Asanovic, Krste et al. (December 18, 2006). „The Landscape of Parallel Computing Research: A View from Berkeley” (PDF). University of California, Berkeley. Technical Report No. UCB/EECS-2006-183. „Régi [hagyományos bölcsesség]: A processzor teljesítmény javításának elsődleges módja az órajel növelése. Új [hagyományos bölcsesség]: A növekvő párhuzamosság az elsődleges módszer a processzor teljesítményének javítására… Még az Intel, »a nagyobb órajel jobb« pozícióval társult vállalat képviselői is figyelmeztettek arra, hogy a teljesítmény maximalizálása a hagyományos megközelítésekkel, vagyis az órajel növelésével, elérte a határát.”
R.W. Hockney, C.R. Jesshope. Parallel Computers 2: Architecture, Programming and Algorithms, Volume 2. 1988. p. 8 idézet: „Úgy gondolják, hogy a számítógépes tervezésben a párhuzamosság legkorábbi hivatkozása O. F. Menabrea tábornok 1842-ben kiadott kiadványában található, melynek címe: Sketch of the Analytical Engine Invented by Charles Babbage.”
Krauss, Kirk J: Thread Safety for Performance. Develop for Performance , 2018 [2018. május 13-i dátummal az eredetiből archiválva]. (Hozzáférés: 2018. május 10.)
Krauss, Kirk J: Threading for Performance. Develop for Performance , 2018 [2018. május 13-i dátummal az eredetiből archiválva]. (Hozzáférés: 2018. május 10.)
Bernstein, A. J. (1966. október 1.). „Analysis of Programs for Parallel Processing”. IEEE Transactions on Electronic ComputersEC-15 (5), 757–763. o. DOI:10.1109/PGEC.1966.264565.
(2019. június 20.) „Construction of Residue Number System Using Hardware Efficient Diagonal Function” (angol nyelven). Electronics8 (6), 694. o. DOI:10.3390/electronics8060694. ISSN2079-9292. „All simulated circuits were described in very high speed integrated circuit (VHSIC) hardware description language (VHDL). Hardware modeling was performed on Xilinx FPGA Artix 7 xc7a200tfbg484-2.”
Shimokawa, Y. (18–21 November 1991). „A parallel ASIC VLSI neurocomputer for a large number of neurons and billion connections per second speed”. International Joint Conference on Neural Networks3, 2162–2167. o. DOI:10.1109/IJCNN.1991.170708.
Acken, Kevin P. (1998. július 1.). „A Parallel ASIC Architecture for Efficient Fractal Image Coding”. The Journal of VLSI Signal Processing19 (2), 97–113. o. DOI:10.1023/A:1008005616596.
Dobel, B., Hartig, H., & Engel, M. (2012) „Operating system support for redundant multithreading”. Proceedings of the Tenth ACM International Conference on Embedded Software, 83–92. doi:10.1145/2380356.2380375
Menabrea, L. F. (1842). Sketch of the Analytic Engine Invented by Charles Babbage. Bibliothèque Universelle de Genève. Retrieved on November 7, 2007. idézet: „amikor azonos számítások hosszú sorát kell elvégezni, például a szorzótáblák kialakításához szükségeseket, akkor a gépet el lehet indítani úgy, hogy több eredményt adjon egyszerre, ami nagymértékben csökkenti a folyamatok mennyiségét.”
future-fab.com
Kahng, Andrew B. (June 21, 2004) Scoping the Problem of DFM in the Semiconductor IndustryArchiválva 2008. január 31-i dátummal a Wayback Machine-ben. University of California, San Diego. „A gyártás jövőbeli tervezésének (DFM) csökkentenie kell a tervezési költséget [nem megtérülő költség], és közvetlenül foglalkoznia kell a gyártás – a maszkkészlet és a szondakártya – költségeivel [nem megtérülő költségek], amely jóval meghaladja az egymillió dollárt 90 nm esetén és jelentős gátat szab a félvezető-alapú innovációnak.”
S.V. Adve et al. (November 2008). „Parallel Computing Research at Illinois: The UPCRC Agenda”Archiválva 2018. január 11-i dátummal a Wayback Machine-ben. (PDF). Parallel@Illinois, University of Illinois at Urbana-Champaign. „A teljesítmény előnyeinek fő technikái – a megnövekedett órajel és az intelligensebb, de egyre összetettebb architektúrák – most az úgynevezett erőfalon vannak. A számítógépes ipar elfogadta, hogy a jövőbeli teljesítménynövekedésnek nagyrészt a processzorok (vagy magok) számának növelésén kell alapulnia, ahelyett, hogy egyetlen mag válna gyorsabbá.”
Barney, Blaise: Introduction to Parallel Computing. Lawrence Livermore National Laboratory. [2013. június 29-i dátummal az eredetiből archiválva]. (Hozzáférés: 2007. november 9.)
microsoft.com
msdn.microsoft.com
Processes and Threads. Microsoft Developer Network . Microsoft Corp., 2018 (Hozzáférés: 2018. május 10.)
Wilson, Gregory V.: The History of the Development of Parallel Computing. Virginia Tech/Norfolk State University, Interactive Learning with a Digital Library in Computer Science, 1994. (Hozzáférés: 2008. január 8.)
web.archive.org
S.V. Adve et al. (November 2008). „Parallel Computing Research at Illinois: The UPCRC Agenda”Archiválva 2018. január 11-i dátummal a Wayback Machine-ben. (PDF). Parallel@Illinois, University of Illinois at Urbana-Champaign. „A teljesítmény előnyeinek fő technikái – a megnövekedett órajel és az intelligensebb, de egyre összetettebb architektúrák – most az úgynevezett erőfalon vannak. A számítógépes ipar elfogadta, hogy a jövőbeli teljesítménynövekedésnek nagyrészt a processzorok (vagy magok) számának növelésén kell alapulnia, ahelyett, hogy egyetlen mag válna gyorsabbá.”
Krauss, Kirk J: Thread Safety for Performance. Develop for Performance , 2018 [2018. május 13-i dátummal az eredetiből archiválva]. (Hozzáférés: 2018. május 10.)
Krauss, Kirk J: Threading for Performance. Develop for Performance , 2018 [2018. május 13-i dátummal az eredetiből archiválva]. (Hozzáférés: 2018. május 10.)
Kahng, Andrew B. (June 21, 2004) Scoping the Problem of DFM in the Semiconductor IndustryArchiválva 2008. január 31-i dátummal a Wayback Machine-ben. University of California, San Diego. „A gyártás jövőbeli tervezésének (DFM) csökkentenie kell a tervezési költséget [nem megtérülő költség], és közvetlenül foglalkoznia kell a gyártás – a maszkkészlet és a szondakártya – költségeivel [nem megtérülő költségek], amely jóval meghaladja az egymillió dollárt 90 nm esetén és jelentős gátat szab a félvezető-alapú innovációnak.”
Barney, Blaise: Introduction to Parallel Computing. Lawrence Livermore National Laboratory. [2013. június 29-i dátummal az eredetiből archiválva]. (Hozzáférés: 2007. november 9.)
webopedia.com
What is clustering? Webopedia computer dictionary. Retrieved on November 7, 2007.
worldcat.org
(2019. június 20.) „Construction of Residue Number System Using Hardware Efficient Diagonal Function” (angol nyelven). Electronics8 (6), 694. o. DOI:10.3390/electronics8060694. ISSN2079-9292. „All simulated circuits were described in very high speed integrated circuit (VHSIC) hardware description language (VHDL). Hardware modeling was performed on Xilinx FPGA Artix 7 xc7a200tfbg484-2.”
