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當我開始教計算物理時，我面臨的第一個決定是“我應該使用哪種語言?”由于有大量的優秀編程語言可用，這并不是一個顯而易見的選擇。我想用一種通用的語言來教授這門課，這樣學生就可以很容易地利用他們在這門課上獲得的技能，在物理以外的領域。該語言必須能夠在所有主要的操作系統上使用。最后，語言必須是自由的。我想給學生們提供一種不用花錢就能使用的技能!大約在我的第一門計算物理課程開始前的一個月，Bruce Sherwood和Ruth Chabay向我介紹了Python，我立刻意識到這就是我的課程需要的語言。它簡單易學;它也很容易閱讀其他程序員用Python編寫的代碼，并弄清楚它是做什么的。它的空格特定格式迫使新程序員編寫可讀的代碼。有一些數字圖書館，正好是我需要的課程。它是免費的，可以在所有主要的操作系統上使用。雖然它足夠簡單，可以讓沒有編程經驗的學生在課程的早期解決有趣的問題，但它的功能足夠強大，可以用于“嚴肅的”物理數值工作——而天體物理學社區正是為此使用它。最后，Python是以我最喜歡的英國喜劇劇團命名的。有什么理由不喜歡呢?

使用計算和模擬已經成為科學過程中必不可少的一部分。要將理論轉化為算法，需要有重要的理論洞察力，詳細的物理和數學理解，以及編程能力的工作水平。本文從多學科、計算科學的角度，對現代計算物理學的主題進行了不同尋常的廣泛調研。它的哲學植根于通過做來學習(借助許多模型程序)，利用新的科學材料以及Python編程語言。Python已經變得非常流行，特別是在物理教育和大型科學項目中。對于初學者來說，它可能是最容易學習的編程語言，但它也用于主流的科學計算，并且有優秀的圖形甚至符號操作包。

本書的目的是幫助您編寫共享內存并行系統的程序。然而，你應該把這本書中的信息看作是一個基礎。21世紀的并行編程不再僅僅專注于科學、研究和重大挑戰項目。這都是好事，因為這意味著并行編程正在成為一門工程學科。因此，作為一門工程學科，本書研究了特定的并行編程任務，并描述了如何實現它們。在一些非常常見的情況下，這些任務可以被自動化。寫這本書的目的是希望通過介紹成功的并行編程項目背后的工程原則，將新一代的并行人員從緩慢而費力地重新發明舊工具的需要中解放出來，使他們能夠把精力和創造力集中在新的領域。然而，你從這本書中得到什么將取決于你投入了什么。希望讀這本書會有幫助，做快速測驗會更有幫助。然而，最好的結果來自于將這本書中所教的技術應用到實際問題中。和往常一樣，熟能生巧。但無論您如何實現它，我們真誠地希望并行編程至少能給您帶來它帶給我們的樂趣、興奮和挑戰!

//mirrors.edge.kernel.org/pub/linux/kernel/people/paulmck/perfbook/perfbook.html

雖然機器學習的專業知識并不意味著你可以創建自己的圖靈測試證明機器人(就像電影《機械總動員》中那樣)，但它是人工智能的一種形式，是快速大規模識別機會和解決問題的最令人興奮的技術手段之一。任何掌握了機器學習原理的人都將掌握我們科技未來的很大一部分，并在職業領域開辟令人難以置信的新方向，包括欺詐檢測、優化搜索結果、服務實時廣告、信用評分、建立精確而復雜的定價模型等等。

與大多數機器學習書籍不同的是，完全更新的第二版《傻瓜機器學習》并不假設你有多年使用編程語言(如Python)的經驗，但讓你入門，涵蓋了入門的材料，將幫助你建立和運行你需要執行實際任務的構建模型。它揭示了推動機器學習的潛在的——迷人的——數學原理，同時也表明，你不需要是一個數學天才，就可以構建有趣的新工具，并將它們應用到你的工作和學習中。

• 了解人工智能和機器學習的歷史
• 使用Python 3.8和TensorFlow 2。x(及R下載)
• 構建并測試您自己的模型
• 使用最新的數據集，而不是在其他書中找到的陳舊的數據
• 將機器學習應用于實際問題
• 無論你想為大學學習或提高你的業務或職業表現，這本機器學習指南是您最好的機器學習介紹，讓您快速使用這個驚人的和快速發展的技術，影響世界各地的更好的生活。

學習如何使用數據并行加速c++程序。

C++中的數據并行性允許訪問現代異構系統中的并行資源，使您不必被鎖定在任何特定的計算設備中。現在，一個單獨的c++應用程序可以使用任何設備的組合——包括gpu、cpu、fpga和AI asic——來解決手邊的問題。

這本開放訪問的書使c++程序員能夠站在這個激動人心和重要的新開發的前沿，幫助推動計算到新的水平。它充滿了實用的建議，詳細的解釋和代碼示例來說明關鍵的主題。

這本書教導使用c++和來自Khronos小組的SYCL標準進行數據并行編程，并介紹了使用SYCL編寫異構系統所需的所有內容。這本書從介紹數據并行性和有效使用SYCL和數據并行c++ (DPC++)的基本主題開始，DPC++是本書中使用的開源編譯器。后面的章節涵蓋了高級主題，包括錯誤處理、硬件特定編程、通信和同步，以及內存模型的注意事項。

