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UO Intel® Parallel Computing (16)

并行计算是计算机科学的一个广泛领域,涉及架构,硬件/软件系统,语言,编程范例,算法和理论模型,使得并行计算成为可能。并行计算也是一个古老的领域。查尔斯巴贝奇曾经说过差异引擎的设计,“设计发动机最常见的困难来自于将执行计算的时间缩短到最短的可能性。” 他探讨了并行性来解决这个问题。实际上,性能是并行性的存在理由,并行性仍然是现代计算中性能的通路。大规模并行(> 100000处理器)是当今世界上速度最快,功能最强大的计算系统的核心。 在现代计算机系统中,多核技术无处不在。这意味着并行性无处不在。小规模,低端并行性是负担得起的科学计算和计算科学日益成功的驱动力。随着计算加速器的出现,事情变得越来越有趣。并行性也适用于手机,PDA,桌面和笔记本电脑。并行计算无处不在! 重要的是,我们培养下一代计算机科学学生的并行计算的基本要素。俄勒冈大学(UO)的计算机与信息科学系(CIS)正在将并行计算作为未来三个目标领域之一。现在有大量的CIS教授热衷于将并行计算学术课程扩展到更丰富的学术教学计划。英特尔®UO的并行计算中心(IPCC)的目标是创建一个高质量的本科并行计算课程,学生可以在这里学习并行计算的广泛主题,为他们可以在他们的计算职业。实现这一目标将为未来协调的课程开发奠定基础。 通过IPCC,英特尔®公司在支持CIS学术并行计算计划方面发挥了积极作用。并行计算课程将在未来一年中作为独联体课程的永久性课程(CIS 431/531)提交给UO。

5-Parallel Programming Patterns Overview and Map Pattern

711

6-Collectives Pattern

727

7-Data Reorganization Pattern

690

8-Stencil Pattern

721

9-Fork-Join Pattern

728

10-Pipeline Pattern

721

11-Parallelism on Supercomputers and the Message Passing Interface (MPI)

707

12-Introduction to Parallel Algorithms and Parallel Program Design

689

13-Parallel Performance Methods and Technologies

689

14-Parallel Performance Tools

727

15-MPC: Multi-Processor Computing Framework Guest Lecture

813

16-Computer Architecture and Structured Parallel Programming

758