By HKL, on Saturday 2022-10-15 08:48, tagged: 🏷️Linux 🏷️Operating
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
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。
使用Visual Studio搭配Parallel Studio进行Fortran编程有个好处是调试方便,数组可以直接可视化,不用外加write之类的语句。设置断点后,调试到达断点时,鼠标置于数组上即可显示其内容。示例如下:
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
在做完一个python项目之后,我们经常要考虑对软件的性能进行优化。那么我们需要一个软件优化的思路,首先我们需要明确软件本身代码以及函数的瓶颈,最理想的情况就是有这样一个工具,能够将一个目标函数的代码每一行的性能都评估出来,这样我们可以针对所有代码中性能最差的那一部分,来进行针对性的优化。开源库line_profiler就做了一个这样的工作,开源地址:github.com/rkern/line_profiler。下面让我们一起看下该工具的安装和使用详情。
–enable-R-shlib 表示生成libR.so库,当需要进行gcc等编译的时候很重要,确保之后安装R-studio-server时会出现 找不到"lib.so"文件的错误。
如果说 Python 能够让你就此起飞的话,那么使用 f2py 能让你在一定程度上飞的更高更远。
日常中使用R语言进行数据分析,或者画图的读者,相信一定逃不过的一个操作就是安装R包,那么在R包安装过程中,可能会出现一些问题,有时候这些问题并不是R包仓库下载过程中网络和R语言本身的问题,而是系统中缺失一些配置或者编译器,本文将介绍一种常见的错误,并给以解决办法。
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
这5年中,数据分析又发生了很大的变化。尤其是眼见着OpenAI的GPT横扫技术领域,让以往一切模型方法看起来都像“小孩子的游戏”一样。大模型成为了海量信息和有效信息之间的新桥梁,而上一座桥梁是以谷歌的PageRank为代表的搜索算法。幸好,因为数据分析是直接跟数据打交道,并且要根据数据生成决策,这方面是人的强项,暂时不会受到影响。
GCC(GNU Compiler Collection)是一个开源的编译器套件,由 GNU 项目开发和维护。
CUDA(ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。2007 年以来,以NVIDIA GPU为代表的加速器并行计算开始兴起。目前流行的GPU通用编程语言是CUDA C和OpenCL. 它们均是C/C++语言的扩展,因此可以方便地将C/C++代码移植到 GPU 上。但对于科学与工程计算中的重要编程语言Fortran,无法直接地改写为 CUDA C或 OpenCL。
本书为第四版,直接基于Fortran 95/2003(适用科学家和工程师) 的第三版而编写,保留了上一版的编写结构,但全书都穿插Fortran 2008的新知识(以及Fortran 2015标准建议的相关内容),并在第17章增加了并行处理和优化数组两个Fortran 2008中的全新内容。但是原书的结构与风格依然未变:章节学习目标明确,自上而下的程序设计方法贯穿始终,理论阐述翔实,例题讲解清晰,代码测试完整,验证学习效果的测验问题和练习内容丰富。
如果报错说“Aborting because C++ compiler does not work.”,就安装下编译器:
CESM是一个完全耦合的地球系统的数值模拟,由大气、海洋、冰、陆地表面、碳循环和其他组成部分组成。CESM包括一个气候模型,提供地球过去、现在和未来的模拟。CESM是CCSM的升级版,2010年,国家科学基金会(NSF)和美国能源部(DoE)的重要资金(NSF)和重要资金的全球动力学部门(CGD)在2010年发布了CESM1。
减少编程工作、更多地关注科学本身 全球视觉计算技术行业领袖NVIDIA®(英伟达™)今日发布了全新OpenACC工具套件,通过这款全新的套件,未来科学研究将可以做更多事情,并大幅提升计算效率。 虽然计算核心在短时间内不会变得更快,但处理器的并行计算能力则越来越强大。这一趋势在过去的十年里一直存在,而且还会持续下去。 OpenACC现已在HPC行业中得到广泛支持,因为它能够简化GPU等现代处理器的并行编程。自2011年Cray、PGI以及NVIDIA等领先的HPC供应商推出OpenACC编程标准以来,如今已有
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第2章 Matlab R2018a的安装 本期教程主要是讲解Ma
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。
CodeBlocks 是最适合gfortran的IDE,可以说是量身打造,配置也不复杂。而且体量很小,跟vs动不动就几个G甚至十几个G相比,那是小巫见大巫了。CodeBlocks最新版本是17.12,配置跟以前的版本略有不同。
MinGw 是 Minimal GNU on Windows 的缩写,允许在 GNU/Linux 和 Windows 平台生成本地的 Windows 程序而不需要第三方运行时库。
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括:数据存储和处理系统;数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大);完整连贯的统计分析工具;优秀的统计制图功能;简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可自定义功能。本文档主要讲述如何在Redhat中使用源码方式编译安装及配置R的环境。
