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与此相比，高性能计算似乎一直很热，又一直离我们很远。...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。...，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!
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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。...Cloud Computing：云计算。按需提供资源，使计算像电力一样提供。...5、PRAM和BSP模型上计算N阶向量内积 其实不懂。 PRAM：每个处理器2N/p个加法和乘法，树规约方式计算局部和的复杂度logP。2N/p+logP。...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。
高性能计算的概念 高性能计算（HPC，High Performance Computing） 的含义有很多，感觉最贴切的还是 Oracle中国中说的这句： 高性能计算 (HPC) 是指通过聚合计算能力来提供比传统计算机和服务器更强大的计算性能...集群的种类 说到高性能计算，就要说到计算机集群。...计算机集群按照和功能主要分为以下几类： HA：高可用集群（High Available Cluster） LBC：负载均衡集群（Load Balance Cluster） HPC：高性能计算集群（High...高性能计算 略 高性能计算的优势 速度：HPC的低延迟网络结构能够在数分钟内完成大量计算。 成本：HPC快速，低成本，像公有云一样只需为所使用资源付费。...高性能计算的应用 超级计算机代表着高性能计算系统的最尖端水平。随着计算机的处理能力的不断提升，超级计算机所能做到的事情也越来越多。
2021年11月23日，北京生命科学研究所发布高性能计算集群采购项目公开招标公告，预算2850万元。...采购需求： 简要技术规格：近年来单细胞技术的快速发展产出了百万级的单细胞多组学数据，亟需高效稳定的数据存储与计算系统以支持从这些宝贵数据中有效挖掘发现生物学新现象、新规律。...为保证单细胞多组学数据存储检索与整合分析，采购的高性能计算集群将提供高通量、大内存科学计算，以及大规模数据的访问和存储。...货物需求一览表： 管理节点： 登录节点： 计算节点： 胖节点： 8 卡 GPU 计算节点： 并行存储系统： 管理网络： 计算网络： 集群管理软件： 深度学习管理软件
Google在世界各地的数据中心拥有海量计算机，对于吴恩达的工作，计算量绝对绰绰有余。...吴恩达透露，这是深度学习世界里众多问题之一，如今大数据和人工智能里最热的议题是：与云计算的发展不符。Google、亚马逊和Facebook已经使用云计算在数万台计算机上运行软件。...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。...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
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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...OpenCV在不断的迭代中，逐渐向几个方向扩展着其计算能力，下面以OpenCV中每个方向对应的类为锚进行列举： cv::Mat OpenCV中最基础的数据结构，具有存储多种数据类型的多维矩阵的能力，也可用来表示图像...与其他的Mat类不同，GMat并不会存储实际的数据，而是会记录用户对GMat进行的操作，并最终组合多个GMat生成一个计算图用以处理真正的计算。基于图的计算，是G-API的核心思想。...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。
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。...在每个时间段结束时，计算水流量，这不仅取决于在同一时间步长下的雨，而且也取决于在内部模型状态（或储存）。在这种情况下，我们就需要考虑以前时间步长的状态和输出。...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。
灵活扩展是云计算的一大优势，用户可以根据需求对计算能力进行灵活的扩展，帮助用户利用最少的资源来解决所需的计算能力。 ? 那么云计算与超算有什么关系呢？...云计算是否会取代超级计算机，来承担数据密集型、I/O密集型的应用呢？相信很多网友都会有这些问题。那么今天我们就来谈一下未来高性能与云计算是背道而驰还是走向融合？...超算与云计算的侧重点不同，但是二者之间也有很多相关的特点，比如，两者都使用了分布式计算、网格计算、集群、高密度计算，其中也有一些特定的领域利用云计算技术来从事高性能类的应用。...其实云计算与高性能有着千丝万缕的联系，事实上，超级计算中心也是一种早期的运算模式，通过昂贵的计算资源部署，多个领域的用户通过互联网远程使用计算服务并根据使用量来进行支付费用。...但超算又与云计算有着明显的区别，下面我们来看一下： 云计算不能取代超算 云计算如今已经能够为用户提供一些领域的计算能力，那么云计算是否是超级计算机的替代者呢？答案是否定的。
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。...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。...，计算启动的时候采用队列的方式，因为一般计算任务的数量都会远远大于可用的内核数量， // 在下面函数中，local是可用的内核数，global是要计算的数量，OPENCL会自动执行队列，完成所有的计算
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