Изучение парадигмы суперкомпьютеров DataFlow: примеры алгоритмов для выбранных приложений

Этот полезный текст/ссылка описывает реализацию разнообразного набора алгоритмов в парадигме DataFlow, подчеркивая потрясающий потенциал вычислений DataFlow для приложений в таких областях, как понимание изображений, биомедицина, физическое моделирование и бизнес. Отображение дополнительных Алгоритмы в архитектуру DataFlow также рассматриваются в следующих публикациях Springer той же группы: DataFlow Supercomputing Essentials: Research, Development and Education, DataFlow Supercomputing Essentials: Algorithms, Applications. и «Реализации», а также «Руководство по темам и функциям суперкомпьютеров DataFlow»: знакомит с новым методом разделения графов для больших графов, включающим построение скелетного графа; описывает интегрированную веб-среду разработки с облачной поддержкой, которая может разрабатывать и запускать программы без оборудования DataFlow, принадлежащего пользователю; демонстрирует новый подход к вычислению экстремума функций в одном измерении путем реализации алгоритма поиска золотого сечения; рассматривает алгоритмы архитектуры DataFlow, которая использует матрицы и векторы в качестве базовой структуры данных; представлен алгоритм проектирования сферического кода, основанный на методе переменной силы отталкивания; обсуждается реализация приложения распознавания лиц с использованием парадигмы DataFlow; предлагает метод сегментации изображений маммограммы на основе интересов на высокопроизводительных реконфигурируемых компьютерах DataFlow; исследуется широкий спектр приложений DataFlow в физическом моделировании, а также исследуется реализация DataFlow алгоритма майнинга биткойнов. Этот уникальный том станет ценным справочником для исследователей и программистов вычислений DataFlow и суперкомпьютеров в целом. Аспиранты и студенты старших курсов бакалавриата также обнаружат, что книга служит идеальным дополнительным учебником для курсов по интеллектуальному анализу данных, микропроцессорным системам и СБИС-системам.