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++。...---- 利用Tesla V100来加速您的高性能应用 PGI OpenACC和CUDA Fortran现在支持在Tesla Volta GPU卡上运行CUDA9.1。...对于OpenACC和CUDA Fortran程序员来说，Tesla V100提供了革命性的硬件支持和性能，比如在X86-64和OpenPower 处理器平台上支持CUDA同一内存特性。...添加或增强的其他OpenACC特性包括缓存指令改进和Fortran模块中命名常量数组的支持。...LLVM / x86 - 64代码生成器 2018年发行版包括一个用于x86-64的LLVM代码生成器，完全集成了PGI Fortran、C和c++编译器，包括对OpenACC和CUDA Fortran
为了让更多的研究人员享受到这一好处，NVIDIA宣布推出全新的OpenACC工具套件，它是一套免费的多合一OpenACC并行编程工具。...全新的OpenACC工具套件包含行业领先、用于Linux系统的PGI加速器Fortran/C语言工作站编译器套装软件，该软件支持OpenACC 2.0标准。...全新的OpenACC工具套件还包括NVProf Profiler工具，它可指导用户在哪里添加 OpenACC“指令”或简单的编译器提示，以加速代码。另外它还包含真实的代码实例来帮助用户快速入门。...然而像许多研究人员一样，Eriksen的Fortran编程技能是自学的，他并没有在计算机科学这方面接受过正规教育。...而且他不需要更改应用中的任何算法即可在一台全球顶级的超级计算机上运行这一应用。 如果你有一款C语言或Fortran应用并且想要使其在配备GPU的计算机系统上运行，那么现在正是时候。
新功能方面，透过 Fortran 2003 、 C99 和 C++ 编译器扩大支援主要的 OpenACC 2.0 功能，提供例行指令 ( 在加速器区域内的程序指令 ) 、非结构性资料生命周期和更多其他功能...，而且也加入全新 NVIDIA CUDA Fortran 延伸程序，增加对 5.5 版 NVIDIA CUDA 并行计算编程平台的支援、 CUDA 原子功能和运用 Rogue Wave 的 Allinea...同时， PGI 2014 编译器与工具 也提供 Fortran 2003 和 C99 编译器，具备所有 PGI 多核心 x64 最佳化功能、指令列除错技术和简单有效率的在线文件。...此外， PGI 2014 编译器和工具还有更多功能，包括完整的 Fortan 2003 支援、新增的 Fortran 2008 功能、更新的函式库、针对最新作业系统的支援，以及全新和更新的程序码范例和教学资料等完备的套件...AMD 全球副总裁暨服务器事业总经理 Suresh Gopalakrishnan 则表示， PGI 从 AMD 支援 OpenACC 的独立式 GPU 和 APU 中能发挥极致效能，将有助排除加速器广泛普及的许多障碍
OpenACC 增加对OpenPOWER的支持 在ISC（国际超算会议）上展现实力之前，OpenACC标准集团就已经宣布了其首个OpenPOWER工具。...OpenACC的技术主管Michael Wolfe说，PGI OpenACC 编译器对于 OpenPOWER 的支持取得了稳定的进步，目前正处于非公开的beta测试阶段，正计划在八月开始公开beta测试...什么是OpenACC OpenACC是一种用于并行计算的，由Cray, Nvidia 和 PGI开发的基于指令的编程标准。该标准的设计目的是简化 异构CPU/GPU 系统的并行计算。...和在OpenMP中一样，程序员可以注释C、C++ 和Fortran源代码 来标注应当被 编译器指令 和附加函数所加速的区域。就像OpenMP 4.0 和更高版本一样，代码均可被CPU和GPU启动。...即将到来的、具有 OpenPOWER 功能的PGI OpenACC 编译器版本将具有以下特点： 与Linux/x86+Tesla平台上的PGI 编译器具有相同的特点 CUDA Fortran、OpenACC
PGI Community Edition是最近发布的PGI Fortran，C和c++编译器（支持多核cpu和NVIDIA gpu）的免费许可证版本，，包括所有OpenACC，OpenMP和CUDA...Fortran特性。...PGI Community Edition推出的目的是为了推动性能可移植的HPC应用程序在更广泛的并行处理器和系统上使用统一的源代码。...---- PGI Community Edition是否包括所有的付费的PGI GPU产品吗? 是的，OpenACC和CUDA GPU Fortran功能相当于PGI付费的编译器和工具。...---- 是否PGI Community Edition也支持OpenACC多核cpu和OpenMP吗? 是的，跟PGI收费编译器的OpenACC多核cpu和OpenMP功能一样的。
有天，有人在论坛上问了一个问题： 我想创建一个data区域来减少subroutine之间的数据传递（阅读原文查看楼主的代码），这样就不必在subroutine之间进行一次次的数据拷贝到设备再拷贝回主机再拷贝回设备计算...首先，强烈反对使用common的形式进行数据传递。这一点跟GPU无关，只要你用fortran，就会有人这么跟你说。...因此，至于openACC支不支持用common传数据、怎么传、结果不正确一概不予回答。 其次，至于你的问题，可以用module数据块的形式共享数据。...()的时候数据传回主机端。...此模型应该满足你的需求，也应该满足大部分openacc fortran程序的需求。 大神总结 ?
