Найдено научных статей и публикаций: 352
1.
Массово параллельные системы с распределенной общей памятью
Корнеев В.в. Массово параллельные системы с распределенной общей памятью // Научная сессия МИФИ-2000. Т.2 Информатика и процессы управления. Информационные технологии. Сетевые технологии и параллельные вычисления, стр. 192-193
2.
Массово параллельные системы мвс-100 и мвс-1000
Забродин А.в., Левин В.к., Корнеев В.в. Массово параллельные системы МВС-100 и МВС-1000 // Научная сессия МИФИ-2000. Т.2 Информатика и процессы управления. Информационные технологии. Сетевые технологии и параллельные вычисления, стр. 194-195
3.
Генерация машинно-независимового кода для параллельного вычисления арифметических выражений
Шувиков С.в., Скворцов С.в. Генерация машинно-независимового кода для параллельного вычисления арифметических выражений // Научная сессия МИФИ-2000. Т.2 Информатика и процессы управления. Информационные технологии. Сетевые технологии и параллельные вычисления, стр. 201-202
4.
Применение двойственных сетей для параллельных вычислений
Петров А.е. Применение двойственных сетей для параллельных вычислений // Научная сессия МИФИ-2000. Т.2 Информатика и процессы управления. Информационные технологии. Сетевые технологии и параллельные вычисления, стр. 200-201
5.
Теория и практика оптимизации программ для параллельных вычислительных систем
Андреев А.н., Антонов А.с., Воеводин В.в., Воеводин Вл.в., Жуматий С.а. Теория и практика оптимизации программ для параллельных вычислительных систем // Научная сессия МИФИ-2001. Т.2 Информатика и процессы управления. Информационные технологии. Сетевые технологии. Параллельные вычислительные технологии, стр. 212-213
6.
Вопросы повышения эффективности функционирования массово- параллельных систем из серийных компонентов
Корнеев В.в. Вопросы повышения эффективности функционирования массово- параллельных систем из серийных компонентов // Научная сессия МИФИ-2001. Т.2 Информатика и процессы управления. Информационные технологии. Сетевые технологии. Параллельные вычислительные технологии, стр. 224-227
7.
Динамическое распараллеливание программ на базе параллельной редукции графов, архитектура программного обеспечения новой версии т-системы
Абрамов С.м., Васенин В.а., Мамчиц Е.е., Роганов А.ф., Слепухин А.ф. Динамическое распараллеливание программ на базе параллельной редукции графов, архитектура программного обеспечения новой версии Т-системы // Научная сессия МИФИ-2001. Т.2 Информатика и процессы управления. Информационные технологии. Сетевые технологии. Параллельные вычислительные технологии, стр. 234-235
8.
Система норма - инструментальное средство разработки параллельных программ
Андрианов А.н., Бугеря А.б., Ефимкин К.н. Система Норма - инструментальное средство разработки параллельных программ // Научная сессия МИФИ-2001. Т.2 Информатика и процессы управления. Информационные технологии. Сетевые технологии. Параллельные вычислительные технологии, стр. 236-237
9.
Язык параллельного программирования неоднородных сетей компьютеров
Калинов А.я., Ластовецкий А.л., Ледовских И.н., Посыпкин М.а. Язык параллельного программирования неоднородных сетей компьютеров // Научная сессия МИФИ-2001. Т.2 Информатика и процессы управления. Информационные технологии. Сетевые технологии. Параллельные вычислительные технологии, стр. 238-239
10.
Параллельное программирование с распределением по данным в системе ParJava
В статье дается общее описание среды ParJava, которая является расширением среды Java средствами разработки масштабируемых, эффективных, переносимых, объектно-ориентированных параллельных программ как для однородных, так и для неоднородных параллельных вычислительных систем с распределенной памятью. При этом инструментальная вычислительная система, на которой разрабатывается программа, может быть как однородной, так и неоднородной. Среда позволяет использовать алгоритмы, разработанные для однородных систем, на неоднородных системах без потери масштабируемости, т.е. делает их переносимыми. В состав среды включены низкоуровневые средства (библиотека Java-классов), обеспечивающие возможность разработки, реализации и выполнения параллельных программ в модели параллелизма по данным (SPMD) на однородных и неоднородных вычислительных системах. В дальнейшем эти средства позволят эффективно реализовывать объектные модели параллельного программирования более высокого уровня.