你將學習:

• 如何使用數據并行編程加速c++程序
• 如何針對多種設備類型(如CPU、GPU、FPGA)
• 如何使用SYCL和SYCL編譯器
• 如何通過英特爾的oneAPI倡議連接到計算的異質未來

//link.springer.com/book/10.1007/978-1-4842-5574-2#about

【導讀】深度神經網絡在很多監督任務都達到了SOTA性能，但是其計算量是個挑戰。來自MIT 教授 Vivienne Sze等學者發布了關于《深度神經網絡的高效處理》著作，本書為深度神經網絡(DNNs)的高效處理提供了關鍵原則和技術的結構化處理。值得關注。

//www.morganclaypoolpublishers.com/catalog_Orig/product_info.php?cPath=22&products_id=1530

本書為深度神經網絡(DNNs)的高效處理提供了關鍵原則和技術的結構化處理。DNNs目前廣泛應用于許多人工智能(AI)應用，包括計算機視覺、語音識別和機器人技術。雖然DNNs在許多人工智能任務中提供了最好的性能，但它以高計算復雜度為代價。因此，在不犧牲準確性或增加硬件成本的情況下，能夠有效處理深層神經網絡以提高指標(如能源效率、吞吐量和延遲)的技術對于在人工智能系統中廣泛部署DNNs至關重要。

本書中包括了DNN處理的背景知識;設計DNN加速器的硬件架構方法的描述和分類;評價和比較不同設計的關鍵指標;DNN處理的特點是服從硬件/算法的共同設計，以提高能源效率和吞吐量;以及應用新技術的機會。讀者將會發現對該領域的結構化介紹，以及對現有工作中關鍵概念的形式化和組織，從而提供可能激發新想法的見解。

深度神經網絡(DNNs)已經變得非常流行; 然而，它們是以高計算復雜度為代價的。因此，人們對有效處理DNNs產生了極大的興趣。DNN加速的挑戰有三:

• 為了實現高性能和效率
• 提供足夠的靈活性，以滿足廣泛和快速變化的工作負載范圍
• 能夠很好地集成到現有的軟件框架中。

目錄內容：

第一部分理解深層神經網絡

• 介紹
• 深度神經網絡概述

第二部分處理DNNs的硬件設計

• 關鍵量度和設計目標
• 內核計算
• 設計DNN加速器
• 專用硬件上的操作映射

第三部分，DNN硬件和算法的協同設計

• 減少精度
• 利用稀疏
• 設計高效的DNN模型
• 先進技術
• 結論

第一個模塊旨在提供DNN領域的總體背景和了解DNN工作負載的特點。

• 第一章提供了DNNs為什么重要的背景，他們的歷史和他們的應用。
• 第二章概述了神經網絡的基本組成部分和目前常用的神經網絡模型。還介紹了用于DNN研究和開發的各種資源。這包括各種軟件框架的討論，以及用于訓練和評估的公共數據集。

第二部分主要介紹處理DNNs的硬件設計。它根據定制程度(從通用平臺到完全定制硬件)討論各種架構設計決策，以及在將DNN工作負載映射到這些架構時的設計考慮。同時考慮了時間和空間架構。

• 第三章描述了在設計或比較各種DNN加速器時應該考慮的關鍵指標。
• 第四章描述了如何處理DNN內核，重點關注的是時序架構，比如cpu和gpu。為了獲得更高的效率，這類架構通常具有緩存層次結構和粗粒度的計算能力，例如向量指令，從而使計算結果更高效。對于這樣的架構，DNN處理通常可以轉化為矩陣乘法，這有很多優化的機會。本章還討論了各種軟件和硬件優化，用于加速這些平臺上的DNN計算，而不影響應用程序的精度。
• 第五章介紹了DNN處理專用硬件的設計，重點介紹了空間架構。它強調了用于處理DNN的硬件的處理順序和產生的數據移動，以及與DNN的循環嵌套表示的關系。循環嵌套中的循環順序稱為數據流，它決定了移動每個數據塊的頻率。循環嵌套中的循環限制描述了如何將DNN工作負載分解成更小的塊，稱為平鋪/阻塞，以說明在內存層次結構的不同級別上有限的存儲容量。
• 第六章介紹了將DNN工作負載映射到DNN加速器的過程。它描述了找到優化映射所需的步驟，包括枚舉所有合法映射，并通過使用預測吞吐量和能源效率的模型來搜索這些映射。

第三個模塊討論了如何通過算法和硬件的協同設計來提高堆棧的效率，或者通過使用混合信號電路新的存儲器或設備技術來降低堆棧的效率。在修改算法的情況下，必須仔細評估對精度的影響。

