1、群集：至少包括两台节点服务器，对外表现为一个整体 类型： 1）负载均衡群集（LB） 以提高应用系统的响应能力，尽可能处理更多的访问请求、减少延迟为目标，获得高并发、高负载（LB）的整体能力。 2）高可用群集（HA） 以提高应用系统的可靠性、尽可能的减少中断时间为目标，确保服务的连续性，达到高可用（HA）的容错效果。 3）高性能运算群集（HPC） 以提高应用系统的CPU运算速度、扩展硬件资源和分析能力为目标，获得相当于大型、超级计算机的高性能运算（HPC）能力。 2、负载均衡的结构： 负载调度器：群集访问
无论是哪种群集，都至少包括两台节点服务器，而对外表现为一个整体，只提供一个访问入口（域名或IP地址），相当于一台大型计算机。根据群集所针对的目标差异，可以分为以下三种类型：
在数字经济时代，任何一家企业的发展都离不开“数字化”。但对于成长型规模的企业而言，在业务量快速成长然而预算极度有限的情况下，如何选择服务器成为一大难题。对他们而言，单路（单 CPU）机架式服务器经济又高效，可在性能与存储容量间实现平衡，从而减轻 IT 的负担。
📷 大数据文摘出品 作者：魏子敏、龙牧雪 还记得两个月前英伟达黄教主在硅谷发布的全球最大GPU DGX-2吗？ 重达350磅，有汽车后备箱那么大！ 支持如此巨大GPU的计算平台当然也
AMAX，AI和深学习发展高性能服务器的领先制造商，宣布推出的DL-E48A，可重新配置的单双根高密度GPU平台，专为AI训练和推理而设计。AMAX在CVPR 2018展示了其备受瞩目的解决方案。
LVS在基本的生产环境中,都会同时运行在二台硬件相近的服务器上：LVS Router（主 LVS ），一个作为备份LVS（备份 LVS ）。 主 LVS 服务器在网站的前端起二个作用：
一个是3个字，另一个2个字 集群一般被分为三种类型，高可用集群（High-availability (HA) clusters ）如RHCS、LifeKeeper等，负载均衡集群（Load balancing clusters ）如LVS等、高性能运算集群（High-performance (HPC) clusters）;分布式应该是高性能运算集群范畴内。 Restful+ZooKeeper+FastDFS+ActiveMQ+Nginx+Dubbo+Maven+Druid+Tomcat+MySQL+Spri
随着 AI 技术的迅速发展，模型规模和复杂度以及待处理数据量都在急剧上升，这些趋势使得高性能计算（HPC）变得越来越必要。HPC 通过集成强大的计算资源，比如 GPU 和 CPU 集群，提供了处理和分析大规模数据所需的算力。
在高性能计算中，经常会用到MPI或者MPI-IO，那MPI和MPI-IO到底是什么呢？
根据世界经济论坛的估算，2020年全世界产生了超过44ZB的数据量，而在十年前全球的数据总量还只有1ZB。
在王坚博士的《在线》一书中提到，单纯谈数据的“大”，意义是不大的。欧洲核子研究中心（CERN）进行一次原子对撞产生的数据大到惊人，而如何通过计算的方式去挖掘出这些数据背后的价值，才是数据意义的本身。HPC高性能计算，就是完成这种价值转换的重要手段。近年来，HPC的应用范围已经从纯学术扩展到资源勘探、气象预测、流体力学分析、计算机辅助设计等更多场景。这些HPC应用程序会产生或依赖大量数据，并将其存储在PB级别的共享的高性能文件系统中。然而，无论是HPC应用的用户，还是高性能文件系统的开发人员，对这些文件的访问模式了解都非常有限。
【新智元导读】IBM Power Systems 上的深度学习框架 PowerAI 日前发布了新版本，包括“AI Vision”等四个主要组成部分，它支持新的 NVIDIA Volta，将 AI 训练所需时间，从几周变为了几个小时。 新的 PowerAI 软件由四个主要部分组成 IBM 日前宣布在 Power Systems 上发布深度学习软件PowerAI 的新版本。这一 GPU 驱动的 AI 软件通过简化对开发经验的需求和对数据准备的要求，来解决数据科学家和开发人员面临的主要挑战，同时将 AI 系统训练
关注高性能计算（HPC）的朋友们不会忘记今年7月第45期全球超级计算机TOP500排名，中国国防科学技术大学研制，部署于中国广州超算中心的天河二号再次荣登榜首，连续第5次成为TOP500冠军。这还是在
一位来自金融行业的客户，他们希望可以实时地模拟和响应风险，以实现企业金融风险管理能力的提升。事实上，不管是金融行业还是其他行业，要想加快步伐满足快速数字化世界中的客户需求，就必须能够比标准计算机更快地处理大量数据。高性能计算（HPC)解决方案，正在受到企业们的青睐。
