Parallel Server

在Amazon Web Services（Linux VM）上使用MATLAB Parallel Server前，请确保满足以下条件： MATLAB Parallel Server许可证。有关云端许可证配置的信息，请参见相关文档。 使用网络许可证管理器为您的集群提供足够的MATLAB Parallel Server许可证。 确保您拥有桌面上的MATLAB和Parallel Computing Toolbox，并与所选MATLAB版本相匹配。 拥有具有所需权限的AWS账户，详细信息请查看相关服务文档。 在您所选区域内的AWS账户中配置SSH密钥对。如果还没有密钥对，请按照指示创建一个。 注意

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

并行编程的实战派资源《Parallel Programming in C with MPI and OpenMP》，是我最近翻出来重新读的一本老资料，讲得还挺系统的，适合想用 C 搞并行的朋友。从讲到，再到和，这几个名词一听挺吓人，其实里面的原理也不复杂，就是帮你搞清楚用多个器到底值不值。MPI那部分更偏底层，像点对点通信、广播、同步这些基础操作都讲得比较细，适合喜欢掌控感的同学；而OpenMP就更“亲民”一点，直接在#pragma omp parallel下一行加逻辑，线程就跑起来了，响应也快，代码也简单。里面的 C 语言例子不少，而且还讲了并行性能这一块。你如果是那种看完代码立马想测试效果

该存储库提供了用于在R中计算聚类之间的调整后的互信息（AMI）、归一化的互信息（NMI）和调整后的兰德指数（ARI）的代码。NMI和ARI是广泛应用且成熟的分区一致性度量标准，而AMI提供了一种归一化互信息度量，通过计算观察到的群集大小分布的预期互信息（EMI）来校正随机预期的分区重叠基线值。这种度量标准有助于更精确地评估聚类效果，特别是在具有不均匀分布或不同规模的聚类中。 该存储库的代码可高效并行计算这些指标，特别适用于生物学应用，例如在将微生物宏基因组序列数据聚类成OTU时评估分区一致性。提供的数据集包含大约1M序列，通过完整链接或平均链接聚类方法，将其聚集成OTU。两个分区结果以每行一行

MATLAB development - Mandelbrot set with Parallel Computing Toolbox. This example demonstrates how to fully leverage the Mandelbrot set using parallel computing techniques in MATLAB to improve performance for large-scale computations. Parallel processing allows the algorithm to run faster by utilizi

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.

并行计算 (中科大讲义) 提供了一系列关于 并行计算 的关键概念、模型与实现策略。本讲义从并行计算的基本原理开始，深入探讨了如何利用 多核处理器 实现高效计算。包括数据并行、任务并行等模型，并展示了 并行算法 的设计原则与优化方法。此外，讲义中还详细阐述了常用的并行计算工具、编程模型（如 MPI、OpenMP）以及 性能评估 的方法，为学习者提供了全面的并行计算知识框架。

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

生成 3D 旋转轴的均匀方向挺有讲究的，尤其当你想让这些轴彼此“隔得远点”，别老扎堆平行。Generate Non-Parallel Axes 就是干这事儿的利器。 灵感来自物理里的Thomson 问题，意思是把一堆电子扔球面上，看它们怎么“躲得最远”。这里的“电子”就是你想生成的旋转轴，而且每个轴还被要求跟它的镜像轴对称，所以间距上更紧凑，分布也更均匀。 你只要输入想要的轴数量，代码就能返回一组最不容易平行的 3D 单位向量。适合做3D 旋转采样、姿态估计那类活儿。原理挺硬核，但实现其实不复杂，思路也清晰。 作者用的是未发表的“超球面优化”思路，核心代码参考了 Purdue 的 Hao Pe

随着数据库管理技术的进步，Oracle中的NOLOGGING、APPEND、ARCHIVE和PARALLEL等选项对REDO和UNDO日志以及SQL执行速度产生显著影响。每种选项在不同情境下都有其独特的优势和限制。了解这些选项如何影响数据库操作是数据库管理员和开发者的关键任务之一。