Awesome GitHub RepositoriesParallel Computing Implementation

This project is a comprehensive educational resource and programming course covering C++ language semantics and features from C++03 through C++26. It provides structured tutorials and technical guides focused on modern C++ development. The material offers specialized instruction on template metaprogramming, including the use of type traits and compile-time computations. It features detailed guides on concurrency and parallelism for multi-core execution, as well as a reference for software design applying SOLID principles and RAII. Additionally, it covers build performance optimization to redu

This repository is a comprehensive collection of instructional guides and practical examples for Python development, focusing on machine learning, data science, and web scraping. It provides implementations for neural networks, reinforcement learning algorithms, and deep learning architectures using PyTorch, alongside detailed manuals for scientific computing and data visualization. The project distinguishes itself by offering specialized tutorials on concurrent programming to optimize CPU performance and guides for setting up Linux development environments. It covers the implementation of ad

HVM2 is a high-performance execution environment for pure functional programs, implemented as a systems-level runtime in Rust. It functions as a massively parallel functional runtime that uses interaction combinators to achieve automatic parallelism across multi-core CPUs and GPUs. The project distinguishes itself by using a graph-rewriting computational model to execute programs via local reduction rules, which eliminates the need for manual locks or atomic operations. It employs beta-optimal reduction and lazy evaluation to optimize higher-order functions and eliminate redundant computation

This repository is a collection of reference implementations and programming examples for the CUDA Toolkit. It serves as a GPGPU implementation guide and a parallel computing reference, providing code for using graphics hardware to perform general-purpose calculations and high-performance parallel processing. The project provides specific samples for GPU kernel development and resource management. These include demonstrations of multi-GPU communication, peer-to-peer memory access, and system hardware inspection to coordinate distributed GPU resources. The codebase covers a wide range of capa

oneTBB este o bibliotecă și un framework de paralelism C++ conceput pentru a adăuga paralelism multi-core aplicațiilor. Oferă un model de paralelism bazat pe sarcini (task-based) care mapează sarcinile computaționale logice pe nucleele hardware disponibile, eliminând necesitatea gestionării manuale a thread-urilor. Biblioteca funcționează ca un instrument de scalare multi-core, utilizând șabloane generice pentru a scala operațiunile de paralelism de date pe procesoare, pentru performanță portabilă. Utilizează un framework bazat pe sarcini pentru a asigura distribuirea sarcinilor de lucru computaționale pe resursele hardware. Proiectul acoperă paralelismul cu memorie partajată, programarea sarcinilor multi-core și scalarea paralelismului de date. Utilizează un scheduler de sarcini de tip work-stealing, divizarea recursivă a intervalelor și echilibrarea dinamică a încărcării pentru a gestiona distribuția muncii pe nuclee la runtime.

OCaml is a strongly typed functional language featuring a sophisticated type system and a focus on safety and expressiveness. It provides a comprehensive compiling toolchain that transforms source code into either portable bytecode or high-performance native binaries. The project is distinguished by a shared memory parallel runtime that executes computations across multiple processor cores using domains, and an algebraic effect system for managing side effects and control flow through execution context handlers. It also includes a dedicated parser generator to automatically create lexers and

Acest proiect servește drept resursă educațională cuprinzătoare pentru învățarea programării paralele și a calculului de înaltă performanță folosind unități de procesare grafică. Oferă îndrumări tehnice privind paradigmele fundamentale necesare pentru a descărca sarcinile intensive din punct de vedere computațional de la un sistem gazdă către acceleratoare hardware specializate. Materialele acoperă metodologiile de bază pentru gestionarea operațiunilor de date-paralele, inclusiv orchestrarea memoriei între spațiile gazdă și dispozitiv și organizarea firelor de execuție în grid-uri și blocuri structurate. Detaliază modelele de execuție necesare pentru a distribui sarcinile de lucru pe mai multe nuclee de procesare, permițând dezvoltatorilor să scaleze eficient aplicațiile intensive în date. Dincolo de implementarea de bază, resursa include practici de diagnosticare pentru analizarea metricilor de execuție și identificarea blocajelor de performanță. Oferă strategii pentru optimizarea execuției kernel-ului și depanarea erorilor logice în cadrul bazelor de cod concurente pentru a asigura un throughput și o eficiență maximă în mediile de calcul accelerate.