说高性能计算一直很热，是因为从天河超级计算机开始，中国就加入了超级计算机的全球军备竞赛，年年争夺超算世界冠军；说离我们远，是因为我们在日常的工作生活中见识超级计算机的机会并不多。 事实上，高性能计算（HPC）离我们近在咫尺：路上开的车，发动机、底盘、车架，从内到外的设计都离不开HPC；生病吃的药，研发过程是从计算模拟开始的；无数的电影特效，是在HPC上制作的……有意思的是，在过去的一年 ，高性能计算又频繁被提及，变成了一个热门话题。 不一样的高性能计算 如今被频繁提及的高性能计算和传统的HPC已经大不相同了。包括AI、生命科学、计算化学家等技术的突飞猛进无疑凸显了对计算力的强烈需求，从而推动了HPC的发展和变化。 如果把这些还在不断积累的数据看做金矿（真的是金矿），那大量的计算就是挖掘金矿的工具，更高性能的计算能力就是现代化金矿挖掘机!
这就是高性能计算机的原型。很快，Seymour Cray的新架构方式被IBM、HP等公司学习，高性能计算机开始迅速推广。政府和科研部门采购这种新型的高性能计算机，以取代原有的大型机。 个人计算机的计算能力逐渐可以媲美小型机甚至中型机。苹果、Intel、微软等公司借PC的东风成为PC时代新的王者。随着政府开始在各个部门配置PC以取代高性能计算机，高性能计算机的市场遭到PC的不断蚕食。 高性能计算机只能退守复杂运算和公司服务器市场。但很快，互联网为高性能计算机提供了新的领地。互联网上广泛采用的服务器-客户模式需要一方计算机充当服务器。 由于高性能计算机有很强的通信需求，所以一个主机上往往有不止一个网卡。 ? 服务器 高性能计算机的主机之间的连接方式可能很复杂。根据不同的需要，高性能计算机的内部网络拓扑结构也会不同。 但高性能计算机需要将多个CPU和大量内存集成在一个机箱中，再将机箱密集放在支架上，所以热源密度大大提高。过高的温度会迅速烧坏芯片，也会限制高性能计算机的性能。高性能计算机设计的冷却系统必须非常强力。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
摘要： 在计算能力为王的时代，具有高性能计算的库正在被广泛大家应用于处理大数据。例如：Numpy，本文介绍了一个新的Python库——Numba， 在计算性能方面，它比Numpy表现的更好。 想象一下，在Python中编写一个模块，必须一个元素接着一个元素的循环遍历一个非常大的数组来执行一些计算，而不能使用向量操作来重写。这是很不好的主意，是吧？ 他们的目标是加快面向数组的计算，我们可以使用它们库中提供的函数来解决。 4.示例和速度比较 熟练的Python用户永远不会使用上述代码实现sum功能，而是调用numpy.sum。 如前所述：Python在对于这种面向数组的计算来说是慢的。但是Numba允许我们在Python中做同样的事情，而且没有太多的性能损失。我认为至少对于模型的理解和发展，这可能会很方便。 在计算能力决定未来的时代，Numba一定会被更多人接受。 以上就是我的介绍，希望有人现在有动力去看看Numba库。
随着深度学习、区块链的发展，人类对计算量的需求越来越高，在传统的计算模式下，压榨GPU的计算能力一直是重点。 NV系列的显卡在这方面走的比较快，CUDA框架已经普及到了高性能计算的各个方面，比如Google的TensorFlow深度学习框架，默认内置了支持CUDA的GPU计算。 而实际上，现在的高性能显卡其实也就剩下了NV/AMD两家的竞争，这样基本没什么意义的性能损失不能不说让人纠结。所以在个人工作站和个人装机市场，通常的选择都是NV系列的显卡。 mac电脑在这方面是比较尴尬的，当前的高端系列是MacPro垃圾桶。至少新款的一体机MacPro量产之前，垃圾桶仍然是mac家性能的扛鼎产品。 下面是苹果官方给出的一个OPENCL的入门例子，结构很清晰，展示了使用显卡进行高性能计算的一般结构，我在注释中增加了中文的说明，相信可以让你更容易的上手OPENCL显卡计算。
1、概念 集群 PVP：Player VS Player PVP拥有多个高性能向量处理器，有向量寄存器和指令缓冲，不用高速缓存，共享内存。 学科 HPC：高性能计算。并行计算、超级计算。 HPCC：高性能计算与通信。配合高速网络的使用。 Distribute Computing：分布式计算。比起性能更注重功能。 BSP：计算本地和2N/p，logp(g+l+1)是加法合并的复杂度。 6、加速比/并行效率/可扩展性 加速比：并行算法相对于串行算法的性能提高程度。 并行效率：处理器的利用率。 7、并行计算机评测/基准测试 并行计算机性能评测：通过CPU基本性能指标、并行和通信开销分析、可用性、性价比等方面进行机器性能测评。通过加速比、效率、扩展性进行算法级性能测评。 通过Benchmark进行程序级性能测评。 基准测试程序：用于测试和预测计算机系统性能，揭示不同结构机器长处和短处，便于决策。
