Parallel Programming in C with MPI and OpenMP并行编程指南

在Linux环境下成功实现矩阵乘法的MPI并行运算。使用命令 mpicc -o 编译程序，并通过 mpirun 命令运行。

MPI并行实现WARSHALL算法

Oracle 的并行，是你写大 SQL、跑大数据时的好帮手。一个语句能分多个线程一起跑，效率蹭蹭涨，尤其在数据量大的场景里，表现亮眼。你只要合理设置一下并行度、做好分区，性能提升立马看得见。 并行 SQL挺适合复杂查询或者大批量的INSERT/UPDATE/DELETE，尤其是那种动辄上千万行的表，串行操作简直慢到哭，用并行立马不一样了。响应快、结果准，老板都笑了。 在 RAC 环境下，Oracle 还能把并行查询自动分配到不同实例上跑，用满每个节点的 CPU，性能直接翻倍。你甚至不用改多配置，只要 DOP（Degree of Parallelism）设置得合理，效果就还不错。 另外像并行 D

并行计算的实战教材，中科院的《并行计算导论》算是比较硬核的一本。内容偏技术流，讲的是怎么用Linux配合MPI干高性能的活儿，比如数值积分、矩阵求解、FFT、二维泊松方程这些常见问题的并行解法。 操作环境挺接地气的，基于Linux，代码也不绕，用过命令行的你肯定能上手。多例子直接跑MPI就行，像mpirun -np 4 ./fft_solver，响应也快，调试也方便。 有意思的是书里不仅讲怎么干活，还讲怎么干得快。比如在并行矩阵求解那里，提到了稀疏矩阵怎么分块传输，怎么避免通信阻塞，嗯，读起来蛮有收获的。 如果你对并行算法有点兴趣，推荐顺手看看几个相关的资源：MPI 并行 WARSHALL 算

GPU 加速的大型哈希表构建真的是一把好手。《Real-Time Parallel Hashing on the GPU》这篇文章讲得挺实在，主要是用 CUDA 来玩并行哈希，性能提升猛。你如果平时大数据集合、图形识别那种应用，读一读准没错。 CUDA 的并行能力在这篇文章里被用得挺巧。它不是简单堆线程，而是用两种哈希策略——稀疏完美哈希和布谷鸟哈希，还混搭了一种新方法来权衡构建速度、内存占用和查询效率。 最有意思的是，哈希表还能实时构建，能扛下百万级别的数据，不拖慢应用。比如用在 3D 表面交集计算或图像匹配那种场景，响应也快，数据也稳，适合做实时图形。 文中还提了几个细节，比如布谷鸟哈希用

变邻域搜索算法 MATLAB 代码是通过串行和并行编程实现的一组强大计算能力的经典算法。通过比较串行与并行的计算结果，探索了工具、技术和解决方案的差异。该项目利用随机数生成问题并展示并行编程的强大功能，特别是在解决类似 KNN 问题时的表现。 变邻域搜索算法的实现过程中，空间被划分为多个模拟邻域的盒子（立方体）。在每个盒子中，随机生成q类型或c类型的点。对于每个q点，算法需要找到其最近的c邻居。项目中采用了 C 语言以及并行技术（如 MPI 和 CUDA）实现了这一过程。所有实现都包含了验证功能，以确保结果的正确性。 串行实现的过程中，空间被划分为v个框，并在其中生成Numq个随机的q点和Nu

并行计算里的老大哥，MPI绝对是绕不开的。不管你是用 C、C++，还是 Fortran，它都能帮你把计算任务撒到多个 CPU 上并行跑。嗯，速度快了不止一星半点，适合那种数据量爆炸的大型运算场景。

如果你对数据感兴趣，尤其是统计和数据挖掘，R 语言绝对是个不错的选择哦。它的学习曲线相对平缓，而且功能强大。像数据、图形展示、统计模型构建等，R 语言都能轻松搞定，挺适合那些进入数据领域的同学。最重要的是，R 语言是开放源代码的，你可以根据自己的需求随意扩展功能，甚至自己写包。《Programming with R》这本书，正是针对那些想入门或深入 R 语言的朋友。作者 John M. Chambers 可是 R 语言的创始人之一，他通过丰富的实例教你从基础到高级的 R 语言应用。无论是数据结构操作，还是各种统计方法，都有详细。而且，这本书不仅适合新手，也对有一定编程基础的人有，毕竟 R 语言

这是安装MATLAB Parallel Server与IBM Platform LSF的并行计算工具箱插件的详细说明。这些示例文件利用通用调度程序接口，允许用户通过IBM Platform LSF和其他兼容调度程序提交作业到MATLAB Parallel Server。安装完成后，您需要执行进一步的设置以准备调度程序的使用。详细的安装步骤请参阅自述文件。更多关于通用调度程序接口的信息，请访问：https://www.mathworks.com/help/matlab-parallel-server/configure-using-the-generic-scheduler-interface.