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Parallel Computing 杂志简介

《Parallel Computing》重点专注发布工程技术-计算机：理论方法领域的新研究，旨在促进和传播该领域相关的新技术和新知识。鼓励该领域研究者详细地发表他们的高质量实验研究和理论结果。该杂志创刊至今，在工程技术-计算机：理论方法领域，有较高影响力，对来稿文章质量要求较高，稿件投稿过审难度较大。欢迎广大同领域研究者投稿该杂志。

Parallel Computing 杂志中科院分区

中科院SCI分区数据

中科院SCI期刊分区（2023年12月升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
计算机科学	4区	COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机：理论方法	4区	否	否

中科院SCI期刊分区（2022年12月升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
计算机科学	4区	COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机：理论方法	3区	否	否

中科院SCI期刊分区（2021年12月旧的升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
计算机科学	4区	COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机：理论方法	4区	否	否

中科院SCI期刊分区（2021年12月基础版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
工程技术	4区	COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机：理论方法	4区	否	否

中科院SCI期刊分区（2021年12月升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
计算机科学	4区	COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机：理论方法	4区	否	否

中科院SCI期刊分区（2020年12月旧的升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
计算机科学	4区	COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机：理论方法	4区	否	否

中科院分区趋势图

影响因子趋势图

中科院JCR分区：中科院JCR期刊分区（又称分区表、分区数据）是中国科学院文献情报中心世界科学前沿分析中心的科学研究成果，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标，一般而言，发表在1区和2区的SCI论文，通常被认为是该学科领域的比较重要的成果。

影响因子：是汤森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引证报告(Journal Citation Reports,JCR)中的一项数据，现已成为国际上通用的期刊评价指标，不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。

Parallel Computing 杂志JCR分区

Web of Science 数据库（2023-2024年最新版）

按JIF指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS	SCIE	Q2	57 / 143	60.5%

按JCI指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS	SCIE	Q3	83 / 143	42.31%

Parallel Computing CiteScore 评价数据（2024年最新版）

CiteScore：3.5
SJR：0.46
SNIP：0.86

CiteScore 排名

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Mathematics 小类：Theoretical Computer Science	Q2	54 / 130	58%
大类：Mathematics 小类：Computer Graphics and Computer-Aided Design	Q2	45 / 106	58%
大类：Mathematics 小类：Computer Networks and Communications	Q3	207 / 395	47%
大类：Mathematics 小类：Artificial Intelligence	Q3	203 / 350	42%
大类：Mathematics 小类：Hardware and Architecture	Q3	105 / 177	40%
大类：Mathematics 小类：Software	Q3	242 / 407	40%

CiteScore趋势图

年发文量趋势图

CiteScore：是由Elsevier2016年发布的一个评价学术期刊质量的指标，该指标是指期刊发表的单篇文章平均被引用次数。CiteScore和影响因子的作用是一样的，都是可以体现期刊质量的重要指标，给选刊的作者了解期刊水平提供帮助。

Parallel Computing 杂志发文统计

文章名称引用次数

Multithreaded sparse matrix-matrix multiplication for many-core and GPU architectures8
Optimizations of the eigensolvers in the ELPA library7
Batched QR and SVD algorithms on GPUs with applications in hierarchical matrix compression7
DVFS-aware application classification to improve GPGPUs energy efficiency5
Accelerating the SVD two stage bidiagonal reduction and divide and conquer using GPUs4
Comparing load-balancing algorithms for MapReduce under Zipfian data skews4
Proteus: Exploiting precision variability in deep neural networks3
SAGE: Percipient Storage for Exascale Data Centric Computing3
Manila: Using a densely populated PMC-space for power modelling within large-scale systems3
Performance optimization, modeling and analysis of sparse matrix-matrix products on multi-core and many-core processors3

Parallel Computing 杂志社通讯方式

《Parallel Computing》杂志通讯方式为：ELSEVIER SCIENCE BV, PO BOX 211, AMSTERDAM, NETHERLANDS, 1000 AE。详细征稿细则请查阅杂志社征稿要求。本站可提供SCI投稿辅导服务，SCI检索，确保稿件信息安全保密，合乎学术规范，详情请咨询客服。