JavaScript上的大规模并行GPU编程简单而简洁

马尔可夫聚类算法(MCL)是在大规模生物网络中寻找模块的一个有效方法,能够挖掘网络结构和功能影响力较大的模块。算法涉及到大规模矩阵计算,因此复杂度可达立方阶次。针对复杂度高的问题,提出了基于消息传递接

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国民经济非垂直管理行业或领域建立大数据中心，需要配备能大规模云同步归集行业数据的软件系统，“行业数据云通用的同步枢纽与大数据联合体平台”（GSMS）就是为此而研制的。GSMS主要用于通过互联网大规模同

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本书是CUDA并行程序设计领域最全面、最详实和最具权威性的著作之一，由CUDA开发者社区技术总监亲自撰写，英伟达中国首批CUDA官方认证工程师翻译，详实地讲解了CUDA并行程序设计的技术知识点（平台、

CUDA编程是一种异构系统编程,即CPu+GPU 混合编程,一个完整的CuDA程序分为cPu串行部分 与GPU并行部分D’。

该文档是CUDA并行程序设计-GPU编程指南的英文版，有需要的请自行下载。

GPU并行计算与CUDA编程(2017) 视频地址:https://www.bilibili.com/video/av52338886

内容概要：深入解析GPU并行编程的基础知识和CUDA编程技巧，并附有详细答案解析。适用人群：对GPU并行编程感兴趣的人，面试准备者，刷题爱好者以及追求深度学习加速的开发者。使用场景及目标：帮助读者加深

48th-夏粉-广告数据上的大规模机器学习