最近在做一些WRF-Chem的开发工作,对源码里面的一些东西似懂非懂,借助Chatgpt增加了一些直观的认识,分享一下。
英特尔 Parallel Studio XE提供的先进工具可用于开发卓越的共享内存应用。使用这些工具开发的应用通常能够在计算机、服务器和集群上更快速地运行,而且可以在计算机和集群中很好地运行和扩展,同时能够提高效率,开发出更快速、更可靠的应用。最新版的Intel 编译器支持C11, C++14,C++17标准草案,以及Fortran 2008 标准和Fortran 2015 标准草案。 以下来自Intel官网: Intel announced the release of Intel Parallel St
对于CUDA Fortran用户来说,PGI编译器是必然要用到的。 其实PGI编译器不仅仅可以支持Fortran,还可以支持C/C++。而对于集群用户来说,要将上万行的代码加速移植到GPU集群上,PG
日前,英特尔官宣推出基于 LLVM 架构的下一代 C/C++ 编译器,从而代替之前经典的英特尔 C++ 编译器。 LLVM是底层虚拟机(Low Level Virtual Machine)的缩写,是一个开源的编译器架构,LLVM 核心库提供了与编译器相关的支持,可以作为多种语言编译器的后台来使用。
项目概览 马克西米兰•卡茨和亚当•雅各布斯是美国石溪大学物理与天文 学系的博士研究生,他们力图通过研究恒星爆炸的成因来探察 难于捉摸的暗能量。卡茨研究两个恒星残骸的合并,而雅各布 斯专注研究另一种模式:一个恒星残骸靠万有引力从伴星吸积 物质并再次爆炸。 为此,卡茨和雅各布斯致力于发展一个计算方法用来研究Ia型 超新星的起源。雅各布斯使用由Fortran开发的软件MAESTRO 来研究双爆起源模型。那些代码针对恒性爆炸的不同阶段做了优化。 卡茨使用CASTRO软件,一个三维可压缩流体动力学代码,专 为研究恒星
Intel oneAPI 是一种统一的跨架构的的编程模型,提供了CPU、GPU、FPGA、专用加速器的产品。
OpenPOWER:X86的另一种选择 2013年8月6日,谷歌、IBM、Tyan、NVIDIA和Mellanox一起创立了后来被称之为OpenPOWER基金会的组织,这个组织的目的是就把IBM Power服务器芯片架构开放出来,以类似ARM开放移动芯片知识产权的方式,重新组建一个服务器芯片产业。 众所周知,OpenPOWER的目标是创建一个围绕IBM Power处理器架构的软硬件生态系统,从而提供一个替代英特尔系统方案。与英特尔至强服务器系列芯片不同,IBM Power是基于高端RIS
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具,使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好,短时间内就能快速入门,能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
OpenMP 是一种支持共享存储并行设计的库,特别适宜在多核CPU上的并行程序设计
在x86架构下使用32位应用程序,理论上32位能够分配4G的大小空间,但实际上默认 .NET Framework 可以创建一个不超过 2 GB 的对象,在实际使用过程中可能使用到1.5G的样子就会报内存溢出异常。
在前面一阶段,我分享了关于C#的一系列文章,其中也有介绍vs的安装的,但是在使用dotnet的SDK的时候,不同的vs版本会遇到兼容的问题。我已经试了vs2017,vs2015,vs2019三个版本,其中vs2019效果最好,亲测有效,所以我推荐大家使用vs2019。另外,还有一个很重要的问题,我们的GitHub官网已经说明了对于依赖关系的要求:依赖环境:.NET Framework 4.5+ 和 .NET Core 2.1,即使选择了vs2019,也仍然有朋友按照默认的环境安装,这也是有问题的,所以,我直接出一个教程,告诉大家怎么直接安装正确可用的环境。
今天,高性能编译器供应商Portland Group(已经被NVIDIA收购)宣布发布PGI Community Edition 版本。该版本最大的特点就是:免费!而且不仅仅是教育单位,个人、政府、科
下一代英特尔 C/C++ 编译器的表现会更加出色,因为它们将使用 LLVM 开源基础架构。
今天来讲解一下 .NET 中的重要成员 Entity Framework Core。Entity Framework Core (以下简称 EF Core),是 EF6 之后微软推出的开源的轻量级可扩展跨平台 ORM 框架。 EF Core 需要和 .NET Core 应用程序一起使用,并且需要 .NET 4.5+ 版本。下面列举一下 EF Core 所支持的项目类型:
在前三篇笔记,学习了Fortran作为一个编程语言,最基本的内容:变量,输入输出,流程控制和程序结构。接下来是Fortran的数组,我认为这是Fortran语言最有价值的精华部分,因此特意放在了学习笔记靠后的部分,在学习了基本的语法和子程序等之后。注意,Fortran的字符集不包括中括号[],因此与c语言的风格不同,Fortran对数组分量的操作全都是使用小括号()的。