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。...CASTRO和MAESTRO都建立在网格管理库 BoxLib之上，这个库设计了多层级C++和Fortran类，以便高效管理空间网格的构建和加密，网格 承载着计算区域上的数据。...雅各布斯精通Open-MP、MPI和OpenACC。OpenACC是一种导语 式加速器编程模型，目标用户是那些非全职开发 软件的科学家、工程师以及其它领域的专家。...“有些科学应用需要运行在 多台不同的超级计算架构之上，并要求能够利用 多代架构。对这些应用，CUDA的劣势超过了优 势。这就是我们为何偏爱OpenACC。”...解决方案 该团队选择使用PGI的OpenACC编译器，PGI公 司走在OpenACC开发的前列。卡茨从向量化关 键模块之一开始——“状态方程”模块——该模块 的任务是逐点计算热力学属性。
矩阵是二维数组，而向量是一维数组，内置函数matmul不能实现矩阵与向量的乘法运算。在这一点Fortran不如matlab灵活。 Fortran如何实现矩阵与向量的乘法运算，现有以下三种方法供参考。...一)将一维数组看作二维数组的退化形式，比如a(3)可以看作a(3,1)或者a(1,3)，这样就可以用matmul函数计算了。 ?...二)用spread函数将一维数组扩展成二维数组，同样可用matmul函数计算。 来看过程。 ? ? 数组c的第一列就是需要的计算结果。 spread(B,2,2)就是按列扩展，成为二维数组 ?...现在的软件发展趋势，越来越多的基础服务能够“开箱即用”、“拿来用就好”，越来越多的新软件可以通过组合已有类库、服务以搭积木的方式完成。...对程序员来讲，在一开始的学习成长阶段，造轮子则具有特殊的学习意义，学习别人怎么造，了解内部机理，自己造造看，这是非常好的锻炼。每次学习新技术都可以用这种方式来练习。
Eclipse各版本代号一览表 Eclipse的设计思想是：一切皆插件。Eclipse核心很小，其它所有功能都以插件的形式附加于Eclipse核心之上。...10、Eclipse for Parallel Application Developers 用于 c、c++、Fortran 和 UPC 的工具, 包括 MPI、OpenMP、OpenACC、并行调试器以及远程构建...此软件包包括对侦察开发人员和源代码的 Eclipse IDE 支持。 那么它们之间到底有什么区别： 最大的区别就是标题和解压包大小不同。...下载解压后就会发现，不同的Eclipse版本之间就是plugins/features目录下的文件不同而已。...一个标准的Eclipse的，给它添加一些JEE开发需要的plugins，比如WTP，WST等等，它摇身一变就变成”Eclipse IDE for Java EE“了。其他的也一样。
否 R 3.6.1 是 Matlab R2017b 否 GNU Compilers 9.1 是 Intel Compilers 18.0.5.274 否 GNU 和 Intel 编译器用于 C 和 Fortran...海量文件的打开 任意长度的字符串的操作 矩阵的乘积 迭代求解的使用 等等 源文件包含在以下目录中： 复制代码 C\ Fortran\ IDL\ Java\ Julia\ Matlab\ Python...gfortran (loop) 17.4371 31.4660 62.1079 gfortran -O3 (loop) 3.3282 5.3003 12.1648 gfortran (matmul...) 0.3840 0.6160 0.9241 gfortran -O3 (matmul) 0.3880 0.6160 0.9161 ifort (loop) 1.1401 1.8161 2.9282...ifort -O3 (loop) 1.1481 1.8081 2.9802 ifort (matmul) 1.1441 1.8121 2.9242 ifort -O3 (matmul) 0.5160
