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。
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
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。
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。
By HKL, on Saturday 2022-10-15 08:48, tagged: 🏷️Linux 🏷️Operating
C是一种融合了控制特性的现代语言,而我们已发现在计算机科学的理论和实践中,控制特性是很重要的。其设计使得用户可以自然地采用自顶向下的规划,结构化的编程,以及模块化的设计。这种做法使得编写出的程序更可靠,更易懂。
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
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:
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。
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
如果报错说“Aborting because C++ compiler does not work.”,就安装下编译器:
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:
作为数据科学家,从加载数据到创建和部署模型,我们几乎每天都在使用Jupyter notebook。
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
Fortran语言的编译器种类繁多,有Intel Fortran、GFortran、Simply Fortran、PGI Fortran、NAG Fortran 、Ftn95等等。其中最有名的当属In
GNU编译器集合(GCC)是C,C ++,Objective-C,Fortran,Ada, Go 和D编程语言的编译器和库的集合。 许多开源项目,包括Linux内核和GNU工具,都是使用GCC编译的。
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。
对于大多数项目,源代码是通过版本控制系统进行跟踪的;它通常作为构建系统的输入,构建系统将其转换为对象、库和可执行文件。在某些情况下,我们使用构建系统在配置或构建步骤中生成源代码。这可以用于根据在配置步骤中收集的信息来微调源代码,或者自动化原本容易出错的重复代码的机械生成。生成源代码的另一个常见用例是记录配置或编译信息以确保可复现性。在本章中,我们将展示使用 CMake 提供的强大工具生成源代码的各种策略。
–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。
尽管 CMake 是跨平台的,在我们的项目中我们努力使源代码能够在不同平台、操作系统和编译器之间移植,但有时源代码并不完全可移植;例如,当使用依赖于供应商的扩展时,我们可能会发现有必要根据平台以略有不同的方式配置和/或构建代码。这对于遗留代码或交叉编译尤其相关,我们将在第十三章,替代生成器和交叉编译中回到这个话题。了解处理器指令集以针对特定目标平台优化性能也是有利的。本章提供了检测此类环境的食谱,并提供了如何实施此类解决方案的建议。
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。
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。
GCC(GNU Compiler Collection)是一个开源的编译器套件,由 GNU 项目开发和维护。
我的路径为:C:\Program Files (x86)\mingw-w64\i686-8.1.0-posix-dwarf-rt_v6-rev0\mingw32\bin
CPU time 指的是计算机处理器在执行一个特定程序时花费的时间,也就是程序在处理器上实际运行的时间。
GNU 编译器集合是一系列用于语言开发的编译器和库的集合,包括: C, C++, Objective-C, Fortran, Ada, Go, and D等编程语言。很多开源项目,包括 Linux kernel 和 GNU 工具,都是使用 GCC 进行编译的。
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。
OpenPOWER:X86的另一种选择 2013年8月6日,谷歌、IBM、Tyan、NVIDIA和Mellanox一起创立了后来被称之为OpenPOWER基金会的组织,这个组织的目的是就把IBM Power服务器芯片架构开放出来,以类似ARM开放移动芯片知识产权的方式,重新组建一个服务器芯片产业。 众所周知,OpenPOWER的目标是创建一个围绕IBM Power处理器架构的软硬件生态系统,从而提供一个替代英特尔系统方案。与英特尔至强服务器系列芯片不同,IBM Power是基于高端RIS
GNU编译器套装(英语:GNU Compiler Collection,缩写为GCC),指一套编程语言编译器,以GPL及LGPL许可证所发行的自由软件,也是GNU计划的关键部分,也是GNU工具链的主要组成部分之一。GCC(特别是其中的C语言编译器)也常被认为是跨平台编译器的事实标准。
Fortran 77 是我学习的第一门编译型编程语言。一开始时,我自学了如何在 Apple II 上用 BASIC 编写程序,后来又学会在 DOS 上用 QBasic 编写程序。但是当我去大学攻读物理学时,我又学习了 Fortran。
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。
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。
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.
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。
在使用Linux之前,我想大家最先接触的都应该是Windows吧,但是一般接触过Linux之后,在回过头来使用windows是内心是十分拒绝的,大多数人产生这个原因到底是为什么呢?
最近在做一些WRF-Chem的开发工作,对源码里面的一些东西似懂非懂,借助Chatgpt增加了一些直观的认识,分享一下。
熟悉电脑的人都知道,Linux 相比较于 Windows 有着众多的优势,所以现在越来越多的电脑用户开始使用 Linux 进行办公、学习。总体来讲,Linux 的优势主要有以下几个方面。
Fortran中调用C语言的函数这部分内容在彭国伦的教材中是有的,但那是基于Fortran 90标准,写法稍微有些烦琐。在Fortran 2003标准中有较为简洁的写法,本文通过几个简单的例子展示一下如何实现在Fortran中调C函数。
上一次我们已经了解了 二进制和 CPU 的基本原理,知道了程序运行时,CPU 每秒数以亿次、十亿次、百亿次地震荡着时钟,同步执行着微小的 「电子操作」,例如:从内存读取一个字节的数据到 CPU 又或者判断字节中的某一位是 0 还是 1。
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。
在GPU上开发大规模并行应用程序时,需要一个调试器,GDB调试器能够处理系统中每个GPU上同时运行的数千个线程。CUDA-GDB提供了无缝的调试体验,可以同时调试应用程序的CPU和GPU部分。
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。
发音类似<砰>,对黑客而言,这就是成功实施黑客攻击的声音,砰的一声,被<黑>的电脑或手机就被你操纵了
在接下来的一段时间,本公众号着重推出子程序和Python二次开发相关的文章。 计划分别用十几篇文章系统的介绍,不同于严格的教程,系列文章以学习笔记的形式推出,有作者的经验也有实例,不定期更新。(配图与文章内容无关,随意找的)
在前三篇笔记,学习了Fortran作为一个编程语言,最基本的内容:变量,输入输出,流程控制和程序结构。接下来是Fortran的数组,我认为这是Fortran语言最有价值的精华部分,因此特意放在了学习笔记靠后的部分,在学习了基本的语法和子程序等之后。注意,Fortran的字符集不包括中括号[],因此与c语言的风格不同,Fortran对数组分量的操作全都是使用小括号()的。
有的时候,在看别人代码时会时不时看到ascontiguous()这样的一个函数,查文档会发现函数说明只有一句话:“Return a contiguous array (ndim >= 1) in memory (C order).”
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:
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