知识分享之规范类别是我进行整理的日常开发使用的各类规范说明,作为一个程序员需要天天和各种各样的规范打交道,而有些规范可能我们并不是特别了解,为此我将一些常见的规范均整理到知识分享之规范系列中,便于小伙伴们快速翻阅学习。
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习(人工智能)的火热,异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU,到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关,且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平(即异构并行计算能力)高低有关。 一个简单的比喻是:两个芯片计算力分别是10T和 20T,某人的异构并行计算能力为0.8,他拿到了计算力为10T的芯片,而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片,而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力,而
OpenCV(Open Source Computer Vision)是一个开放源代码的计算机视觉库,它提供了一系列函数和算法,用于处理图像和视频。通过使用OpenCV,您可以进行各种计算机视觉任务,例如图像处理、对象识别、目标追踪、人脸检测和机器学习等。它提供了底层图像处理功能,以及高级功能和模块,如特征提取、边缘检测、图像分割和物体测量等。
数据库 :SqlServer 2000 + 更新了Sp4补丁(如何确认更新了Sp4补丁,点击这里)
类库是.NET的共享库概念。它们使您能够将有用的功能组件化为可由多个应用程序使用的模块。它们还可以用作加载应用程序启动时不需要或不知道的功能的一种方式。类库使用.NET 程序集文件格式进行描述。 您可以使用三种类型的类库: 特定于平台的类库可以访问给定平台(例如,.NET Framework、Xamarin iOS)中的所有 API,但只能由面向该平台的应用和库使用。 可移植类库可以访问 API 的子集,并且可供面向多个平台的应用程序和库使用。 .NET Standard类库将特定于平台的和可移植的库概念合并到一个模型中,该模型提供了两者的优点。 特定于平台的类库 特定于平台的库绑定到单个 .NET 实现(例如,Windows 上的 .NET Framework),因此可能对已知的执行环境有很大的依赖性。这样的环境将公开一组已知的 API(.NET 和 OS API),并将维护和公开预期状态(例如,Windows 注册表)。 创建平台特定库的开发人员可以充分利用底层平台。这些库只会在给定的平台上运行,从而不需要平台检查或其他形式的条件代码(多个平台的模单源代码)。 特定于平台的库一直是 .NET Framework 的主要类库类型。即使出现了其他 .NET 实现,特定于平台的库仍然是主要的库类型。 可移植类库 多个 .NET 实现支持可移植库。它们仍然可以依赖于已知的执行环境,但是,该环境是由一组具体的 .NET 实现的交集生成的合成环境。公开的 API 和平台假设是特定于平台的库可用的一个子集。 您在创建可移植库时选择平台配置。平台配置是您需要支持的平台集(例如,.NET Framework 4.5+、Windows Phone 8.0+)。您选择支持的平台越多,您可以做出的 API 和平台假设就越少,这是最低公分母。这个特性起初可能会令人困惑,因为人们通常认为“越多越好”,但发现支持的平台越多,可用的 API 就越少。 许多库开发人员已经从从一个源(使用条件编译指令)生成多个特定于平台的库转向可移植库。有几种方法可以访问便携式库中特定于平台的功能,其中诱饵和切换是目前最广泛接受的技术。 .NET 标准类库 .NET Standard 库替代了特定于平台的可移植库概念。它们是特定于平台的,因为它们公开了底层平台的所有功能(没有合成平台或平台交叉点)。它们是可移植的,因为它们可以在所有支持平台上工作。 .NET Standard 公开了一组库契约。.NET 实现必须完全支持或根本不支持每个契约。因此,每个实现都支持一组 .NET Standard 协定。推论是每个 .NET Standard 类库都在支持其契约依赖项的平台上受支持。 .NET Standard 并未公开 .NET Framework 的全部功能(也不是目标),但是,它们确实公开了比可移植类库更多的 API。随着时间的推移,将添加更多 API。 以下平台支持 .NET Standard 库: .NET 核心 .NET 框架 单核细胞增多症 Xamarin.iOS、Xamarin.Mac、Xamarin.Android 通用 Windows 平台 (UWP) 视窗 视窗电话 Windows Phone Silverlight 有关详细信息,请参阅.NET 标准。 Mono 类库 Mono 支持类库,包括前面描述的三种类型的库。Mono 经常被(正确地)视为 .NET Framework 的跨平台实现。在某种程度上,这是因为特定于平台的 .NET Framework 库可以在 Mono 运行时上运行,而无需修改或重新编译。这一特性在创建可移植类库之前就已经存在,因此是在 .NET Framework 和 Mono 之间实现二进制可移植性的一个明显选择(尽管它只在一个方向上起作用)。
