英特尔 软件开发工具 技术文章 索引

intel_iclifort 2008-04-07 01:52:55
加精





优化注意事项

即使不是专门针对英特尔微处理器的优化,英特尔编译器也有可能无法为非英特尔微处理器实现相同程度的优化。这些优化包括 SSE2、SSE3 和SSSE3 指令集和其他优化。 英特尔不保证任何优化在非英特尔制造的微处理器上的可用性、功能或有效性。本产品中依赖于微处理器的优化旨在配合英特尔微处理器一起使用。不一定针对英特尔微架构的某些优化专为英特尔微处理器保留。请参见适用产品的“用户和参考指南”了解本注意事项中涵盖的特定指令集的更多相关信息。


注意事项修订版 #20110804






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xr202099 2011-12-22
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好多年关系啊啊
splade 2011-10-23
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看来LZ做足了功课啊,好贴,MARK
xiangfeidecao 2011-10-18
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哇,很实用
z778856 2011-10-18
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哈哈哈 这东西 看样子我一辈子都用不上了
dream_flying 2011-09-23
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好东西,MARK一下
zfming555 2011-07-15
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这个没两下子真不会用
w426405 2011-03-31
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jinshan010 2011-01-07
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多谢分享
liuliuwujie 2010-10-21
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谢谢,努力学习
michaelralf 2010-09-03
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标记一下,希望论坛发展壮大
whp164598 2010-07-25
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他是做生意得,很有钱,于是也就堂而
xtflrg 2010-07-24
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不太懂,还是支持了


jsh19890304 2010-07-21
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看了 感谢lz
nanornv1227 2010-07-21
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支持了,学习了
一名程序员 2010-07-09
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学习了!可能是未来一段时间的技术趋势之一。
as11800 2010-06-11
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关注下
tj_swjtu 2010-06-10
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收了,多谢
shanyue520 2010-05-18
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uuussseeennn 2010-03-12
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danny 2010-01-27
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大数据处理平台Hadoop Friday, December 23, 2022 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台Hadoop全文共27页,当前为第1页。 Hadoop—大数据时代的火种 摩尔定律 1965年4月19日,仙童半导体公司工程师,后来创建英特尔供的戈登。摩尔在著名的《电子学》杂志(Electonic Magazine)发表文章,语言半导体芯片上集成的晶体管和电阻的数量将每年增加1倍。 10年后,摩尔在IEEE国际电子组件大会上将他的语言修正为半导体芯片上集成的晶体管和电阻的数量将每两年增加1倍。 这个语言见证了半导体行业半个世纪的飞速发展,并见证了以此为基础的IT产业的蓬勃发展。 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台Hadoop全文共27页,当前为第2页。 摩尔定律 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台Hadoop全文共27页,当前为第3页。 大数据发展的驱动力 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台Hadoop全文共27页,当前为第4页。 Google解决大数据计算问题的方法 面对爆炸式增长的数据,如何从海量的数据中找到自己想要的信息 Google三大神器 具备海量数据存储和访问的分布式文件系统 GFS 简洁高效的并行计算编程模型 MapReduce 支持海量结构化数据管理的BigTable 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台Hadoop全文共27页,当前为第5页。 Hadoop的由来和发展 2003年Google发表了关于云计算核心技术的GFS论文 Apache开源项目Nutch搜索引擎的开发者Doug Cutting, 正面临如何将其架构扩展到处理数十亿网页的规模 他们意识到GFS的技术可以帮助他们解决Nutch抓取网页和建立索引的过程中产生的大量文件的问题 2004年编写了开源的类似的系统NDFS 2004年Google发表了另一核心技术MapReduce的论文,他们将Nutch的主要算法移植到MapReduce和NDFS上 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台Hadoop全文共27页,当前为第6页。 Hadoop的由来和发展 Yahoo发现GFS和MapReduce的巨大潜力,将Doug Cutting招入公司,并成立了专门的团队 Nutch项目的分布式运算部分被单独剥离出来,成为Apache的一个子项目Hadoop Hadoop项目的名称来源于Doug Cutting儿子的一个黄色的大象玩具 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台Hadoop全文共27页,当前为第7页。 Hadoop的由来和发展 Hadoop项目的目标是建立一个能够对海量数据进行可靠的分布式处理的可扩展开源框架。 Google GFS MapReduce BigTable Hadoop HDFS MapReduce HBase 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台Hadoop全文共27页,当前为第8页。 Hadoop的发展历程 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台Hadoop全文共27页,当前为第9页。 Hadoop的特性 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,并且是以一种可靠、高效、可扩展的方式进行处理的,它具有以下几个方面的特性: 支持超大文件 快速应对硬件故障 流式数据访问 高容错性 简化的一致性模型 硬件成本低 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台Hadoop全文共27页,当前为第10页。 Hadoop的应用现状 Hadoop凭借其突出的优势,已经在各个领域得到了广泛的应用,而互联网领域是其应用的主阵地 Hadoop被公认为行业大数据标准开源软件,在分布式环境下提供了海量数据的处理能力 几乎所有主流厂商都围绕Hadoop提供开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务,如谷歌、雅虎、微软、思科、淘宝等,都支持Hadoop 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台Hadoop全文共27页,当前为第11页。 Apache Hadoop 版本演变 Apache Hadoop版本分为两代,我们将第一代Hadoop称为Hadoop 1.0,第二代Hadoop称为Hadoop 2.0 第一代Hadoop包含三个大版本,分别是0.20.x,0.21.x和0.22.x,其中,0.20.x最后演化成1.0.x,变成了稳定版,而0.21.x和0.22.x则增加了NameNode HA等新的重大特性 第二代Hadoop包含两个版本,分别是0.23.x和2.x,它们完全不同于Hadoop 1.0,是一套全新的架构,均包含HDFS Federation和YARN两个系统,相比于0.23.x,2.x增加了NameNode HA和Wire-compatibil
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