随着当前计算需求的增长，对硬件的需求也自然增长。虽然从摩尔定律的视角来看，CPU等设备计算性能不断增长，但单核处理器已经停滞许久。所以，为了适应计算增长的需求，其中一种方式就是将任务拆解成能够多核处理的任务，进行并行计算。从而能够在一定程度上加快计算。
而在具体的实践中，除了考虑并行算法之外，还需要考虑不同硬件的计算性能，通信时间等。 在这里只是做一个导论性质的介绍。
内容为个人的学习笔记与思考，其目的主要是快速熟悉并行计算的相关思路和技巧，所以可能会出现错误，以及细节不够。
总的来说，内容主要集中在算法思路上，包括并行计算的基本原理，相关的并行计算技术介绍与代码实践。
- [可能] 对当前并行计算的项目代码进行讲解。
目录大纲：
| 章节 | 章节名 |
|---|---|
| 第一章 | 并行计算的基本原理 |
| 第二章 | 矩阵并行计算 |
| 第三章 | 多线程 |
| 第四章 | 单指令多数据处理 |
| 第五章 | CUDA编程 |
官网：https://nodejs.org/en/download/package-manager
npm i docsify-cli -gdocsify serve ./docs- parallel-computing-tutorial
- 《GPU编程与优化——大众高性能计算》
- 搭建docsify展示。
- 构建项目例子展示。
- 设计导论内容，并准备相关材料。