Introduction to HPC with MPI for Data Science
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Springer International Publishing, 2016
Serie: Libro 44 de 99 - Undergraduate Topics in Computer Science
- Tapa blanda
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This gentle introduction to High Performance Computing (HPC) for Data Science using the Message Passing Interface (MPI) standard has been designed as a first course for undergraduates on parallel programming on distributed memory models, and requires only basic programming notions.Divided into two parts the first part covers high performance computing using C++ with the Message Passing Interface (MPI) standard followed by a second part providing high-performance data analytics on computer clusters.In the first part, the fundamental notions of blocking versus non-blocking point-to-point communications, global communications (like broadcast or scatter) and collaborative computations (reduce), with Amdalh and Gustafson speed-up laws are described before addressing parallel sorting and parallel linear algebra on computer clusters. The common ring, torus and hypercube topologies of clusters are then explained and global communication procedures on these topologies are studied. This first part closes with the MapReduce (MR) model of computation well-suited to processing big data using the MPI framework.In the second part, the book focuses on high-performance data analytics. Flat and hierarchical clustering algorithms are introduced for data exploration along with how to program these algorithms on computer clusters, followed by machine learning classification, and an introduction to graph analytics. This part closes with a concise introduction to data core-sets that let big data problems be amenable to tiny data problems.Exercises are included at the end of each chapter in order for students to practice the concepts learned, and a final section contains an overall exam which allows them to evaluate how well they have assimilated the material covered in the book.…
N° de ref. del artículo 9783319219028
- Título
- Introduction to HPC with MPI for Data Science
- Autor
- Frank Nielsen
- Editorial
- Springer, Springer International Publishing
- Año de publicación
- 2016
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3319219022
- ISBN 13
- 9783319219028
- Peso del artículo
- 482 gramos
- Dimensiones
- 235x155x18 mm
- Serie
- Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer Science
This gentle introduction to High Performance Computing (HPC) for Data Science using the Message Passing Interface (MPI) standard has been designed as a first course for undergraduates on parallel programming on distributed memory models, and requires only basic programming notions.
Divided into two parts the first part covers high performance computing using C++ with the Message Passing Interface (MPI) standard followed by a second part providing high-performance data analytics on computer clusters.
In the first part, the fundamental notions of blocking versus non-blocking point-to-point communications, global communications (like broadcast or scatter) and collaborative computations (reduce), with Amdalh and Gustafson speed-up laws are described before addressing parallel sorting and parallel linear algebra on computer clusters. The common ring, torus and hypercube topologies of clusters are then explained and global communication procedures on these topologies are studied. This first part closes with the MapReduce (MR) model of computation well-suited to processing big data using the MPI framework.
In the second part, the book focuses on high-performance data analytics. Flat and hierarchical clustering algorithms are introduced for data exploration along with how to program these algorithms on computer clusters, followed by machine learning classification, and an introduction to graph analytics. This part closes with a concise introduction to data core-sets that let big data problems be amenable to tiny data problems.
Exercises are included at the end of each chapter in order for students to practice the concepts learned, and a final section contains an overall exam which allows them to evaluate how well they have assimilated the material covered in the book.
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
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