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基于MPI的大数据高性能计算导论

12/16/2018 9:53:18 PM 人评论

本书使用MPI标准介绍了数据科学中的高性能计算,帮助读者了解分布式存储模型中的并行编程的知识。全书分为两部分,部分(第1~6章)基于消息传递接口介绍高性能计算,内容包括:阻塞与非阻塞的点对点通信、死锁、全局通信函数(广播、散播等)、协同计算(归约)的基本概念

基于MPI的大数据高性能计算导论

基于MPI的大数据高性能计算导论

内容简介

本书使用MPI标准介绍了数据科学中的高性能计算,帮助读者了解分布式存储模型中的并行编程的知识。全书分为两部分,部分(第1~6章)基于消息传递接口介绍高性能计算,内容包括:阻塞与非阻塞的点对点通信、死锁、全局通信函数(广播、散播等)、协同计算(归约)的基本概念;互联网络的拓扑结构(环、环面和超立方体)以及相应的全局通信程序;基于分布式内存的并行排序及其实现,涵盖相关并行线性代数知识;MapReduce模型。第二部分(第7~11章)介绍计算机集群中的高性能数据分析,内容包括:数据聚类技术(平面划分聚类、层次聚类);基于k-NN的有监督分类;核心集以及相关降维技术;图算法(稠密子图、图同构检测)。每章章末附有各种难度的练习和参考文献,可供读者进行自测和深入学习。本书适合作为“高性能计算”相关课程的本科生教材。

作者简介

弗兰克?尼尔森(Frank Nielsen) 巴黎综合理工学院教授,负责教授研究生计算机视觉和图形学方面的课程以及本科生的算法和Java课程。他是Sony计算机科学实验室研究员。

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