PySpark on HPC系列记录了我独自探索在HPC利用PySpark处理大数据业务数据的过程，由于这方面资料少或者搜索能力不足，没有找到需求匹配的框架，不得不手搓一个工具链，容我虚荣点，叫“框架”。框架的实现功能如下：
In 1994, the first Beowulf Cluster was built at NASA, using Linux, as an alternative to the very expensive HPC supercomputers. “Beowulf Clusters are scalable performance clusters based on commodity hardware, on a private system network, with open-source software (Linux) infrastructure. The designer can improve performance proportionally with added machines. The commodity hardware can be any of a number of mass-market, stand-alone compute nodes as simple as two networked computers, each running Linux and sharing a file system, or as complex as 1,024 nodes with a high-speed, low-latency network.” 1994年，在NASA,使用Linux建立了第一个Beowulf集群，作为昂贵的HPC超级计算机的一种替代品。 “Beowulf集群是基于商用硬件的可扩展的高性能集群，建立在专用的系统网络和开源软件（Linux）基础设施上。设计者可以通过按比例添加机器来提高性能。硬件可以是简单的只需两台联网计算机组成的计算节点，每个节点都运行Linux,并共享一个文件系统，或复杂的像具有高速，低延迟的1,024节点的网络。“
人工智能（AI）反哺高性能计算（HPC）的景象，会在未来大约5年后显现出来。Scott Tease对此深信不疑。
第三个千年开始之际，人类醒来，伸展手脚……来瞧瞧今天有什么重要的事吧 ---《未来简史》
即使“全球第一”本身的名号不是诱惑，构成全球第一的业绩也是个巨大的诱惑。在连续四年位列HPC全球第二，中国第一后，联想有了新目标。
在最新的Green 500榜单中，来自德国 Darmstadt的GSI研究中心的L-CSC集群一举夺魁，成为全球最节能的高性能GPU超级计算系统。该集群有160台华硕ESC4000G2组成，每个节点搭配4片AMD FirePro S9150 GPU，GPU单精度计算峰值达到3.25PetaFlops，双精度计算能力达到1.62PetaFlops。这套集群主要用于格子量子色动力学(Lattice QCD)计算方面的研究，将采用OpenCL来加速相关应用，Lattice QCD适用于一系列高能重离子物理
NVIDIA在 SC18 发表的全新多节点容器、与 Singularity 容器的兼容性及 NGC-Ready 计划，让更多人能接触到资料科学、人工智能和 HPC。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 本文主要讲解几个部分，（适合一些在读的研究生啥也不会然后接到一些项目无从下手，如果是大佬的话就可以跳过了）先看看网络摄像头的效果吧（在2060的电脑上运行 ） 转自《知乎——kaka》 实践时间Pipeline 2021年9月18日，在github上发布了一套使用ONNXRuntime部署anchor-free系列的YOLOR，依然
Parallel Studio XE 是商业版的高性能计算工具。学生可以申请一年试用期，到期要重新申请许可，稍显麻烦。现在来试试Intel推出的免费Fortran编译器oneAPI。不要许可，开箱即用。
高性能计算（HPC）可以说是科技领域最"硬核"的行业之一。这个60年代就出现的技术，一直被认为是科技领域的重中之重，从出现到现在，一直在军事、科研、教育等领域发挥着巨大的作用。
自从2014年AWS推出Lambda服务后，Serverless一词越来越热，成为一种新型的软件设计架构，即Serverless Architecture。
