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视频 - 借助英特尔至强融核协处理器实现并行编程

Colfax International 最近发布了下列一组关于英特尔(R) 至强融核(TM) 协处理器的视频。

Authored by Mike P. (Intel) Last updated on 07/06/2019 - 17:10
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视频 - 借助英特尔至强融核协处理器实现并行编程和优化

下面是 Colfax International 发布的一组关于借助英特尔(R) 至强融核(TM) 协处理器实现并行编程和优化的视频。

Authored by Mike P. (Intel) Last updated on 07/06/2019 - 17:10
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面向使用 PME 工作负载的对称英特尔® MPI 的 GROMACS 方案

目标

该文件包(脚本及其说明)提供了针对对称英特尔运行的构建和运行环境。 该文件实际上是自述 (README) 文件包。 对称指采用至强™ 可执行文件和至强融核™ 可执行文件,两者通过英特尔 MPI 同时运行以传输 MPI 消息和集体数据。

Authored by Heinrich Bockhorst (Intel) Last updated on 07/06/2019 - 16:40
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基于英特尔® 架构加速金融应用

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Authored by George Raskulinec (Intel) Last updated on 07/06/2019 - 16:40
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著作 - High Performance Parallelism Pearls

A look into the contents of the two "Pearls" books, edited by James Reinders and Jim Jeffers. These books contain a collection of examples of code modernization.
Authored by Mike P. (Intel) Last updated on 03/21/2019 - 12:00
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异构分布式系统上的有限差分

Our building block is the FD compute kernels that are typically used for RTM (reverse time migration) algorithms for seismic imaging. The computations performed by the ISO-3DFD (Isotropic 3-dimensional finite difference) stencils play a major role in accurate imaging of complex subsurface structures in oil and gas surveys and exploration. Here we leverage the ISO-3DFD discussed in [1] and [2] and...
Authored by Leonardo B. (Intel) Last updated on 07/06/2019 - 16:40
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第 17 集:通信优化 - MPI

在本集中,我们将介绍使用英特尔 MPI 和英特尔至强融核协处理器的分布式内存应用的优化机会。
 
目录:
00:09 - 面向 MIC 架构的 MPI 应用的优化
00:20 - 使用采用协处理器的 MPI 的两个选项
00:28 - 选项 1: MPI+ 带卸载的 OpenMP

Authored by Last updated on 04/26/2019 - 04:01
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应用蚁群优化算法 (ACO) 实施交通网络扩展

In this article an OpenMP* based implementation of the Ant Colony Optimization algorithm was analyzed for bottlenecks with Intel® VTune™ Amplifier XE 2016 together with improvements using hybrid MPI-OpenMP and Intel® Threading Building Blocks were introduced to achieve efficient scaling across a four-socket Intel® Xeon® processor E7-8890 v4 processor-based system.
Authored by Sunny G. (Intel) Last updated on 07/05/2019 - 19:13
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在英特尔® 数学核心函数库中引入 DNN 基元

    深度神经网络 (DNN) 处于机器学习领域的前沿。这些算法在 20 世纪 90 年代后期得到了行业的广泛采用,最初应用于诸如银行支票手写识别等任务。深度神经网络在这一任务领域已得到广泛运用,达到甚至超过了人类能力。如今,DNN 已用于图像识别、视频和自然语言处理以及解决复杂的视觉理解问题,如自主驾驶等。DNN 在计算资源及其必须处理的数据量方面要求非常苛刻。

Authored by Vadim Pirogov (Intel) Last updated on 03/21/2019 - 12:08
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如何在英特尔® 至强融核™ 处理器中使用 MPI-3 共享内存

学习如何在英特尔® 至强融核™ 处理器中使用 MPI-3 共享内存
Authored by Nguyen, Loc Q (Intel) Last updated on 07/06/2019 - 16:30