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最新“并行计算”相关专题内容

Paul King谈Groovy生态环境

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Grails,
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IDE,
并发,
并行编程,
并行计算,
语言设计,
编程

Paul King谈论了Groovy的现状及其成熟的生态环境,包括IDE支持、静态分析工具、测试框架和GPars并发库。

“并行计算”相关新闻

2012.3.16 微博热报:生物学角度看并行计算与支持向量机

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并行计算

IBM Research的David Ungar在一个演讲中提出应改以生物学视角去审视并行计算问题;如何深度理解支持向量机也引起众人兴趣。微博推荐: @付超群 ,Lamp程序开发、全文检索以及数据挖掘技术专家。

MSEPT'12——关于多核系统软件工程的大会

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并行编程,
并发,
编程,
多核,
并行计算,
会议

当前处理器的架构很难支持并行机制。由于这些CPU花费很低的成本就可以买到,所以软件工程的主要挑战是在应用程序中利用这些处理器。国际多核软件工程、性能和工具大会(The International Conference on Multicore Software Engineering, Performance, and Tools MSEPT'12)将着重寻找可能的答案。

Visual Studio 11中用于调试并行应用程序的新工具

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Visual Studio,
视觉化,
调试,
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并行编程,
.NET,
微软,
性能和可伸缩性,
编程,
并行计算

微软最近发布了Parallel Visualization Pack for Visual Studio 11的开发者预览版。构建此工具的目的是要扩展新的并行监视窗口(Parallel Watch Window)的功能,这次发布的包中包含了四种可视化工具,能够帮助你调试多线程的应用程序。

2010年InfoQ中文站高性能架构内容回顾:在路上

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MySQL,
关系型数据库,
数据库设计,
运维,
负载均衡,
企业架构,
架构 ,
架构,
数据库,
性能和扩展性,
Hadoop,
性能和可伸缩性,
可用性,
并行计算

时光荏苒,转眼已是2011年。在过去的一年里,无论是网民数量的日益增加,还是网络服务的发展变化,都让互联网行业对高性能架构有了更高的要求和期许。当你遭遇到各种性能问题的时候,或许我们所回顾的关于高性能架构的内容和案例,会帮你找到解决问题的思路和方法。

短讯:在线课堂“Sybase ASE 15.5的实时数据处理”下午3点准时开始

主题
Ruby,
Java,
动态语言,
运维,
SOA,
.NET,
语言,
嵌入式系统开发,
数据访问,
数据库管理,
数据仓库,
数据存储,
架构 ,
企业架构,
InfoQ声明,
编程,
数据库,
并行计算

由InfoQ中文站和Sybase中国合作的在线课堂“深度剖析——Sybase ASE 15.5的实时数据处理”将于今天下午3点准时开始,欢迎关注实时数据处理的读者参加,Sybase中国将为积极参与的读者提供精美的背包礼品。

可选参数在.NET中全面开花

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C#,
Visual Basic.NET,
ASP.NET MVC,
ASP.NET,
.NET,
编程,
C# 4.0,
语言设计,
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.NET一直都支持可选参数,但是C#语言却并不支持,除了调用COM库以外,可选参数通常是被禁止使用的。现在,随着C# 4对可选参数的支持,我们可以看到可选参数被越来越多的使用,而不仅仅限于遗留代码中。这些应用包括与动态语言的互操作、只读数据类型,以及ASP.NET MVC中的许多地方。

“并行计算”相关文章

对象已死?

主题
Ruby,
面向对象编程,
Java,
动态语言,
LISP,
C++,
.NET,
语言,
面向对象设计,
编译器,
方法论,
设计,
并行计算,
编程

最近常有一种说法,就是我们如今面临着另外一场编程模型的变革,面向对象技术已经处在被淘汰的边缘,函数式语言会取代面向对象技术成为主流方式,甚至出现了面向对象已死的言论。作为一个硬核函数语言的狂热者,我个人当然希望函数式语言可以一统天下,成为主流之选。但是不是应该把对象技术和函数技术对立起来,说式后者取前者而代之,我个人认为,这和如何看待面向对象技术有关。

剖析java.util.concurrent锁

主题
Java,
语言,
工具,
调试,
线程技术,
并发,
并行计算,
编程,
敏捷

来自IBM的工程师齐尧,Raja Das和罗志达在本文中介绍了jucprofiler,这个alphaWorks上的工具用于剖析使用了java.util.concurrent类的多核平台上的应用程序,而java.util.concurrent类则是在Java 5中引入的。

Java 6中的线程优化真的有效么?——第二部分

主题
JVM,
虚拟机,
Java SE,
运行时,
Java,
语言,
并发,
编程,
性能和可伸缩性,
并行计算,
多线程

像偏向锁、锁粗化、通过逸出分析的锁省略以及自适应的自旋锁等技术,都是为了提高并发性而出现的。它们允许应用程序线程之间可以更多更高效地共享数据。但是它们真的有效么?在这篇由两部分组成的文章里,Jeroen Borgers将逐一探究这些特性,并尝试在单一线程基准的协助下,回答关于性能的问题。本篇文章是这个系列的第二部。

Java 6中的线程优化真的有效么?

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像偏向锁、锁粗化、通过逸出分析的锁省略以及自适应的自旋锁等技术,都是为了提高并发性而出现的。它们允许应用程序线程之间可以更多更高效地共享数据。但是它们真的有效么?在这篇由两部分组成的文章里,Jeroen Borgers将逐一探究这些特性,并尝试在单一线程基准的协助下,回答关于性能的问题。