• 第七章描述了如何降低數據和計算的精度，從而提高吞吐量和能源效率。它討論了如何使用量化和相關的設計考慮來降低精度，包括硬件成本和對精度的影響。
• 第八章描述了如何利用DNNs的稀疏性來減少數據的占用，這為減少存儲需求、數據移動和算術操作提供了機會。它描述了稀疏的各種來源和增加稀疏的技術。然后討論了稀疏DNN加速器如何將稀疏轉化為能源效率和吞吐量的提高。它還提出了一種新的抽象數據表示，可用于表達和獲得關于各種稀疏DNN加速器的數據流的見解。
• 第九章描述了如何優化DNN模型的結構(即(例如DNN的“網絡架構”)，以提高吞吐量和能源效率，同時盡量減少對準確性的影響。它討論了手工設計方法和自動設計方法(例如。(如神經結構搜索)
• 第十章，關于先進技術，討論了如何使用混合信號電路和新的存儲技術，使計算更接近數據(例如，在內存中處理)，以解決昂貴的數據移動，支配吞吐量和DNNs的能源消耗。并簡要討論了在光域內進行計算和通信以降低能耗和提高吞吐量的前景。

Vivienne Sze，來自 MIT 的高效能多媒體系統組（Energy-Efficient Multimedia Systems Group）。她曾就讀于多倫多大學，在 MIT 完成 PhD 學業并獲得電氣工程博士學位，目前在 MIT 任教。Sze 教授的主要研究興趣是高效能算法和移動多媒體設備應用架構。

這本書將向你展示如何通過連接特定的Azure技術來組裝數據倉庫解決方案，這些技術可以滿足你的需求并為你的業務帶來價值。您將看到如何為數據池技術和SQL數據庫使用批、事件和流實現一系列體系結構模式。您將了解如何管理元數據和自動化以加速倉庫的開發，同時在每個級別上建立彈性。您還將知道如何提供下游分析解決方案，如Power BI和Azure分析服務，以增強數據驅動的決策能力，從而推動您的業務走向成功模式。

簡單易懂，讀起來很有趣，介紹Python對于初學者和語言新手都是理想的。作者Bill Lubanovic帶您從基礎知識到更復雜和更多樣的主題，混合教程和烹飪書風格的代碼配方來解釋Python 3中的概念。章節結尾的練習可以幫助你練習所學的內容。

您將獲得該語言的堅實基礎，包括測試、調試、代碼重用和其他開發技巧的最佳實踐。本書還向您展示了如何使用各種Python工具和開放源碼包將Python用于商業、科學和藝術領域的應用程序。

• 學習簡單的數據類型，以及基本的數學和文本操作
• 在Python的內置數據結構中使用數據協商技術
• 探索Python代碼結構，包括函數的使用
• 用Python編寫大型程序，包括模塊和包
• 深入研究對象、類和其他面向對象的特性
• 檢查從平面文件到關系數據庫和NoSQL的存儲
• 使用Python構建web客戶機、服務器、api和服務
• 管理系統任務，如程序、進程和線程
• 了解并發性和網絡編程的基礎知識

考慮到當今使用的各種大數據應用程序的復雜性，cpu密集型的數據處理任務已經變得至關重要。降低每個進程的CPU利用率對于提高應用程序的總體速度非常重要。

這本書將教你如何執行計算的并行執行，將它們分布在一臺機器的多個處理器上，從而提高大數據處理任務的整體性能。我們將討論同步和異步模型、共享內存和文件系統、各種進程之間的通信、同步等等。

你會學到什么

• 介紹并行計算和分布式計算
• 同步和異步編程
• 探索Python中的并行性
• 分布式應用
• 云中的Python
• 在HPC集群上的Python
• 測試和調試分布式應用程序

//www.manning.com/books/mastering-large-datasets-with-python

現代數據科學解決方案需要簡潔、易于閱讀和可伸縮。在《用Python掌握大型數據集》一書中，作者J.T. Wolohan向您介紹了如何使用Python編碼的功能影響方法來處理小型項目并對其進行擴展。您將探索有助于清晰性和可伸縮性的方法和內置Python工具，比如高性能并行方法，以及支持高數據吞吐量的分布式技術。本實用教程中豐富的實踐練習將為任何大型數據科學項目鎖定這些基本技能。

對這項技術

當應用于大量文件或分布式數據集時，在筆記本大小的數據上運行良好的編程技術可能會變慢，甚至完全失敗。通過掌握強大的map和reduce范型，以及支持它的基于python的工具，您可以編寫以數據為中心的應用程序，這些應用程序可以有效地擴展，而不需要在需求發生變化時重寫代碼庫。

關于這本書

使用Python掌握大型數據集教會您編寫可以處理任何大小的數據集的代碼。您將從筆記本大小的數據集開始，這些數據集通過將大任務分解為可以同時運行的小任務來教會您并行化數據分析。然后將這些程序擴展到云服務器集群上的工業級數據集。有了map和reduce范型，您將探索像Hadoop和PySpark這樣的工具來有效地處理大量的分布式數據集，使用機器學習加速決策制定，并使用AWS S3簡化數據存儲。

里面有什么

• 對map和reduce范例的介紹

• 并行化與多處理模塊框架

• 分布式計算的Hadoop和Spark

• 運行AWS作業來處理大型數據集