Hallo! Manish hier auf der anderen Seite. Ich werde mich nicht wirklich vorstellen. Hier ist mein persönliches Portfolio, wenn Sie mehr über mich erfahren möchten.
Mit diesem Blog starte ich meine Blogserie (die ich hoffentlich in Zukunft nicht aufgeben werde) über die Reise des Erlernens von HPC. Ich lerne es aus dem Buch „Programming Massively Parallel Processors“.
Ich habe vor, auch alle Übungen zusammen mit den Konzepten fertigzustellen. Bis jetzt habe ich das 3. Kapitel abgeschlossen und arbeite gerade am 4. Kapitel. Ich erstelle Notizen, während ich das Kapitel auf meinem iPad lese, und schließlich schreibe ich die Blogs auf der Plattform bearblog. Dieser Blog ist in meinem persönlichen Portfolio verfügbar.
Ich behandle diese Blogs als Notizen, um Konzepte in Zukunft zu überarbeiten. Zusammen mit diesem Notizen-Blog werde ich hier in Form von Gelegenheitsblogs über alle neuen Dinge schreiben, die ich beim Erlernen von HPC entdeckt habe. Ich werde den ersten Blog nach diesem ersten Kickoff-Blog schreiben.
Wenn Sie bis hierher gelesen haben, interessieren Sie sich wahrscheinlich auch für die Blogs, die ich schreiben werde. Hier ist der erste Blog:
Lernen Sie HPC: CPU vs. GPU
Bis später! ??
Das obige ist der detaillierte Inhalt von„Lernen Sie HPC mit mir' Auftakt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

In diesem Artikel werden die C -Standard -Vorlagenbibliothek (STL) erläutert, die sich auf seine Kernkomponenten konzentriert: Container, Iteratoren, Algorithmen und Funktoren. Es wird beschrieben, wie diese interagieren, um die generische Programmierung, die Verbesserung der Codeeffizienz und die Lesbarkeit t zu ermöglichen

Dieser Artikel beschreibt die effiziente Verwendung von STL -Algorithmus in c. Es betont die Auswahl der Datenstruktur (Vektoren vs. Listen), Algorithmus -Komplexitätsanalyse (z. B. std :: sortieren vs. std :: partial_sort), Iteratoranwendungen und parallele Ausführung. Häufige Fallstricke wie

In diesem Artikel wird die effektive Ausnahmebehandlung in C, Covering Try, Catch und Wurp Mechanics, beschrieben. Es betont Best Practices wie Raii, die Vermeidung unnötiger Fangblöcke und die Protokollierung von Ausnahmen für robusten Code. Der Artikel befasst sich auch mit Perf

Artikel erörtert den effektiven Einsatz von RValue -Referenzen in C für Bewegungssemantik, perfekte Weiterleitung und Ressourcenmanagement, wobei Best Practices und Leistungsverbesserungen hervorgehoben werden. (159 Charaktere)

In dem Artikel wird die Verwendung von Move Semantics in C erörtert, um die Leistung zu verbessern, indem unnötiges Kopieren vermieden wird. Es umfasst die Implementierung von Bewegungskonstruktoren und Zuordnungsbetreibern unter Verwendung von STD :: MOVE

C 20 -Bereiche verbessern die Datenmanipulation mit Ausdruckskraft, Komposition und Effizienz. Sie vereinfachen komplexe Transformationen und integrieren sich in vorhandene Codebasen, um eine bessere Leistung und Wartbarkeit zu erhalten.

In dem Artikel wird der dynamische Versand in C, seine Leistungskosten und Optimierungsstrategien erörtert. Es unterstreicht Szenarien, in denen der dynamische Versand die Leistung beeinflusst, und vergleicht sie mit statischer Versand, wobei die Kompromisse zwischen Leistung und Betonung betont werden

C Sprachdatenstruktur: Die Datenrepräsentation des Baumes und des Diagramms ist eine hierarchische Datenstruktur, die aus Knoten besteht. Jeder Knoten enthält ein Datenelement und einen Zeiger auf seine untergeordneten Knoten. Der binäre Baum ist eine besondere Art von Baum. Jeder Knoten hat höchstens zwei Kinderknoten. Die Daten repräsentieren structTreenode {intdata; structTreenode*links; structTreenode*rechts;}; Die Operation erstellt einen Baumtraversalbaum (Vorbereitung, in Ordnung und späterer Reihenfolge) Suchbauminsertion-Knoten Lösches Knotendiagramm ist eine Sammlung von Datenstrukturen, wobei Elemente Scheitelpunkte sind, und sie können durch Kanten mit richtigen oder ungerechten Daten miteinander verbunden werden, die Nachbarn darstellen.


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