CLIP-Q: Deep Network Compression Learning by In-Parallel Pruning-Quantization，CVPR2018 code

Intel.Parallel.Studio.XE.Cluster.Edition.2020 lic,希望能帮到您！！！！！

经典教材及参考书，英文版parallel distributed simulation system 作者Richard M. Fujimoto，本领域必看的专业书籍

计算机组成与结构：lecture 17 Parallel Processing.pdf

ansys与matlab代码并行 Ansys 从并行批处理模式运行 代码： Ansys APDL、Matlab 看 示例：parallel_ansys_test.m 和 /Ansys/frame_test Matlab/parallel_ansys/parallel_ansys.m 帮助文件/序言 代码的工作 形成具有“n”个作业数的块（要并行运行），从第一个块开始 在主 Ansys 工作文件夹中为并行作业创建临时文件夹：/job1_tmp、/job2_tmp、...、/job'n'_tmp 并行运行“n”个作业/分析并将请求的结果保存到相应的文件夹 收集请求的结果并将其复制到主 Ansys 工作文件夹 删除临时作业文件夹 转到步骤 1. 并移动到下一个块（如果有） 致谢 本 repo 中的脚本是在布达佩斯科技经济大学开发的。 我的其他 Ansys 相关存储库

Product Version 15.1 October 2015

•Intel® Parallel Studio XE 2015 Update 5 Cluster Edition 的license，当然也适用于2015Cluster的各个版本。

并行TensorFlow DataLoader 这个简单的项目旨在并行加载数据（尤其是视频数据）以提高整个系统的效率。该框架如下所示： 我们派生$ K $线程来加载和解码CPU中的数据，并维护一个全局FIFO队列来存储数据。 需要一个主要任务线程在GPU中训练网络。 如果加载批处理数据的时间大于在GPU中进行训练的时间，则效率将大大提高。 仿真实验结果如下所示（加载一批数据的时间设置为1秒，一步训练的时间设置为0.2秒）： 图1：串行加载数据，CPU使用率仅为5.3％ 图2：派生10个线程来加载数据，CPU使用率接近30％，几乎是串行版本的6倍。 无花果3：分叉30个线程来加载数据 中文博客，网址为 。

Parallel-META 2.0：具有功能注释，高性能计算和高级可视化功能的增强型元基因组数据分析

近年来，Internet的发展使全球数据量快速增长，大数据时代的到来给传统计算带来了巨大挑战。 大数据系统（例如hadoop，spark）正成为处理大数据的重要平台，但是由于大数据应用程序本身的设计缺陷以及不合理的分布式框架配置，因此难以实现大数据系统中应用程序的性能。计算机理论的最高速度，因此如何定位大数据系统的性能瓶颈并分析瓶颈原因。值得研究。 本文提出了大数据系统的5层性能评估模型，为性能分析提供了可靠的基础，同时，提出了大数据系统的性能优化模型，可以弥补性能瓶颈。位置和瓶颈分析，并进一步优化性能。 基于这两个性能模型，实现了一个基于事件的性能工具来分析性能数据。 实验结果表明，这两个性能模型对大数据系统的性能评估和优化有效，可将大数据系统的平均运行时间缩短19％。