今天开始，我们将带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,希望在接下来的100天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。...languages, application programming interfaces, or directives-based approaches are supported, such as FORTRAN..., DirectCompute, OpenACC....本文备注/经验分享： CUDA对于C++的支持不完善。有各种限制的。 算术和内存操作的比率，这个是衡量一张卡计算性能和访存性能比率的指标。 有两种单位。...但是这ratio实际上不用自己记住的。因为一般情况下profiler会告诉你是你卡计算，还是卡访存。 有不明白的地方，请在本文后留言 或者在我们的技术论坛bbs.gpuworld.cn上发帖
Fortran 曾经像今天的 Python 一样无处不在。因此，如果你是像我这样的物理学专业学生，在 1990 年代工作，那你肯定学习了 Fortran。...Fortran 编程基础 虽然 Fortran 这些年来一直在更新，但我最熟悉的还是 Fortran 77，这是我多年前学习的实现版本。...Fortran 是程序员还在打孔卡上编程的年代创建的，因此“经典” Fortran 仅限于处理可以放在打孔卡上的数据。...Fortran 不支持更现代的编程语言中可用的 while 或 do-while 循环（LCTT 译注：Fortran 95 等新版支持，也因此在一定程度上减少了 GOTO 的使用）。...在每次循环中，程序都会验证用户的猜测值。如果用户的猜测值小于随机数，程序打印 TOO LOW，如果猜测大于随机数，程序打印 TOO HIGH。循环会一直持续，直到用户的猜测值等于目标随机数为止。
while循坏: for循环: while和for循环的对比: 区别:for 和 while 在实现循环的过程中都有初始化、判断、调整这三个部分，但是 for 循环的三个部 分⾮常集中，便于代码的维护...即使 n 的初始值为 0，循环体内的代码仍然会执行一次，然后才会检查循环条件。因此，即使 n 的初始值为 0，cnt 的值也会至少增加一次，最终输出 1。...for(i=1; i<=10; i++) { if(i == 5) break; printf("%d ", i); } return 0; } 运行结果: continue:跳过本次循....环中 continue 后的代码，直接去到循环的调整部分。...，来到了i++的调整部分 printf("%d ", i); } return 0; } 运行结果: 对比for循环和while循环中continue对代码的运行影响: 分析代码可以知道它们修改条件的位置不同
里古老的优化到极致的 Fortran 代码还是敌不过通过并行性开挂的CUDA。...动手之前我参考了 Karpathy 写的 matmul_forward.cu 文件，Karpathy 在里面实现了3种矩阵乘法，纯C代码的 kernel 函数性能明显不如调用CuBlas库和CuBlasLT...）; 具体封装的代码在 matmul.cu 中如下： // 使用C语言接口声明一个矩阵乘法函数，这允许这个函数可以被其他C程序调用。...("matmul elapsed: {:.2?}"...全部的代码在：https://github.com/Lyn-liyuan/ndarray-cuda-matmul
更一般地，XLA 可以获取 TensorFlow 运算的整个子图，并将它们融合到需要最少数量内核启动（kernel launch）的高效循环中。例如： ?...该图中的许多操作可以融合到单个元素的循环（single element-wise loop）中。例如，考虑将偏差向量（bias vector）的单个元素添加到来自 matmul 函数结果的单个元素中。...我们不需要为 matmul、add 和 ReLU 创建内存中的中间数组。...s[j] = softmax[j](ReLU(bias[j] + matmul_result[j])) 融合的实现可以在单个元素的循环中计算最终结果，而不需要分配不必要的内存。...如预期那样，最大的加速来自含有长序列元素操作的模型，因为 XLA 可以将长序列元素操作融合进高效的循环中。然而，XLA 仍然被认为是实验性的，一些基准可能会经历减速过程。