2015 高性能计算用户大会 9月24日，由亚洲超算协会联合浪潮等主办的2015高性能计算用户大会在北京举行。本次大会围绕目前的新技术趋势提出“大计算”理念，重点聚焦深度学习和工业应用等热点话题，分享在面向百亿亿次新的计算时代下的技术挑战和突破。 大会汇集了36位国内外权威专家，包括劳斯莱斯公司高性能计算技术总监Yoon Ho、IDC副总裁Earl C. Joseph II、美国再生能源国家实验室材料研究中心理论研究室主任魏苏淮、国际深度学习知名专家新加坡国立大学副教授颜水成等嘉宾将在大会发表主题演讲。同
百度首席科学家吴恩达（Andrew Ng）曾经说，深度学习的前沿正转移到高性能计算（HPC），NVIDIA、AMD及Google、阿里巴巴等公司也确实都在为深度学习研发HPC的新能力。那么，深度学习任务为HPC注入了哪些新的东西？除了深度学习，HPC还有哪些值得关注的技术趋势？在9月24日的2015高性能计算用户大会（HPCUF2015）上，北京航空航天大学教授、国家863计划“高性能计算机及其核心软件”重大专项总体组组长钱德沛，浪潮集团高性能计算总经理刘军，以及IDC 副总裁、IDC HPC User F
数字经济大时代，创新驱动大环境，HPC已不再是阳春白雪，而受到越来越多人的关注。
---- 新智元报道 编译：小潘 【新智元导读】5月23日，国际超级计算机大会组织者宣布，中国国家超级计算广州中心的卢宇彤教授当选HPC 2019大会程序主席。 这个新任命为国际超级计算机大会开启了新的征程。 这次任命不仅加强了ISC的国际化，也使会议通过新的视角而变得更加多元化。 卢宇彤教授是中国国家超级计算广州中心的主任。她还担任中山大学计算机科学学院的教授，同时也担任国防科技大学（NUDT）的教授。她广泛的研究和开发工作跨越了国内几代超级计算机，其中包括她担任天河超级计算机副首席设计师的角色。
这种安装运行方法比前面（点击打开链接）的方法简单，这种方法用官方预装好的repast HPC2.0，可以省去自己安装MPI于boost的工作。
远程过程调用（RPC）是分布式服务广泛使用的一种技术。 这种技术现在越来越多地用于高性能计算 (HPC) 的上下文中，它允许将例程的执行委托给远程节点，这些节点可以留出并专用于特定任务。 然而，现有的 RPC 框架采用基于套接字的网络接口（通常在 TCP/IP 之上），这不适合 HPC 系统，因为此 API 通常不能很好地映射到这些系统上使用的本机网络传输，从而导致网络性能较低。 此外，现有的 RPC 框架通常不支持处理大数据参数，例如在读取或写入调用中发现的参数。我们在本文中提出了一个异步 RPC 接口，专门设计用于 HPC 系统，允许参数和执行请求的异步传输和直接支持大数据参数。 该接口是通用的，允许传送任何函数调用。 此外，网络实现是抽象的，允许轻松移植到未来的系统并有效使用现有的本地传输机制
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章，但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是，我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时，遇到的bug和解决办法，在这篇文章里讲述一下。
公众号的安装教程里常说的“Intel全家桶”指的是Intel Parallel Studio XE，里面集成了C/C++/Fortran语言的编译器（分别是icc、icpc、ifort）、MKL数学库及各种高效调试工具，甚至还有Intel MPI，可以说是编译量化软件最常用的一套“装备”。然而从2021年开始Intel不再提供旧版Parallel Studio XE下载页面，而是改成了（或称升级成了）oneAPI，又可具体细分为oneAPI Base Toolkit和oneAPI HPC Toolkit等等。
高性能计算(HPC)是企业获得创新能力、洞察力、商业竞争力的动力，是这个数字时代不可或缺的资源。例如，采用高性能计算(HPC)运行的复杂计算机模型来测量和分析近几十年天气变化，帮助改善预测并模拟气候变化和其他破坏性事件(如飓风)的影响。
随着成本的下降和用例的增加，高性能计算正在吸引各种类型和各种规模的新用户。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。