每个项目都必须处理依赖关系,而 CMake 使得在配置项目的系统上查找这些依赖关系变得相对容易。第三章,检测外部库和程序,展示了如何在系统上找到已安装的依赖项,并且到目前为止我们一直使用相同的模式。然而,如果依赖关系未得到满足,我们最多只能导致配置失败并告知用户失败的原因。但是,使用 CMake,我们可以组织项目,以便在系统上找不到依赖项时自动获取和构建它们。本章将介绍和分析ExternalProject.cmake和FetchContent.cmake标准模块以及它们在超级构建模式中的使用。前者允许我们在构建时间获取项目的依赖项,并且长期以来一直是 CMake 的一部分。后者模块是在 CMake 3.11 版本中添加的,允许我们在配置时间获取依赖项。通过超级构建模式,我们可以有效地利用 CMake 作为高级包管理器:在您的项目中,您将以相同的方式处理依赖项,无论它们是否已经在系统上可用,或者它们是否需要从头开始构建。接下来的五个示例将引导您了解该模式,并展示如何使用它来获取和构建几乎任何依赖项。
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。
本期教程主要是讲解Matlab R2018a的安装过程,作为学习DSP的必备软件,掌握简单的Matlab操作是必须的。
我的路径为:C:\Program Files (x86)\mingw-w64\i686-8.1.0-posix-dwarf-rt_v6-rev0\mingw32\bin
ORCA官方于2021年7月1日发布了5.0版本,前期从ORCA论坛上来看,有不少同行都非常期待。除了昨天的线上发布会,今天还会有一个线上的论坛,感兴趣的朋友可以去官方论坛查看相关帖子:
Conda的下载和安装 什么是Conda? 官方定义:Package, dependency and environment management for any language—Python, R
如果你在安装和使用Seurat (v5) and SeuratObject (v5) 过程中,出现了一些关于Matrix package的问题,可以看看本文。
linux下安装gcc和g++时,可以使用源安装,例如:yum install gcc 或者 apt-get install gcc,但是这有个缺点,就是可能不能安装到你想要的版本,因此我们需要手动安装。
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:
从 Anaconda 官文网站 https://www.anaconda.com/download 下载操作系统对就的安装文件,选择 Python 3.7 版本。
(一)下载安装MinGW https://sourceforge.net/projects/mingw/files/MinGW/
Intel Parallel Studio XE 有三种版本:Composer Edition,Professional Edition和Cluster Edition。其中Composer Edition只包含Fortran语言编译器,而Cluster Edition包含了C/C++和Fortran编译器。若需C/C++编译器,完全可用visual studio,故本文旨在讨论如何在Intel官网申请免费的Fortran编译器的License。
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:
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。
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。
本书官方网站: https://www.fortranplus.co.uk/ 提供相关源代码下载。
近期由于一些原因接触到了并行计算,对于这个陌生的领域我最先接触到的是MPI框架。MPI(Message Passing Interface),可以理解为是一种独立于语言的信息传递标准。目前它有两种具体的实现OpenMPI和MPICH,也就是说如果我们要使用MPI标准进行并行计算,就需要安装OpenMPI或MPICH库。本文以MPICH为例,在ubantu中安装MPI的环境,并对vscode进行配置。
许多 Linux 程序以源代码形式发行,用户可将它连同所需的手册页、配置文件等一起构建到需要的程序或程序集中。现在,大部分 Linux 发行商都使用预先构建的程序或称为包 的程序集,这些包已准备好安装在该发行版上。在本教程,你将学习可帮助安装、更新和删除包的包管理工具。本教程将重点介绍 Red Hat 开发的 Red Hat Package Manager (RPM),以及最初在杜克大学物理系开发的用来管理 Red Hat Linux 系统的 Yellowdog Updater Modified (YUM)。
在过去的一年中,Nature对数十名研究人员进行了调查,以选出这几十年以来,改变研究的关键代码。
在光盘中或者到网站上下载 kernel-headers-2.6.18-164.el5.i386.rpm compat-glibc-headers-2.3.4-2.26.i386.rpm compat-glibc-2.3.4-2.26.i386.rpm compat-libstdc++-33-3.2.3-61.i386.rpm compat-libf2c-34-3.4.6-4.i386.rpm compat-libgcc-296-2.96-138.i386.rpm cpp-4.1.2-46.el5.i386.
我们在分析工程源码时,会分析各种函数的调用关系,如果是单向的还好,比如:A调用B,B调用C,C调用D和E,这种逻辑非常容易梳理。
Palace是一款开源的大规模计算电磁学软件包,由亚马逊云端业务实验室(AWS Lab)支持。功能丰富,同时能够在不同的高性能硬件上运行,软件上支持OpenMP, MPI和GPU并行计算。Apache的开源协议也是极为友好。详情参见《使用WELSIM生成电磁计算软件Palace的求解器文件》一文。
这个版本重点对其他语言的支持做了一些改进,比如新增了fortran的编译支持,zig语言的实验性支持,另外对golang/dlang增加了第三方依赖包支持以及交叉编译支持。
自己购买 腾讯云 ,自带 CentoOS 或者 Ubuntu 环境,直接开干。如果使用想更快捷安装 Redis 的话,即可使用 Docker 容器进行安装,可以参考我这一篇博客 Doker 部署前后端分离项目
在本教程中,学习如何使用 RPM 和 YUM 工具管理 Linux 系统上的包。学习:
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