宇宙的 3D 地图 Perlmutter 将完成的任务包括组装迄今为止最大的宇宙 3D 地图。它将处理来自暗能量光谱仪（一种可以在一次曝光中捕获多达 5000 个星系的宇宙相机）的数据。...DESI 的地图旨在揭示暗能量的奥秘，这是一种宇宙加速膨胀背后的神秘物理学。...但通过将高度精确的模拟与机器学习相结合，科学家们可以在更长的时间内研究更多的原子。...除了 CCE、GNU、LLVM 编译器外，该编程环境还将采用 NVDIA HPC SDK，以支持多种并行编程模型，例如 MPI、OpenMP、CUDA、OpenACC（用于 C、C++ 和 Fortran...此外，面向 GPU 数据科学的开源平台 RAPIDS 将加速 NERSC 的 Python 开发团队的工作，它在一个 NERSC 的 Cori 超级计算机上的网络流量分析项目中证明了它的价值，速度比之前在
负载主机可以提供很多种[负载均衡]方法，也就是我们常说的调度方法或算法： 轮循(Round Robin) 这种方法会将收到的请求循环分配到服务器集群中的每台机器，即有效服务器。...基于这个前提，轮循调度是一个简单而有效的分配请求的方式。然而对于服务器不同的情况，选择这种方式就意味着能力比较弱的服务器也会在下一轮循环中接受轮循，即使这个服务器已经不能再处理当前这个请求了。...image 加权轮循(Weighted Round Robin) 这种算法解决了简单轮循调度算法的缺点：传入的请求按顺序被分配到集群中服务器，但是会考虑提前为每台服务器分配的权重。...因此，如果一个服务器负载过大，权重会通过系统透明的作重新调整。和加权轮循调度方法一样，不正确的分配可以被记录下来使得可以有效的为不同服务器分配不同的权重。...这种方式中每个真实服务器的权重需要基于服务器优先级来配置。 加权响应(Weighted Response) 流量的调度是通过加权轮循方式。加权轮循中所使用的权重是根据服务器有效性检测的响应时间来计算。
如果是同步，线程会等待接受函数的返回值（或者轮循函数结果，直到查出它的返回状态和返回值）。如果是异步，线程不需要做任何处理，在函数执行完毕后会推送通知或者调用回调函数。...线程在同步调用下，也能非阻塞（同步轮循非阻塞函数的状态），在异步下，也能阻塞（调用一个阻塞函数，然后在函数中调用回调，虽然没有什么意义）。 下面，我会慢慢实现一个异步非阻塞的sleep。...那么，我们该如何实现自己的非阻塞sleep呢。 （tornado的sleep，原理十分复杂。以后再细说。） 场景二：轮循非阻塞 实现非阻塞场景，关键在于函数不能阻塞住当前线程。...上面的代码中，在一个while循环中轮循timer的状态。由于timer存在于wait中。所以需要把timer“提取”出来。...轮循timer的状态（实质是切换进出timer，看它有没有引发StopIteration异常） 3. 如果发生了异常说明gen应该执行下一步操作了。next(gen) 4.
基于这个前提，轮循调度是一个简单而有效的分配请求的方式。然而对于服务器不同的情况，选择这种方式就意味着能力比较弱的服务器也会在下一轮循环中接受轮循，即使这个服务器已经不能再处理当前这个请求了。...加权轮循 Weighted Round Robin： 这种算法解决了简单轮循调度算法的缺点：传入的请求按顺序被分配到集群中服务器，但是会考虑提前为每台服务器分配的权重。...和加权轮循调度方法一样，不正确的分配可以被记录下来使得可以有效地为不同服务器分配不同的权重。...这种方式中每个真实服务器的权重需要基于服务器优先级来配置。 加权响应 Weighted Response： 流量的调度是通过加权轮循方式。...加权轮循中 所使用的权重 是根据服务器有效性检测的响应时间来计算。每个有效性检测都会被计时，用来标记它响应成功花了多长时间。
以下是一些使用向量化编程的优点： 效率：向量化操作通常比循环更快，因为R的内部函数是用C和Fortran编写的，这些语言在处理向量运算时比R更快。...这是因为R的内部函数（在这个例子中是乘法操作符）是用C和Fortran编写的，这些语言在处理向量运算时比R更快。当然了，这只是一个简单的例子，但是向量化编程的优势在处理更复杂的问题时会更加明显。...例如，如果你在一个循环中反复向一个向量添加元素，那么每次添加元素时，R都会创建一个新的向量，复制旧向量的内容，并添加新元素。这会导致大量的计算时间被浪费在复制数据上，而不是在实际的数据处理上。...例如，如果你知道你需要一个长度为1000的向量，那么你应该一开始就创建一个长度为1000的向量，而不是开始时创建一个空向量，然后在一个循环中反复添加元素。...这种预先分配空间的策略可以显著提高R的性能，特别是在处理大型数据结构时。 假设我们想要创建一个包含1到1000000的向量。 一种方法是开始时创建一个空向量，然后在循环中逐个添加元素。
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