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应用背景并行计算是最近新兴的一门技术，但是关于并行计算的代码在现在还不是特别普遍。本文是关于折半插入排序的并行计算的应用，希望对您的学习有一定的帮助。关键技术并行计算，多线程，折半插入排序，加速比，并行，串行

说明：  本文介绍的基于多线程和图像分块实现加速运算，因为调用了opencv库，比较容易编写和实现。OpenCV全称是是Open Source Computer Vision Library，它是由Intel微处理器研究实验室的视觉交互组开发，是一种用于数字图像处理和计算机视觉的开源函数库，采用的开发语言是C++。(This paper introduces an acceleration algorithm based on multi-threading and image partitioning, because it is easy to write and implement by calling the opencv library. OpenCV is called Open Source Computer Vision Library. It is developed by the Visual Interaction Group of Intel Microprocessor Research Laboratory. It is an open source library for digital image processing and computer vision. The development language used is C++)

OpenCL1.2版本的扩展功能用户手册。(OpenCL1.2 version of the Expansion Function User' s Manual.)

说明：  MPI的工具 MPI_tuning_ClusterTools Selective_Tracing_and_Filtering.zip(MPI tools MPI_tuning_ClusterTools Selective_Tracing_and_Filtering.zip)

性能分析与优化 这篇文章，在一系列，第五描述的性能分析和优化的流体模拟，提出了一种在第三和第四条款中。第一篇文章总结了流体动力学 ；第二个调查流体仿真技术 ；和第三和第四次提出了一个旋涡粒子流体模拟与双向流体体之间的相互作用，它运行在真正的时间。这篇文章利用另一个功能的英特尔 ® 线程构建模块 （英特尔 ® TBB） 将更多的工作分散到多个线程。这篇文章描述 CPU 使用情况分析过程，并使用该信息来优化和进一步并行化的代码，使其运行得更快。 性能分析和优化本文中描述的过程中的许多镜子中所述的程序软件优化食谱。这一过程从开始创建基准 — — 一大块的代码用来量化正在优化算法的性能。其余的过程需要迭代上的三个步骤： 要找出所谓的"热点"，应用程序在哪里花费其大部分时间的配置文件。 探讨为什么热点会消耗很多时间的详细信息。 修改，试图让它更快的代码。 将这些步骤应用于流体模拟应用程序在前两篇文章中提出了这条记载。 相关的文章 流体模拟视频游戏 （第1部分） 流体模拟视频游戏 （第 2 部分） 流体模拟视频游戏 （第 3 部分） 流体模拟视频游戏 （第 4 部分） 流体模拟视频游戏  (第 5 部分) 流体

CUDA学习者的福音，这个都是讲解利用CUDA进行GPU编程的一些课件，可以参考学习一下(CUDA learner s Gospel, this is explained by using CUDA GPU programming some of the courseware, can learn the reference)

说明：  EGO算法的实现，采用遗传算法及kriging代理模型，进行经典案例的实现优化求解(EGO optimization GA optimization kriging surrogate models good examples)

适合于新手学习并行化MPI程序以及并行思想学习(This is a parallel program learning material for beginners.)

这是示例如何用逐次超松驰迭代 （SOR） 方法，求解线性系统的方程 使用 python 库 mpi4py。算法尝试计算节点之间平分。该程序不仅可以 在集群上运行。

说明：  c语言写的二维vti介质地震波正演程序，能实现并行计算，调试通过。(The program written in C language can realize parallel calculation and debugging.)