周一的时候，有同事反馈说，HPC 的项目报告路径正在不断产生 *.exe 和 *.pif 文件，怀疑是不是被病毒感染！
超以太网联盟 (UEC) 继续朝着 v1.0 版本规范集迈进。规范将为从业者提供数据中心网络技术最新的创新性部署方法，可以更好地服务于人工智能和高性能计算工作负载。由于 UEC 保留了现有的 AI 框架和 HPC 库 API，因此预计现有工作负载无需任何更改即可迁移到 UEC。
http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.44.0/
当王连平说南方科技大学正“摸着石头过河”时，他指的不是冷冻电镜中心，而是他所负责的科学与工程计算中心。
最新的科学证据表明，宇宙在加速膨胀，所谓的暗能量就是这种增长背后的驱动力。 尽管它包含大约三分之二的宇宙，但是没有多少人知道暗能量，因为它不能被直接观察。 同样的暗能量也作用于HPC领域。 简言之，HPC市场规模就像HPC宇宙一样正在不断膨胀，不能通过传统HPC的定义方式来定义它，这可能需要新的定义来准确地捕捉到这一现象。 潜在的HPC宇宙中暗能量包括许多新兴和独特的元素，但以其各自的方式增加了HPC领域的技术和市场动态。 它们包括: 1.支持深度学习应用的新硬件强调高计算能力、大内存容量，和强大的
本月备受瞩目的HPC TOP100榜单发布中，联想以39套的成绩名列榜首，第五次获得中国第一。
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作为IT行业的“明珠”，极”硬核”的高性能计算不如云计算、AI、物联网技术备受关注。但不可忽视的是，近年来，高性能计算正在从高精尖科研加速迈向千行百业，成为推动数字经济发展的新引擎。在近日举办的2022全国高性能计算学术年会（CCF HPC China 2022）上，我们可以看到，华为等企业除了提供综合化技术支撑外，正在通过生态共建的方式推动HPC发展，以促进产业共同繁荣，把握新机遇。
paper: Dendritic predictive coding: A theory of cortical computation with spiking neurons
单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵 差异分析前的准备工作 scRNA-seq——读入数据详解 scRNA-seq——质量控制 为什么需要Normalization和PCA分析 scRNA-seq聚类分析（一） scRNA-seq聚类分析（二） scRNA-seq Clustering (一) scRNA-seq Clustering (二) scRNA-seq Clustering quality control (一) scRNA-seq Clustering quality control (二)
生信分析流程往往需要消耗数以万计的电脑计算资源。另外，生信分析过程中会用到大量的分析程序以及脚本，还需要对运行环境进行配置与管理。这会导致分析的可重复性变低，导致流程的升级、管理等都会成为问题。
杨净 整理自 MEET2023 量子位 | 公众号 QbitAI 算力的需求，远比以往来得更为猛烈。甚至有人直呼：得算力者得未来。 元宇宙、AIGC、AI for Science的涌现，又给高性能计算（HPC）平添了好几把火。 在诸多挑战与机遇共存交织的当下，这一领域泰斗中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系郑纬民，在MEET2023智能未来大会上，分享了自己的见解和思考。 估计未来两年到四年，HPC（高性能计算）+AI+BigData融合的服务器就会出现。 AI for Science的出现，让HPC
医学院那洁课题组长期从事hPSC向心血管和造血谱系体外分化的研究。2022年6月6日，该课题组在《自然•通讯》(Nature Communications)杂志上发表了题为“染色质动态变化和转录组学分析揭示了JUNB在造血祖细胞生成过程中的必要作用(Integrative epigenomic and transcriptomic analysis reveals the requirement of JUNB for hematopoietic fate induction )的文章。（转载自：清华大学医学院公众号）
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