Intel Parallel Studio XE 2020破解版下载 附破解教程[百度网盘资源]

Intel Parallel Studio XE 2020是由英特尔公司研发推出的一款全新软件开发套件,通过内置的性能分析器、优化矢量化、线程原型设计、内存和线程的一些调试的工具来构建用户需要的相关功能。它主要是帮助用户将本地代码开发在C ++、C和Fortran上的各跨平台上,例如Windows,MacOS以及Linux,另外在用户编程过程中使软件的程序能够利用那些来自英特尔以及其他的一些处理器的供应商的多核的处理器,这样有可能的提高HPC以及计算的密集型应用程序的性能,更能提高那些生产力,并且知识兔还可以简化可扩展性,功能非常强大。知识兔小编为大家带来了Intel Parallel Studio XE 2020破解版下载,获取权限,去除某些功能限制,知识兔解决了用户使用软件方面的权限问题,需要或者喜欢知识兔这款软件的用户朋友们快来免费下载体验吧。
Intel Parallel Studio XE 2020破解版

破解教程

1、运行install.exe开始Intel Parallel Studio XE 2020软件
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2、知识兔选择安装组件和软件安装路径,两者也可默认
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3、知识兔点击第一项,同意相关协议
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4、安装到这一步,有黄色提示,不用管,知识兔点击next继续
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5、提示需要license注册,知识兔选择Choose alternative activation
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6、知识兔点击Browser选择Intel.Parallel.Studio.XE.Cluster.Edition.2020.Crack文件夹许可授权文件license.lic文件注册激活软件,然后知识兔知识兔点击OK
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7、知识兔点击install正式安装
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8、等待安装完成即可
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9、至此,Intel Parallel Studio XE 2020破解版成功完成安装破解操作,用户可免费使用
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核心优势

Intel Parallel Studio XE 2020灵活满足您的需求:
1、在英特尔VTune放大器中体验全新,更直观的用户界面和增强的车顶线分析。使用Platform Profiler预览运行更长时间的高级性能分析。
2、使用英特尔Advisor中Flow Graph Analyzer组件中的快速可视原型设计环境可视化并行性。使用它以交互方式构建,验证和可视化并行算法。
3、使用Distributionfor Python *加速数据分析和科学计算,现已集成到ParallelStudio XE中。
4、通过conda *,pip *,DockerHub *,APT GET和YUM访问最新的英特尔性能库和英特尔分发版。

功能特色

这套全面的开发工具使用矢量化,多线程,多节点并行化和内存优化等最新技术,使代码的构建和现代化变得更加简单。它使C,C ++,Fortran和Python *软件开发人员能够:
1、创建更快的代码
提升可在当前和未来英特尔平台上扩展的应用程序性能。
2、更快地构建代码
软件简化创建并行代码的过程。
3、获得优先支持
直接与英特尔工程师联系,知识兔以获得技术问题的机密答案。

软件亮点

1、通过剖析和分析提高MPI通信
Intel Trace Analyzer and Collector是一款MPI分析器,通过可视化应用程序的行为理解MPI应用程序正确性和行为。通过它,知识兔可以改善MPI通信的性能和可靠性。
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2、高性能,低延迟MPI通信
MPI Library采用最新的MPI3.0标准,可实现高性能、低延迟的MPI通信。
3、辅助添加线程和矢量
Advisor是一款C、C++和Fortran应用程序的矢量优化和线程原型工具,发现最大的并行性能潜力和识别关键的同步问题。
4、分享可靠的应用
Inspector是一款易于使用的C、C++和Fortran应用程序的内存和线程调试器,知识兔帮助您在造成影响之前发现错误。
5、消除代码瓶颈
优化了先进的性能和线程分析器。调整C、C++、Fortran、Assembly和Java*应用程序。
6、优化工具帮您快速构建代码
使用C++ Compiler和Fortran Compiler(Windows*、Linux*和OS X*版本)提升应用程序性能。内置OpenMP*和Cilk Plus parallel models combined with performance libraries,简化了快速、并行代码的执行。
Library & Parallel模型详情,如图所示:
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7、提升应用程序性能
随着处理器的发展,实现处理器的全部性能潜力在矢量化(使用AVX或SIMD指令)和线程软件中变得越来越重要。在某些情况下,矢量化和链式化处理的代码比那些没有这样处理的代码快175X,比只矢量化/链式化处理的代码快7X。随着处理器的更新换代,这种差距也越来越大。
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特别说明

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