Python是机器学习领域不断增长的通用语言。拥有一些非常棒的工具包,比如scikit-learn,tensorflow和pytorch。气候模式通常是使用Fortran实现的。那么我们应该将基于Python的机器学习迁移到Fortran模型中吗?数据科学领域可能会利用HTTP API(比如Flask)封装机器学习方法,但是HTTP在紧密耦合的系统(比如气候模式)中效率太低。因此,可以选择直接从Fortran中调用Python,直接通过RAM传递气候模式的状态,而不是通过高延迟的通信层,比如HTTP。
后面有WPF相关的项目,或者站长自己的开源项目,站长决定加入这款控件尝试下,这么多人用,肯定不错的。
在技术进步日新月异的当代,各类 Al 芯片、硬件加速器不断涌现,异构计算已经成为整个行业最重要的趋势。对于普通的软件工程师或算法工程师而言,了解和掌握这些硬件开发知识几乎是不可能的。 为了解决这一难题,oneAPI提供了一个通用、开放的编程体验,让开发者只需要开发一次代码,就可以让其在跨平台的异构系统上执行,底层的硬件架构可以是CPU、GPU、FPGA,神经网络处理器或其他针对不同应用的硬件加速器等。同时,开放的行业标准为未来提供了一条安全、清晰的道路。与现有的语言和编程模型兼容,包括 C++、Python
翻译|姜范波 校对|毛丽 & 寒小阳 Jupyther notebook ,也就是一般说的 Ipython notebook,是一个可以把代码、图像、注释、公式和作图集于一处,从而实现可读性分析的一种灵活的工具。 Jupyter延伸性很好,支持多种编程语言,可以很轻松地安装在个人电脑或者任何服务器上——只要有ssh或者http接入就可以啦。最棒的一点是,它完全免费哦。 Jupyter 界面 默认情况下,Jupyter Notebook 使用Python内核,这就是为什么它原名 IPython No
GCC(GNU Compiler Collection,GNU编译器套件),是由GNU开发的编程语言编译器,目前发布了7.1版本。以下是GCC开发团队发布的版本更新信息: 今年,我们已经庆祝了第一个GCC测试版发布30周年,本月我们将庆祝GCC 1.0发布30周年。GCC 7.1是一个主版本,其中包含GCC 6.x以及之前版本所没有的大量新功能。 C++前端现在已经实验性地支持了当前C++ 17草案中的所有特性,包括-std=c++1z和-std=gnu++1z选项,而libstdc++库也实现了C++ 1
符号是链接的粘合剂,没有符号无法完成链接。每一个目标文件都会有一个相应的符号表(Symbol Table),表里记录了目标文件用到的所有符号。
网上说要分c为主程序和fortran为主程序两种情况讨论,其实我觉得不用,只要你了解生成可执行文件的机制。这个机制就是:不论是单一语言模块之间的 链接还是不同语言之间的混合链接,本质目的都是要链接器能找到定义于其他模块中的符号,如果全部找到,则链接成功,生成可执行的二进制文件。 下面的内容比较基础,看烦了就跳过。 比如简单的一个c程序:
Fortran中调用C语言的函数这部分内容在彭国伦的教材中是有的,但那是基于Fortran 90标准,写法稍微有些烦琐。在Fortran 2003标准中有较为简洁的写法,本文通过几个简单的例子展示一下如何实现在Fortran中调C函数。
该命令会调用编译器程序g++,让他读取main.cpp中的字符串(称为源码),并根据C++标准生成相应的机器指令码,输出到a.out这个文件中,(称为可执行文件)
yum install:全部安装 yum install <程序包>:安装指定的程序包 yum groupinsall <程序组>:安装程序组 yum -y update:升级所有包,改变软件设置和系统设置,系统版本、内核都升级 yum -y upgrade:升级所有包,不改变软件设置和系统设置,系统版本升级,内核不升级 yum update <程序包>:更新指定的程序包 yum check-update:检查可更新的程序 yum upgrade <程序包>:升级指定的程序包 yum info <程序包>:显示程序包的信息 yum list:显示所有已经安装和可以安装的程序包 yum list <程序包>:显示指定程序包安装情况 yum groupinfo <程序组>:显示程序组的信息 yum search <关键字>:根据关键字查找程序包 yum remove/erase <程序包>:删除程序包 yum groupremove <程序组>:删除程序组 yum deplist <程序包>:查看程序包依赖情况 yum clean <程序包>:清除缓存目录中的程序包 yum clean headers:清除缓存目录下的rpm头文件
