parallel-programming

Futhark 语言博客讨论了拟议的 `flatmap` SOAC 扩展，用于向程序员暴露不规则数组，从而支持快速排序等递归数据并行算法，同时保持高效的 GPU 编译。

本文提出了DNSSE，一种混合框架，结合了基于LLM的调度预测、符号约束求解和覆盖引导的随机变异，用于验证分布式并行AI程序。它在现实基准上检测到的并发缺陷数量是基线的2.9倍，并将分支覆盖率从68.6%提高到91.6%。

Futhark 编译器现在支持嵌套数据并行的完全扁平化，允许任何 Futhark 程序编译为并行 GPU 代码，这是学生和研究人员多年工作后取得的里程碑。

一篇博客文章，通过HipKittens论文的视角探索并行编程概念，重点介绍了AMD GPU上重叠计算与内存移动的八波乒乓调度，并与禅宗原则进行了哲学类比。

一篇反思性文章，将通信、同步等并行编程概念与禅宗哲学和人类内部协调联系起来。

本文探讨了Fortran在科学计算中受欢迎度下降的现状，并提出借助依赖类型对其进行现代化，以解决熟练Fortran程序员短缺的问题。

斯坦福大学发布了一门关于并行编程、GPU和CUDA的免费课程，包含24小时的视频内容和19节课，涵盖GPU架构、CUDA以及性能优化。