算法的并行化

配以插图方式介绍NUMECA软件进行分布式和集中式并行运算的方法和步骤

CUDA C 编程指南，美国华裔教授大牛程润伟最新力作，学习CUDA必备经典图书

对接触并行计算的学者来说是一个不错的资源。

并行计算，MPI函数的使用，附测试部分源代码

《GPU高性能计算之CUDA》书中实例源代码，经调试正常。GPU高性能计算系列丛书的第一本《GPU高性能计算之CUDA》已经出版，由张舒，褚艳利，赵开勇，张钰勃所编写。本书除了详细介绍了CUDA的软硬件架构以及C for CUDA程序开发和优化的策略外，还包含有大量的实例供读者学习参考用。 下表是各个实例的介绍列表。 文件夹 对应书中章节 备注 ACsearch_DPPcompact_with_driver 5.2.2 AC多模式匹配算法 asyncAPI 2.5 异步API调用示例 bandwidthTest 2.3.6 带宽测试 Bitonic 5.1.1 双调排序网络 conjugateGradient 5.2.1 共轭梯度算法，CUBLAS实现 cudaMPI 2.7.3 CUDA+MPI管理GPU集群 cudaOpenMP 2.7.2 CUDA+OpenMP管理多GPU deviceQuery 2.1.4 设备查询 histKernel 2.4.3 亮度直方图统计 matrixAssign 2.1.4 矩阵赋值 matrixMul 4.7.1 矩阵乘法，利用shared memory matrixMul_Berkeley 4.7.1 矩阵乘法，利用register reduction 4.7.2 并行归约（缩减）程序 scan 5.1.2 Scan算法，例如计算前缀和 scanLargeArray 5.1.2 Scan算法，可以处理大数组 simpleCUBLAS 5.1.3 CUBLAS库的简单应用 simpleCUFFT 5.1.4 CUFFT库的简单应用 simpleD3D9 2.6.2 CUDA与Direct3D 9互操作 simpleD3D10 2.6.2 CUDA与Direct3D10互操作 simpleGL 2.6.1 CUDA与OpenGL互操作 simpleMultiGPU 2.7.1 多设备控制 simpleStreams 2.5.2 流的使用演示 simpleTexture 2.3.8 简单的纹理使用 simpleTextureDrv 2.3.8 简单的纹理使用，驱动API 实现 sortingNetworks 5.1.1 双调排序网络，处理大数组 threadMigration 2.7.1 通过上下文管理和设备管理功能实现多设备并行计算 timing 4.2.1 设备端测时 transpose 4.7.3 矩阵转置 transposeDiagonal 4.7.3 矩阵转置，考虑partition conflict VectorAdd 2.2.3/2.3.4 矢量加 VectorAddDrv 2.2.3/2.3.4 矢量加，驱动API实现 【备注】以上工程，均在Windows XP 64-bit + Tesla C1060 + CUDA 2.3 + VS2005环境下测试通过。