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Parallel programming (Computer science)

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Parallel programming (Computer science) --- Programmation parallèle (informatique) --- CUDA (informatique)

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Die ersten Kapitel konzentrieren sich auf die Informatik und beinhalten informatische Grundbegriffe, Rechnerarchitekturen und ein Performancemodell, OpenMP als Programmierumgebung für Mehrkernrechner und MPI und PVM als Programmiermodelle für Rechner mit verteiltem Speicher. Anschließend werden mathematische Algorithmen, Performancebetrachtungen, Design paralleler Programme und Ausführungen zu Simulationsprogrammen aus den Ingenieur- und Naturwissenschaften gegenübergestellt. Die nächsten Kapitel sind Performancebetrachtungen und Parallelisierungsstrategien für mathematische Algorithmen gewidmet, bevor abschließend GPUs behandelt und Teile der zuvor erläuterten Algorithmen auf diese übertragen und diskutiert werden. Roter Faden durch das mit vielen Erläuterungen und Quelltextbeispielen angereicherte Buch ist die Performanceanalyse unterschiedlicher Speicherungstechniken von Feldern am Beispiel der algorithmischen Lösung linearer Gleichungssysteme. Dazu wird zunächst das Gaußsche Eliminationsverfahren auf ein Blockverfahren umgestellt und dieses mit sehr hoher Performance auf einem Mehrkernrechner parallelisiert. Bei der iterativen Lösung linearer Gleichungssysteme steht das konjugierte Gradienten-Verfahren und seine fein granulare Parallelisierung im Vordergrund. Besonderes Augenmerk richtet sich dabei auf die Matrix-Vektor-Multiplikation und die Abhängigkeit der Performance von der Speicherungstechnik der Matrix. Gebietszerlegungsmethoden zur Lösung linearer Gleichungssysteme bieten einen grob granularen Parallelisierungsansatz, der für das massiv parallele Rechnen der fein granularen Parallelisierung auf Schleifenebene überlegen ist.

Parallel processing (Electronic computers) --- Parallel algorithms. --- Algorithms --- High performance computing --- Multiprocessors --- Parallel programming (Computer science) --- Supercomputers

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Application software --- Graphics processing units --- Computer architecture. --- Parallel programming (Computer science) --- Logiciels d'application --- Processeurs graphiques --- Ordinateurs --- Programmation parallèle (Informatique) --- Development. --- Programming. --- Développement --- Programmation --- Architecture --- Parallel programming (Computer science).

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In this book, we look at how cluster technology can be leveraged to build better robots. Algorithms and approaches in key areas of robotics and computer vision, such as map building, target tracking, action selection and landmark learning, are reviewed and cluster implementations for these are presented. The objective of the book is to give professionals working in the beowulf cluster or robotics and computer vision fields a concrete view of the strong synergy between the areas as well as to spur further fruitful exploitation of this connection. The book is written at a level appropriate for a

Robotics --- Computer vision --- Machine vision --- Vision, Computer --- Artificial intelligence --- Image processing --- Pattern recognition systems --- Automation --- Machine theory --- Programming. --- Parallel processing (Electronic computers) --- High performance computing --- Multiprocessors --- Parallel programming (Computer science) --- Supercomputers --- Programming --- E-books