sadmeercat405
New member
[Nhận Ngay Ưu Đãi Siêu Hấp Dẫn Khi Đặt Mua Ngay!]: (https://shorten.asia/4Ns4UCKA)
### Điện toán song song và hiệu suất cao: Hướng dẫn của cộng tác viên
Tính toán hiệu suất cao và hiệu suất cao (HPC) là một lĩnh vực khoa học máy tính liên quan đến thiết kế, triển khai và tối ưu hóa các thuật toán và phần mềm song song.HPC được sử dụng để giải quyết các vấn đề quá lớn hoặc quá tính toán để được giải quyết trên một máy tính.
Có nhiều mô hình lập trình song song khác nhau, mỗi mô hình có điểm mạnh và điểm yếu riêng.Một số mô hình phổ biến nhất bao gồm:
*** Giao diện truyền tin nhắn (MPI) **: MPI là thư viện truyền tin nhắn được tiêu chuẩn hóa cho phép các quy trình giao tiếp với nhau.MPI là một trong những mô hình lập trình song song lâu đời nhất và được sử dụng rộng rãi nhất.
*** OpenMP **: OpenMP là một tập hợp các chỉ thị trình biên dịch cho phép các nhà phát triển song song hóa mã của họ mà không phải học một mô hình lập trình mới.OpenMP là một lựa chọn tốt cho các nhà phát triển đã quen thuộc với C hoặc C ++.
*** OpenAcc **: OpenAcc là mô hình lập trình dựa trên chỉ thị tương tự như OpenMP.Tuy nhiên, OpenAcc được thiết kế dành riêng cho GPU.OpenAcc là một lựa chọn tốt cho các nhà phát triển muốn tận dụng hiệu suất của GPU.
Ngoài các mô hình lập trình này, cũng có một số khung tính toán song song có thể được sử dụng để phát triển các ứng dụng HPC.Một số khung phổ biến nhất bao gồm:
*** Hadoop **: Hadoop là một hệ thống tệp phân tán và khung xử lý được thiết kế để xử lý dữ liệu quy mô lớn.Hadoop là một lựa chọn tốt cho các nhà phát triển cần xử lý một lượng lớn dữ liệu.
*** Spark **: Spark là một khung máy tính phân tán có mục đích chung được xây dựng trên đỉnh Hadoop.Spark là một lựa chọn tốt cho các nhà phát triển cần thực hiện nhiều loại tính toán khác nhau.
*** TensorFlow **: TensorFlow là một khung học máy được thiết kế để đào tạo và triển khai các mô hình học tập sâu.Tensorflow là một lựa chọn tốt cho các nhà phát triển muốn xây dựng các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
Nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về điện toán hiệu suất song song và hiệu suất cao, có một số tài nguyên có sẵn trực tuyến.Một số tài nguyên tốt nhất bao gồm:
* [Cuốn sách điện toán song song] (https://www.parallelbook.org/)
* [Hướng dẫn lập trình OpenMP] (https://www.openmp.org/resource/documentation/)
* [Hướng dẫn lập trình OpenAcc] (https://www.openacc.org/sites/default/files/openacc-docs/openacc_2.7.0_manual.pdf)
* [Hướng dẫn sử dụng Hadoop] (https://hadoop.apache.org/docs/civerse/hadoop-user-guide.pdf)
* [Hướng dẫn lập trình tia lửa] (Spark Programming Guide - Spark 3.5.0 Documentation)
* [Hướng dẫn TensorFlow] (Tutorials | TensorFlow Core)
### hashtags
* #Tính toán song song
* #HighperformCoComputing
* #HPC
=======================================
[Nhận Ngay Ưu Đãi Siêu Hấp Dẫn Khi Đặt Mua Ngay!]: (https://shorten.asia/4Ns4UCKA)
=======================================
### Parallel and High Performance Computing: A Collaborator's Guide
Parallel and high performance computing (HPC) is a field of computer science that deals with the design, implementation, and optimization of parallel algorithms and software. HPC is used to solve problems that are too large or too computationally intensive to be solved on a single computer.
There are many different parallel programming models, each with its own strengths and weaknesses. Some of the most popular models include:
* **Message passing interface (MPI)**: MPI is a standardized message passing library that allows processes to communicate with each other. MPI is one of the oldest and most widely used parallel programming models.
* **OpenMP**: OpenMP is a set of compiler directives that allow developers to parallelize their code without having to learn a new programming model. OpenMP is a good choice for developers who are already familiar with C or C++.
* **OpenACC**: OpenACC is a directive-based programming model that is similar to OpenMP. However, OpenACC is designed specifically for GPUs. OpenACC is a good choice for developers who want to take advantage of the performance of GPUs.
In addition to these programming models, there are also a number of parallel computing frameworks that can be used to develop HPC applications. Some of the most popular frameworks include:
* **Hadoop**: Hadoop is a distributed file system and processing framework that is designed for large-scale data processing. Hadoop is a good choice for developers who need to process large amounts of data.
* **Spark**: Spark is a general-purpose distributed computing framework that is built on top of Hadoop. Spark is a good choice for developers who need to perform a variety of different types of computations.
* **TensorFlow**: TensorFlow is a machine learning framework that is designed for training and deploying deep learning models. TensorFlow is a good choice for developers who want to build artificial intelligence applications.
If you are interested in learning more about parallel and high performance computing, there are a number of resources available online. Some of the best resources include:
* [The Parallel Computing Book](https://www.parallelbook.org/)
* [The OpenMP Programming Guide](https://www.openmp.org/resources/documentation/)
* [The OpenACC Programming Guide](https://www.openacc.org/sites/default/files/openacc-docs/openacc_2.7.0_manual.pdf)
* [The Hadoop User Guide](https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-user-guide.pdf)
* [The Spark Programming Guide](https://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html)
* [The TensorFlow Tutorials](https://www.tensorflow.org/tutorials/)
### Hashtags
* #parallelcomputing
* #HighPerformanceComputing
* #HPC
=======================================
[Trải Nghiệm Đỉnh Cao - Mua Ngay để Không Hối Tiếc!]: (https://shorten.asia/4Ns4UCKA)