1.简介 Tesla K20是由NVIDIA公司研发，用于服务器高性能计算的一款GPU，是Tesla品牌下的一个产品。 NVIDIA研发的高性能计算产品Tesla K20，基于开普勒（Kepler）架构，核心芯片GK110、拥有71亿个晶体管，而且还有更高端的Tesla K20X兄弟产品、K40、K80等升级产品。 采纳Tesla K20系列的机构还有：美国克莱姆森大学、印第安纳大学、南加州大学(USC)、托马斯·杰斐逊国家加速器实验室、国家超级计算应用中心(NCSA)、国家海洋和大气管理局(NOAA)；沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学 GeForce定位于游戏影音，Quadro定位于图形设计，Tesla定位于服务器高性能计算。性能要求逐步增强。 208 GB/s 显存位宽 320 bits 显存接口 GDDR5 计算性能 单精度浮点性能 3.52 TFLOPS 双精度浮点性能 1.17 TFLOPS(1/3) 其他 晶体管数量 71亿
修饰符（有的也翻译成装饰符、装饰器，英文叫decorator)是Python中一个很有意思的feature，它可以向已经写好的代码中添加功能。 高阶函数 在学习Python的修饰符前，我们要知道几个a概念，首先是Python中的所有东西都是对象，所有我们定义的变量、类甚至与于函数，都是对象。函数是对象是个什么概念呢？ return x + 1 def test(func, x): return add(x) 执行 test(add, 2) >>> 3 在Python中，把其他函数当做参数的函数，叫做高阶函数 def divide(a,b) return a / b 我们知道除法的除数不能是0，因此当我们令b=0时，就会报错。 但divide()函数中我们就只想完成除法的功能，判断机制就可以通过修饰符来完成。
前言 本文分享一篇关于opencv高性能计算基础的文章，这是一个作者对工作期间使用OpenCV和CUDA开发高性能算法库的过程所涉及到的知识要点和踩坑的记录，将会涉及OpenCV, CUDA和C++的一些知识 这些领域都对性能有着严苛的要求。 计算图将计算式声明与计算分离，可以带来至少两个好处：一是OpenCV可以在内部提供分散函数无法提供的跨函数优化，如算术操作的合并，高速缓存的复用和避免多次分配buffer；二是统一的接口使得用户可以相对简单地选择计算时的后端 如何利用OpenCV CUDA模块进行快速的自定义高性能图像算法开发将是本专栏的重点内容。 内存优化 内存的管理是几乎每个C++项目都要谨慎考虑的问题。 OpenCV中有一套高效易用的内存管理体系，使得多数情况下内存的管理不会成为效率的额外负担。此外，一些特性可能会使用户的代码产生意外的结果，有必要在用OpenCV进行开发前进行详细的了解。
其扩展选项包括基于超级计算机的高性能计算(HPC)系统、基于集群的高性能计算(HPC)以及基于云计算的高性能计算(HPC)服务。 虽然中小型企业采用高性能计算(HPC)技术仍然相对较少，但对于愿意投资于这种技术和专业知识的组织来说，高性能计算(HPC)具有巨大的潜力。 通常，高性能计算(HPC)用例专注于某种类型的仿真。 无需超级计算机的高性能计算 许多企业和IT领导者都误以为高性能计算(HPC)系统都是基于超级计算机的。 从高性能计算(HPC)集群迁移到云计算高性能计算(HPC) 北卡罗来纳大学教堂山分校(UNC-Chapel Hill)长期以来一直依靠其本地高性能计算(HPC)集群来支持多个科学、工程和医学领域的研究活动 高性能计算(HPC)工作负载入门另一个要点是选择正确的资源管理工具，该工具使组织能够访问和优化高性能计算(HPC)环境。
中国高性能计算持续发展，下面对其进展和挑战进行简要概述，以把握中国高性能计算未来几年的发展： 国家863计划： 2002-2005：高性能计算机及核心软件（863重大专项） 强调资源共享与协同工作 以网格支持多领域应用 十三五高性能专项总体目标： 突破E级计算机核心技术，依托自主可控技术，研制适应应用需求的E级（百亿亿次）高性能计算机系统，使我国高性能计算机的性能在“十三五”末保持世界领先水平。 研发一批关键领域/行业的高性能计算应用软件，建立国家级高性能计算应用软件中心，构建高性能计算应用生态环境。 建立具有世界一流资源能力和服务水平的国家高性能计算环境，促进我国计算服务业发展。 十三五高性能专项主要研究任务： 任务1：E级高性能计算机系统研制 突破E级计算机核心关键技术，采用自主众核处理器，研制E级高性能计算机系统，使我国高性能计算机性能在“十三五”末期保持世界领先水平。 高性能计算重点专项进展：（曾参与高性能计算环境研发-基础前沿项目） ?
