A Parallel Processing Library for User-friendly Applications
Notice bibliographique
Résumé
Clusters of commodity, "off the shelf" workstations have given developers and users access to scalable and affordable computing resources. However, unlike large, symmetric multi-processing machines, these clusters have an up front cost in complexity, both for the developer and the user. Existing software frameworks have attempted to mitigate this complexity with varied success. In most frameworks, the user is forgotten and left to deal with an unwieldy application. This thesis presents the design, development and testing of a new C++ computer programming library, Scopira Agents Library (SAL). SAL is a message passing interface and implementation suitable for building parallel applications, with a focus on developer ease of use and user application deployment specification. The target developers and users of such a solution would be those who prefer an easy to develop library, with simpler deployment and application integration options with acceptable sacrifices to performance and scalability. The novelty of this parallel programming library is that it is more user-friendly than other existing libraries. This novelty has two major facets: (i) programmer-usability and productivity and (ii) application integration. Together, they permit a wider range of programmers to utilize parallel programming in a wider range of new and existing applications. This goal, user-friendliness, is rare among current parallel programming libraries. The result of the novelty is that parallel programming can be embedded into more applications, especially desktop applications. The user base and use cases for parallel applications can be increased, resulting in more efficient use of resources in a variety of applications. With increased efficiency, work can be performed in less time and larger problems can be tackled.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».