Программирование на JAVA

Навигация

Технология Hyper-Threading от Intel

Производительности всегда мало

0 1

Hyper-Threading

2 3

Углубляемся в технологию

4 5

Максимум эффективности от Hyper-Threading

6 7

Архитектура IA-64

8 9

Архитектура Е2К

10 11 12 13 14 15

Большие компьютерные системы

Виды параллельной обработки

16 17 18 19 20 21 22

Матричная обработка данных

23 24 25 26

Архитектура мультипроцессорных систем общего назначения

27 28 29

Коммуникационные сети

30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43

Организация памяти в мультипроцессорных системах

44 45 46

Программный параллелизм и общие переменные

47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62

Мультикомпьютерные системы

63 64 65

Общая память и передача сообщений

66 67 68 69 70 71 72 73 74

Производительность мультипроцессорных систем

75 76 77 78 79 80 81 82

Использование технологии параллельного программирования MPI-2

Введение

83 84 85

Кластерные системы и стандарт параллельного программирования MPI

86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99

Математические проблемы параллельных вычислений

100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122

Реклама :




Они ориентированы на повышение производительности системы без значительного увеличения ее стоимости, и результаты их применения действи­тельно впечатляют — современные рабочие станции имеют более высокую произ­водительность, чем суперкомпьютеры всего лишь десятилетней давности.

Но даже такая высокая производительность рабочих станций не удовлетворяет нуждам ряда приложений, требующих значительно больших вычислительных мощ­ностей, поэтому спрос на суперкомпьютеры по-прежнему сохраняется. Одним из возможных подходов к их разработке является создание системы с несколькими очень мощными процессорными устройствами. Как правило, с этой целью используются самые быстрые из существующих схем, широкие шины для доступа к основной памяти очень большого размера и мощные средства ввода-вывода. Такие компью­теры потребляют значительное количество энергии и требуют специальных сис­тем охлаждения. В приложениях, выполняющих немалые объемы вычислений, суперкомпьютеры должны с максимальной эффективностью обрабатывать так называемые векторные данные, то есть одномерные массивы чисел (элементов), рассматриваемые как единое целое


<< назад вперед >>