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多线程架构上的实时深海模拟

多线程架构上的实时深海模拟
Authored by Adam Lake (Intel) Last updated on 01/31/2019 - 11:42
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 英特尔® 处理器显卡

英特尔处理器显卡经历不同世代而更新。 本页面详细讨论英特尔® 处理器显卡,包括最新的英特尔显卡开发人员指南,以及前几代英特尔显卡开发人员指南。
Authored by admin Last updated on 03/10/2019 - 22:08
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无需控制 NUMA 共享内存策略即可在基于 NUMA 的 Nehalem-EX 系统上获得较高性能

简介

默认在 Nehalem-EX 上执行的传统 MKL 性能测试中有很多 MKL LAPACK 函数的性能都较低,尤其是 DGETRF。经检测发现,同样的系统在 Linux 下使用诸如 numactll 之类的实用程序(即控制 NUMA 共享内存策略)性能将获得显著提升,即用以下方式启动应用:

Authored by Michael Chuvelev (Intel) Last updated on 06/07/2017 - 09:27
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利用英特尔® 线程构建模块(英特尔® TBB)优化 MSC. Software SimXpert*

MSC.Software SimXpert* is a fully integrated simulation environment for performing multidiscipline based analysis with a graphical interface designed to facilitate the end-to-end simulations. This article describes the threading of SimXpert.
Authored by Last updated on 08/01/2019 - 09:30
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利用英特尔® SIMD 流指令扩展和英特尔® 高级矢量扩展指令集的图像处理加速技术

This article details optimized implementations of data transformations and algorithms together with analysis comparing performance and providing speedup measurements for Intel® SSE optimized code and estimates for Intel® AVX optimized code.
Authored by Larsson, Petter (Blackbelt) Last updated on 05/25/2018 - 15:30
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如何利用 Windows* 版英特尔® 线程调节器来分析 Linux* 应用

Instructions for how-to use the "Enabling collector for Linux*" to collect Intel® Thread Profiler data on a Linux* system and view the results with the Intel® Thread Profiler for Windows*, part of the Intel® VTune Performance Analyzer for Windows*.
Authored by Eric W Moore (Intel) Last updated on 05/25/2018 - 15:30
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英特尔向量化工具箱:4. 使用英特尔编译器GAP报告和工具箱资源获取建议

英特尔向量化工具箱:4. 使用英特尔编译器GAP报告和工具箱资源获取建议
Authored by Ronald W Green (Blackbelt) Last updated on 06/07/2017 - 10:44
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英特尔向量化工具箱:3. 使用英特尔编译器的向量化报告确定候选循环

英特尔向量化工具箱:3. 使用英特尔编译器的向量化报告确定候选循环
Authored by Ronald W Green (Blackbelt) Last updated on 05/25/2018 - 15:30
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英特尔向量化工具箱:2. 使用Intel® VTune™ Amplifier XE确定程序热点

英特尔向量化工具箱:2. 使用Intel® VTune™ Amplifier XE确定程序热点
Authored by Ronald W Green (Blackbelt) Last updated on 06/07/2017 - 10:42
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数字图像基础之IPP 图像处理编程基础

2.5 IPP图像处理编程基础

Authored by Last updated on 07/31/2019 - 14:44