1.循环语句中的循环变量必须是有符号整形,如果是无符号整形就无法使用,OpenMP3.0中取消了这个约束
GCC4.9发布啦,本脚本在之前4.8的基础上做了稍许改进,更新 PS:4.9.0 开始支持C++1y特性 GCC 4.9 的大致变更如下,因为我只用C/C++所以更关注通用性高的C和C++的部分啦:
ELF目标文件格式最前部ELF文件头(ELF Header),它包含了描述了整个文件的基本属性,比如ELF文件版本、目标机器型号、程序入口地址等。其中ELF文件与段有关的重要结构就是段表(Sectio
使用windows开发神器visio studio。这种方法比较简单,直接下载一个最新的vs安装就行。不单单是C++,C、C#、VB等都可以开发。
1 介绍 该文档是约翰·巴克斯的一个简单的传记,约翰·巴克斯是20世纪有影响力的计算机科学家。他参与研发了FORTRAN, ALGOL等语言,以及帮助创建了BNF范式,用于程序设计语言的语法。由于FORTRAN和BNF的贡献,他于1977年获得ACM图灵奖。 2 早年活动(1924 - 1950) 约翰·华纳·巴克斯于1924年12月3日出生在美国宾夕法尼亚州的费城。他的父亲是一名富有的股票经纪人,约翰·巴克斯就读于宾夕法尼亚州波茨敦的一所著名高中。但他一点也不喜欢上学,用他自己的话说: 我每年都不及格。我
在进行科学计算或深度学习等任务时,我们经常会使用一些优化库,如Intel Math Kernel Library (MKL)。然而,有时在运行程序时可能会遇到以下错误信息:Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll。这个问题通常是由于MKL库文件无法正确加载导致的。本篇文章将介绍一些解决这个问题的方法。
承接以前的组件系列,这个组件系列旨在介绍.NET相关的组件,让大家可以在项目中有一个更好的选择,社区对于第三方插件的介绍还是比较少的,很多博文的内容主要还是介绍一些简单的操作(很多人都说博客园现在是“hello world”的水平,博文质量在下降,对于这一说法,我觉得这个说法有些过头了,可能一些博文的确写的比较初级,但是很多博文的深入还是比较大,只是很少受人关注),这个组件系列主要在介绍一些功能的组件,附带该组件的核心对象介绍。
程序,就是一组计算机能识别和执行的指令。每一条指令使计算机执行特定的操作。只要让计算机执行这个程序,计算机就会“自动地”执行各条指令,有条不紊地进行工作。
Xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具,使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好,短时间内就能快速入门,能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
其实像以前 C 或其它主流语言在使用变量前先要声明变量的具体类型,而 Python 并不需要,赋值什么数据,变量就是什么类型。然而没想到正是这种类型稳定性,让 Julia 相比 Python 有更好的性能。
我用Linux也有很长时间了,有近三年了。在我9岁的时候,我第一次接触电脑就是用Ubuntu 18.04 LTS,当时图形界面已经很好看了,以至于现在我家的那台古董电脑还运行着Lubuntu 18.04 LTS (Ubuntu的分支版,LXDE桌面)。
今天的是讲一讲编程语言,为什么会有这么多不同的编程语言?为什么还会有新的编程语言?
Q1:F-Stack有中断模式吗,有计划支持吗?在计算密集型的应用中,轮询模式会占用更多的CPU资源? A1:F-Stack暂时只支持轮询模式,后续会支持中断+轮询模式,避免与计算密集型业务抢占CPU及节省能源。 Q2:F-Stack如何实现zerco copy? A2:目前F-Stack尚未做到完全零拷贝。在收包时使用FreeBSD的mbuf ext add可以避免拷贝。在发包时尚存在拷贝,后续会优化为无拷贝,主要的方案是自己实现内存管理,完全使用hugepage。 Q3:F-Stack的运行环境有何
在一台48c的服务器上,就import xgboost,还没进行训练,通过命令发现,线程数就达到48个 代码:
專 欄 ❈PytLab,Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化 算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 blog:http://ipytlab.com github:https://github.com/PytLab ❈— 前言 在高性能计算的项目中我们通常都会使用效率更高的编译型的语言例如C、C++、Fort
什么是计算机程序? 答:所谓的程序就是计算机能识别和执行的指令,每一条指令使计算机执行特定的操作,程序和指令是计算机系统中最基本的概念。
作者:gnuhpc 出处:http://www.cnblogs.com/gnuhpc/
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云