如果你也在 怎样代写并行计算Parallel Computing COSC330这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。并行计算Parallel Computing可以根据硬件支持并行的程度进行大致分类，多核和多处理器计算机在一台机器内有多个处理元件，而集群、MPP和网格则使用多台计算机来处理同一任务。专门的并行计算机架构有时与传统的处理器一起使用，用于加速特定任务。
并行计算Parallel Computing是一种计算类型，其中许多计算或进程同时进行。大型问题通常可以被划分为较小的问题，然后可以同时解决这些问题。有几种不同形式的并行计算：位级、指令级、数据和任务并行。并行主义长期以来一直被用于高性能计算，但由于妨碍频率扩展的物理限制，它获得了更广泛的关注。由于近年来计算机的功耗（以及随之而来的发热）已成为一个问题，并行计算已成为计算机架构中的主导范式，主要是以多核处理器的形式。
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我们提供的并行计算Parallel Computing及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
计算机代写|并行计算代考Parallel Computing代写|INTRODUCTION
The idea of a single-processor computer is fast becoming archaic and quaint. We now have to adjust our strategies when it comes to computing:
- It is impossible to improve computer performance using a single processor. Such processor would consume unacceptable power. It is more practical to use many simple processors to attain the desired performance using perhaps thousands of such simple computers [1].
- As a result of the above observation, if an application is not running fast on a single-processor machine, it will run even slower on new machines unless it takes advantage of parallel processing.
- Programming tools that can detect parallelism in a given algorithm have to be developed. An algorithm can show regular dependence among its variables or that dependence could be irregular. In either case, there is room for speeding up the algorithm execution provided that some subtasks can run concurrently while maintaining the correctness of execution can be assured.
- Optimizing future computer performance will hinge on good parallel programming at all levels: algorithms, program development, operating system, compiler, and hardware.
- The benefits of parallel computing need to take into consideration the number of processors being deployed as well as the communication overhead of processor-to-processor and processor-to-memory. Compute-bound problems are ones wherein potential speedup depends on the speed of execution of the algorithm by the processors. Communication-bound problems are ones wherein potential speedup depends on the speed of supplying the data to and extracting the data from the processors.
- Memory systems are still much slower than processors and their bandwidth is limited also to one word per read/write cycle.
- Scientists and engineers will no longer adapt their computing requirements to the available machines. Instead, there will be the practical possibility that they will adapt the computing hardware to solve their computing requirements.
This book is concerned with algorithms and the special-purpose hardware structures that execute them since software and hardware issues impact each other. Any software program ultimately runs and relies upon the underlying hardware support provided by the processor and the operating system. Therefore, we start this chapter with some definitions then move on to discuss some relevant design approaches and design constraints associated with this topic.
计算机代写|并行计算代考Parallel Computing代写|TOWARD AUTOMATING PARALLEL PROGRAMMING
We are all familiar with the process of algorithm implementation in software. When we write a code, we do not need to know the details of the target computer system since the compiler will take care of the details. However, we are steeped in thinking in terms of a single central processing unit (CPU) and sequential processing when we start writing the code or debugging the output. On the other hand, the processes of implementing algorithms in hardware or in software for parallel machines are more related than we might think. Figure $1.1$ shows the main phases or layers of implementing an application in software or hardware using parallel computers. Starting at the top, layer 5 is the application layer where the application or problem to be implemented on a parallel computing platform is defined. The specifications of inputs and outputs of the application being studied are also defined. Some input/output (I/O) specifications might be concerned with where data is stored and the desired timing relations of data. The results of this layer are fed to the lower layer to guide the algorithm development.
Layer 4 is algorithm development to implement the application in question. The computations required to implement the application define the tasks of the algorithm and their interdependences. The algorithm we develop for the application might or might not display parallelism at this state since we are traditionally used to linear execution of tasks. At this stage, we should not be concerned with task timing or task allocation to processors. It might be tempting to decide these issues, but this is counterproductive since it might preclude some potential parallelism. The result of this layer is a dependence graph, a directed graph (DG), or an adjacency matrix that summarize the task dependences.
