平行計算的方法
將資料拆分到每個節點上，對應的問題就是如何拆分
每個節點並行的計算出結果，對應的問題是每乙個節點算出來的是什麼結果
將結果彙總，問題就是如何彙總結果
例如，如何排序10g個元素？
外部排序一般會使用擴充套件的歸併排序
歸併排序操作：將資料分為左右兩半，分別歸併排序，再將兩個有序資料歸併，那麼如何歸併？
簡單來說就是先比較數的大小，然後將小的數提出來，當兩邊一樣大的時候，放左邊的數
這樣外部排序就可以
整個演算法的實現重點部分在歸併的方法
需要使用堆的結構來優化，因為堆是二叉樹，樹根就是最小點，然後一點一點將樹根取出來，一路比較變換，最後結束
這種在庫中一般叫做priorityqueue
只要每個資料來源最小的元素放到記憶體中就可以，但是這樣就會很慢，效率比較低，所以可以設定乙個緩衝區，一點一點的輸出
在歸併中使用iterable介面，可以不斷地獲取下乙個元素，同時元素的儲存/獲取方式被抽象，與歸併結點無關，因此就變成了
歸併資料來源來自iterable.next()
如果緩衝區為空，讀取下一批元素放入緩衝區
給出緩衝區第乙個元素
c 並行程式設計 平行計算筆記 001
平行計算筆記 001 安裝mpi,openmp動力 需要用高效能計算求解微分方程，這也將是我這接下來三年的學習方向之一。目前以mpi為主，將來肯定會涉及到異構計算。希望寫這些筆記記錄我的修煉歷程。目前的學習目標及就是掌握將偏微分方程組的差分形式稠密化。對將來的看法 主要的方向是平行計算的程式開發。希...
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1.什麼是異構架構？使用cpu，gpu等兩種或多種不同的硬體架構結合在一起完成計算任務。說白了就是cpu內部組織 和 gpu內部組織不一樣，即 異構 2.什麼叫gpu通用計算，也就是gpu平行計算。沒啟用gpu計算之前的計算任務，通常是由cpu來完成的。後來隨著gpu的效能越來越強，就和cpu組織在...
a知識點筆記
萬用字元初始化標籤 html,body 容器寬度自適應 width 100 height 100 滑鼠覆蓋狀態 color f40 display inline block 轉換成行級塊元素,div可水平排列,a span定以後方可定義寬高.屬於文字元素，支援父級text align center ...