高效Python多GPU编程论文复现数据集

数据集概述

本数据集包含复现论文《Efficient Multi-GPU Programming in Python: Reducing Synchronization and Access Overheads》结果所需的全部数据，以压缩包形式存储，提供论文相关的源代码与绘图脚本。

文件详解

• 文件名称：zenodo_cluster.zip
• 文件格式：ZIP压缩包（.zip）
• 内容说明：压缩包内包含论文实验的源代码、绘图脚本等复现所需文件，具体结构需解压后查看

适用场景

• 高性能计算研究：分析Python多GPU编程中的同步与访问开销优化方法
• 论文复现验证：复现原论文实验结果，验证其方法有效性
• 并行计算教学：作为多GPU编程优化技术的教学案例与实践数据