《Parsl: Pervasive Parallel Programming in Python》，发表在HPDC \'19会议上，作者来自芝加哥大学、阿贡国家实验室等机构。以下是对文章内容的简要介绍： 核心内容 文章介绍了一个名为 Parsl 的Python并行脚本库，旨在通过简单、可扩展和灵活的方式增强Python的并行编程能力。Parsl通过在Python中引入特定的构造（constructs

为了寻找下一阶段的工作,同时思考我未来要做什么,我就将 SC 24大概90 篇文章都读了一遍. 这个栏目是我为了学习HPC而创建，我的解读目的在于了解以下问题： 研究的问题 HPC方向,大家都关注什么? 有哪些方向? 大家都在做什么? 常见的优化手段有什么? 做的工作需要哪些背景? 需要数学, 材料, 计算中心, 企业应用, 科学计算程序的相关经验? 文章的知识背景有哪些? 问题是从哪里来的? 工

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简单介绍PRAM、BSP 和 logP 这三种并行计算模型。 学习参考链接：《高性能计算与云计算》第五讲并行算法设计 - 豆丁网Docin 1. PRAM（Parallel Random Access Machine）模型 PRAM 是一种理想化的并行计算模型，用来描述并行算法的运行方式。你可以把它想象成一个理想的并行计算机，具有无限多个处理器（CPU），这些处理器可以同时访问共享的内存。 特点：

本文转载自《流式计算》最后一章：《大数据凉了？不，流式计算浪潮才刚刚开始》，链接为： https://www.infoq.cn/article/the-evolution-of-large-scale-data-processing 本文重点讨论了大数据系统发展的历史轨迹，行文轻松活泼，内容通俗易懂，是一篇茶余饭后用来作为大数据谈资的不严肃说明文。本文翻译自《Streaming System》最后