Layer 3 is the parallelization layer where we attempt to extract latent parallelism in the algorithm. This layer accepts the algorithm description from layer 4 and produces thread timing and assignment to processors for software implementation. Alternatively, this layer produces task scheduling and assignment to processors for custom hardware very large-scale integration (VLSI) implementation. The book concentrates on this layer, which is shown within the gray rounded rectangle in the figure.
并行计算代写
计算机代写|并行计算代考Parallel Computing代写|INTRODUCTION
单处理器计算机的想法正迅速变得过时和古怪。在计算方面，我们现在必须调整我们的策略：
- 使用单个处理器不可能提高计算机性能。这样的处理器将消耗不可接受的功率。使用许多简单的处理器来获得所需的性能更实用，可能使用数千台这样的简单计算机 [1]。
- 作为上述观察的结果，如果应用程序在单处理器机器上运行速度不快，那么它在新机器上的运行速度会更慢，除非它利用并行处理的优势。
- 必须开发能够检测给定算法中的并行性的编程工具。算法可以显示其变量之间的规则依赖关系，或者这种依赖关系可能是不规则的。无论哪种情况，只要一些子任务可以并发运行，同时保证执行的正确性，算法执行都有加速的空间。
- 优化未来的计算机性能将取决于所有级别的良好并行编程：算法、程序开发、操作系统、编译器和硬件。
- 并行计算的好处需要考虑部署的处理器数量以及处理器到处理器和处理器到内存的通信开销。计算受限问题是潜在加速取决于处理器执行算法的速度的问题。通信绑定问题是潜在的加速取决于向处理器提供数据和从处理器提取数据的速度。
- 内存系统仍然比处理器慢得多，并且它们的带宽也被限制为每个读/写周期一个字。
- 科学家和工程师将不再使他们的计算要求适应可用的机器。相反，他们将有可能调整计算硬件来解决他们的计算需求。
本书关注算法和执行它们的专用硬件结构，因为软件和硬件问题会相互影响。任何软件程序最终都会运行并依赖于处理器和操作系统提供的底层硬件支持。因此，我们以一些定义开始本章，然后继续讨论与该主题相关的一些相关设计方法和设计约束。
计算机代写|并行计算代考Parallel Computing代写|TOWARD AUTOMATING PARALLEL PROGRAMMING
我们都熟悉软件中算法实现的过程。当我们编写代码时，我们不需要知道目标计算机系统的细节，因为编译器会处理这些细节。但是，当我们开始编写代码或调试输出时，我们会沉浸在单个中央处理单元 (CPU) 和顺序处理方面的思考中。另一方面，并行机器的硬件或软件实现算法的过程比我们想象的更相关。数字1.1显示了使用并行计算机在软件或硬件中实现应用程序的主要阶段或层。从顶部开始，第 5 层是定义要在并行计算平台上实现的应用程序或问题的应用程序层。还定义了正在研究的应用程序的输入和输出规范。一些输入/输出 (I/O) 规范可能与数据的存储位置和所需的数据时序关系有关。该层的结果被馈送到较低层以指导算法开发。
第 4 层是实现相关应用程序的算法开发。实现应用程序所需的计算定义了算法的任务及其相互依赖性。我们为应用程序开发的算法可能会或可能不会在这种状态下显示并行性，因为我们传统上习惯于线性执行任务。在这个阶段，我们不应该关心任务定时或任务分配给处理器。决定这些问题可能很诱人，但这会适得其反，因为它可能会排除一些潜在的并行性。该层的结果是一个依赖图、一个有向图（DG）或一个总结任务依赖的邻接矩阵。
第 3 层是并行化层，我们尝试在其中提取算法中的潜在并行性。该层接受来自第 4 层的算法描述，并产生线程定时和分配给处理器以用于软件实现。或者，该层为定制硬件超大规模集成 (VLSI) 实现生成任务调度和分配给处理器。本书重点介绍了这一层，如图中灰色圆角矩形所示。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。