在本次会议上，腾讯云高级计算产品经理邹弘宇 Leonard 就腾讯云高性能计算产品展开分享，为大家系统介绍了黑石高性能计算集群的产品亮点与应用场景，以及优秀合作伙伴的成功案例。 去年11月，腾讯云上线了云上高性能计算集群产品，经过数月的推广和版本迭代，已经成功帮助数家大型客户在云上部署高性能计算集群，涵盖汽车仿真，增强学习，NLP 训练集群等场景，给客户带来了弹性的云上超算新体验 高性能计算集群架构 在即将到来的智能社会，高性能计算与人类生活的关系也将更加密切，从天气气象、生物制药、基因工程、航空航天等科研领域到新兴的深度学习和人工智能，高性能计算都将扮演关键角色。 随着云基础设施的逐步完善，云端算力大幅提升，高性能计算与云端结合的创新应用和商业模式，正不断为产业和社会发展赋能。 腾讯云致力于打造人人都唾手可得的顶尖算力服务，推出了高性能计算集群产品 HCC。 云上高性能计算集群拓扑 作为国内领先的公有云平台，腾讯云希望成为科研及产业突破的参与者，共建高性能计算生态。HCC 将持续为客户服务，通过科技创新让云上超算成为社会发展的水和电。
但配置如此强大的计算机集群并不是一件容易的事情，如果有一台服务器忽然当机（如果你同时使用1000台机器，这种事情几乎每天都会发生），就会减小准确性。 不过，在高性能计算机网络的支持下，现在由GPU支持的深度学习可以解决上述问题。 支持超级计算的软件 在人工智能被真正认识之前，极客们必须编写在超级计算机上运行的深度学习软件。但开发这样的软件可能还需要很多年时间才能完成。 实验室负责人Barry Chen说道： “我们希望项目结束时，可以构建成世界上最大的神经网络训练算法，当然这需要高性能的计算机支持。” Google的方式 那么，Google在做什么呢？ “云计算VS高性能计算，其实和公司文化、可用资源、甚至是企业品味相关。作为Google研究人员，我当然为Google内部系统感到高兴。” VIA wired
云计算一开始致力于为互动系统(systems of engagement)改善应用架构，而在高性能计算方面提供不了什么。 而如今，领先的云服务提供商正在重构解决方案及相关的基础设施，让计算密集型应用切合实际、经济高效。 ? 这可能包括：为可识别集群的数据库管理系统(DBMS)、高性能计算(HPC)应用或大数据分析应用交付平台。 在数据方面，这需要认真考虑使用更具成本效益的、速度较慢的持久性存储服务(比如AWS S3)和归档服务(比如AWS Glacier)，而不是成本较为高昂的RAM实例。 敏捷云整合解决方案提供商Jitterbit的首席技术官Ilan Sehayek表示，你在扩展时要保持性能的关键在于分布式架构。“让用户自行选择哪里运行API，哪里运行支持API的服务。”
腾讯云高性能计算平台通过最高级评测
这家情报机构计划通过HPE GreenLake平台使用HPE的高性能计算技术。 GreenLake是HPE用来提供一切即服务的平台。它在本地提供完全托管的安全云服务。 HPE高级副总裁Justin Hotard在一份声明中说：“在庞大数据上实施AI、机器学习和分析功能越来越需要高性能计算（HPC）系统。 客户要求在自己的大多数数据密集型项目上有HPC功能，并结合轻松、简单、敏捷的管理。” 据HPE声称，截至6月，GreenLake有1200多个客户，合同总价值高达48亿美元。 与此同时，美国国家安全局所签的另一份IT大合同仍存在争议。 7月，微软正式提出了抗议，反对美国国家安全局决定将价值100亿美元的“秘密”云计算合同授予AWS。
2021年10月21日，国家气象信息中心发布《气象信息化系统工程项目国家级高性能计算机系统采购》资格预审公告，预算 78778.0200000 万元。 采购需求：根据《气象信息化系统工程项目》建设目标，本次采购包括在国家级建设系统峰值运算速度不低于26PFlops、可用存储空间不低于78PB的高性能计算机系统以及配套机房场地环境设施。 （二次）资格预审 2021年12月29日（二次）资格预审公告发布，预算 80899.6800000 万元。 最高限价（如有）60386.6000000 万元。
