ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ И РАСПРЕДЕЛЁННЫЕ АЛГОРИТМЫ
Vol. 4 No. 6 (2024): Евразийский журнал математической теории и компьютерных наук 60-63
Abstract
Цель данной статьи заключается в обзоре основных принципов, технологий и применений параллельных и распределённых алгоритмов. Мы рассмотрим ключевые аспекты параллельных вычислений, такие как модели параллелизма, технологии MPI и CUDA, а также роль распределённых вычислений в контексте современных вычислительных систем. Особое внимание будет уделено примерам их применения в различных областях, от вычислительной биологии до обработки больших данных и искусственного интеллекта.
Keywords:
References
Dean, J., & Ghemawat, S. (2004). MapReduce: Simplified data processing on large clusters. Communications of the ACM, 51(1), 107-113.
Foster, I., & Kesselman, C. (1999). The Grid: Blueprint for a new computing infrastructure. Morgan Kaufmann.
Ghosh, A., & Chatterjee, A. (Eds.). (2014). High performance computing: Paradigm and infrastructure. CRC Press.
Quinn, M. J. (2004). Parallel programming in C with MPI and OpenMP. McGraw-Hill.
Zaharia, M., Chowdhury, M., Franklin, M. J., Shenker, S., & Stoica, I. (2010). Spark: Cluster computing with working sets. HotCloud, 10(10-10), 95.
Readership
Downloads
Published
Issue
Section
How to Cite