最近一段时间以来，高性能计算集群方案到底应该自主构建还是直接购买的争论可谓如火如荼，其部分原因在于原本属于市场空白的性能与软件生态系统关键性组成部分如今已经逐渐落实到位。 经过数年的发展演变，如今高性能计算在云环境下的可行性终于得到了一定程度的肯定——至少针对一部分应用程序是如此。 在大型云服务供应商已经利用更为强大的网络与处理器方案向高性能计算作出了试探性延伸的同时，以Rescale公司为代表的其它厂商也开始通过自己的许可模式帮助独立软件开发商接触高性能计算代码，进而揭开长久以来蒙住高性能计算软件的这层神秘面纱 不过需要强调的是，目前将高性能计算负载运行在云环境当中仍然存在着诸多难题，到底该将哪些负载交给内部高性能计算集群打理，同时把另一些可能存在突发性资源需求增长的负载交由云基础设施负责，从而充分利用双方的固有优势仍然很难找到确切答案 为了能够更透彻地理解这两种观点的思维方式，我们采用了Rescale方面提供的一些数字——这是一家高性能计算云服务供应商(如前所述，主要负责将软件与高性能计算独立软件开发商相对接方面的工作)。
随着现代计算方法和高性能计算的进步，研究人员精确模拟化学和生物系统及预测其性质的能力得到了极大的提升。华东师范大学-纽约大学计算化学联合研究中心（上海纽约大学）成立于这样的背景之下。 作为研究中心的推动力，针对计算化学和脑认知研究的高性能计算中心建设始终是上海纽约大学的投入重点。 计算化学领域里，大多数研究对于计算的需求主要是容量计算的需求，即单个计算的计算资源需求较少，但计算任务非常多。每一个任务往往只需要一个-CPU，但内存需要很高，用于存放临时文件的硬件空间需要也很大。 解决方案 针对计算化学领域的应用特性，AMAX-提出了针对性的以-GPU-并行计算为主体，可扩展存储架构为辅的集群解决方案。以超高计算能力更快响应计算任务，大大加速了研究进程。 在不等待共享资源的情况下即可实现超级计算机级的性能。 获得最高的性价比，单位时间和价格下的模拟性能更高。
加拉为这一高性能计算（HPC）和人工智能交织的未来设定了十分具有挑战性的硬件目标。在这一未来中，硬件会提供百亿亿次以上的双精度使用性能，且会在减少精度运算的情况下提供更高的性能。 “三大支柱”的统一 加拉提出的愿景基于高性能计算“三大支柱”的统一：人工智能（AI）和机器学习（ML）；数据分析和大数据；以及高性能计算（HPC）。 加拉的愿景有一个共同特征，那就是同一架构会通过配置涵盖高性能计算、人工智能和数据分析，这意味着这些不同的硬件后端需要拥有一致的软件环境来处理高性能计算和人工智能工作负载。 整体而言，加拉指出“高性能计算实际上是许多架构的发源地…和测试环境”，因为高性能计算编程人员、研究人员和领域科学家通过探索架构空间描绘出了如下性能格局： 数据级别并行（从细粒度到粗粒度） 节能加速器（计算密度和能源效率通常是相关的 其中，高性能计算是光学技术的重大驱动因素，这是因为光纤是超级计算机最具挑战性且成本最高昂的要素之一。
近年来，人工智能（AI）的在各个行业广泛的应用，让传统制药行业看到了加速药物研发的新的可能性。 随着高性能计算机算力的不断增强和算法的不断革新，人工智能（AI）已经逐渐应用于药物发现的靶点挖掘、虚拟筛选、化合物设计与合成等许多场景。 高性能计算作为人工智能（AI）模型建立的基础环节，对于药物研发的进程同样有着重要影响。因此，在进行药物研发时，对于高性能计算的硬件配置的也会有比较高的要求。 对于AI机器学习来说，数据量越大，模型就越完善，预测的准确性可能也就越高。为此，除了内部组建AI团队、内部开发以外，许多制药公司也会尝试组成联盟来开展基于AI的药物研发。 但对于一些对数据安全有较高要求的企业来说，当出现数据不需要共享的情况时，北鲲云超算平台也可以为其提供专属计算区，保证其数据的安全性。
批量计算（Batch）是为有大数据计算业务的企业、科研单位等提供高性价比且易用的计算服务。批量计算可以根据用户提供的批处理规模，智能地管理作业和调动所其需的最佳资源……
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