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mpi并行计算在线播放_mpi并行计算视频(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

mpi并行计算

高性能计算与并行计算：从入门到进阶最近看到不少关于高性能计算和CUDA的讨论，忍不住想分享一些个人的心得。先说说高性能计算和并行计算的区别吧。简单来说，高性能计算更侧重于计算能力本身，而并行计算则更关注如何同时处理多个任务。如果你对并行计算感兴趣，建议先从多进程和多线程的基础知识开始。MPI、Pthread和OpenCilk都是不错的选择。等到你熟悉了这些基础概念，再考虑使用GPU和CUDA。目前，GPU的主要应用还是在机器学习领域，科学计算虽然也有用，但因为GPU产能问题，大部分都被机器学习占了。很多超算中心的GPU都是Intel和AMD的，它们主要用OpenCL。说到CUDA架构师Stephen Jones，他之前做CFD和物理仿真，后来转行做计算了。这条路不好走，但如果你有兴趣，可以先看看自己接触的是并行计算还是分布式计算，然后再决定是优化算法还是多机调度。这个领域比较小众，原因有几个：首先，它不直接和钱挂钩；其次，做不成客户端产品；最后，它混合了算法理论、计算机架构和系统知识，导致特别难学。用我导师的话说，这个领域就是给ML和Engineering的人通下水道的（“这是褒义词”）。总之，如果你对高性能计算和并行计算有兴趣，欢迎来和我这个“坑里人”交流！

Gatech HPC课全解析 𐟎“ CSE6220 高性能计算（High Performance Computing） 𐟧ꠥꌥ𝜤𘚯𜚥…𑴦졯𜌦𖵧›–C语言编程，占总成绩的10%-20%。期中考试占15%，期末考试占20%，还有一个额外的实验室作业占10%。 𐟓š 在OMSCS中，有两门与高性能计算相关的课程：CS6290高性能计算架构（HPCA）和CSE6220高性能计算。HPCA更侧重于架构，可以看作是操作系统的一个扩展，而CSE6220则更多地介绍算法相关的概念和知识，并培养学生在多核并行环境下构建算法的思维。 𐟓Š 评价算法的标准：除了算法的具体工作量（Work），还会考虑算法的跨度（Span）或并行能力。这包括算法在不同存储空间移动数据的优化程度，以及算法的速度提升（speedup）和效率（efficiency）。这些因素能帮助我们更好地评价不同算法在并行环境下的优劣。 𐟒ᠥŸ𚧡€算法的理解：这门课强调对基础算法的理解和实现，如归约（reduction）、前缀和（prefix）、双调排序（bitonic sort）、并行For循环、并行快速排序、链表排序（list ranking）、MPI集体通信（collectives）、桶排序以及图的分隔等。这既是为了打好基础，以便了解更复杂的算法，也是为了从这些基本算法中提炼核心技巧。 𐟒𛠧𜖧苨ﭨ耥’Œ工具：虽然这门课是高性能计算的入门课程，但难度较大。实验室作业使用C语言实现基本算法，并会用到MPI/openMP/CUDA。算法需要提交到Gatech自己的高性能计算集群进行性能测试。因此，学生需要根据所给材料和自学对这些工具有入门级认识。实验室作业的分数不仅与正确率相关，还与算法的运行速度相关（尤其是实验室作业3的性能部分，分数基于与其他同学的比较）。 𐟓 考试形式：期中和期末考试没有选择题和填空题，而是开卷考试，共4道大题。主要考察设计算法的能力以及复杂度的计算。 𐟓 小贴士：这门课有一些平时的作业，虽然不提交不记分，但对准备考试非常有帮助。建议至少复习一遍。 𐟓Š 给分情况：最后的给分会比较慷慨。期中和期末考试会调分，且cutoff较低（例如A是83.5，B是74）。只要实验室作业认真做，期中和期末考试不考得太差，拿到A的可能性还是很大的。

𐟔僫+必备库，超好用！ 𐟓–⠦ ‡准模板库（STL）：C++的强大助手，提供容器、算法等，如vector、list、map，还有sort()等，轻松解决数据结构和算法问题。 𐟚€⠂oost库：C++的超级加强包，智能指针、多线程、正则表达式等高级功能一应俱全，让你的代码更健壮、高效。 𐟌⠧𝑧𛜥𚓯𜚦ƒ𓨮駨‹序联网？Boost.Asio和libcurl来帮忙，支持各种网络协议，轻松连接外界。 𐟎肠图形库：OpenGL，3D图形渲染神器，游戏、3D建模的好帮手，让你的程序视觉效果惊艳。 𐟒Ⴀ并发和并行计算库：多核处理器时代，Thread、OpenMP和MPI助你轻松实现多线程编程和并行计算，性能翻倍。 𐟒𞂠数据库库：SQLite轻量级数据库引擎，嵌入式使用更便捷，存储和查询数据就选它。 𐟓⠦—奿—库：记录日志，跟踪程序运行，发现潜在问题，好的日志库不可或缺。

串行与并行计算的区别详解 𐟔 在传统的编程世界中，串行计算是主导范式。这意味着所有的计算必须按照计算机的指令顺序（execution order）逐一执行，同一时刻只能进行一项操作。 𐟓– 大多数编程语言，如C/C++、Python和Java，都遵循串行计算的原理。 𐟚€ 然而，并行计算彻底改变了这一现状。通过并行计算，计算机可以同时处理多个相似的任务，从而显著提升运算速度！ 𐟛 ️ 英伟达（nVidia）开发的CUDA是目前最成熟的并行编程语言之一，也是我研究的主要方向。 𐟔砩™䦭䤹‹外，OpenMP和MPI也是并行计算的常用方法，尽管我对这些方法不太熟悉。 𐟌 串行与并行计算的对比，不仅揭示了计算机科学的基本原理，也为我们提供了优化计算性能的新思路。

HPC 高性能并行计算集群，各种调度系统安装，各种编译器、函数库安装。 GNU C，C++（C++11），GNU F77，F90编译器、调试器；java编译器，MPICH并行环境（支持IB网络），OpenMPI，OPENMP，Intel C++，Intel Fortran，Intel MPI，Intel MKL，BLAS，Lapack，ScaLAPACK库，LINPACK库，FFTW等。

CESM2环境配置全攻略：必备软件与步骤配置CESM2环境需要以下软件：必备软件： Python Perl5 Fortran编译器 C编译器 NetCDF LAPACK（with BLAS） CMake 非必须软件： SVN（如果机器能连接外网，方便数据下载） Git（用于下载源代码） MPI（并行运行） CESM环境配置文件： config_machines.xml（用于自定义机器设置，包括CESM相关路径、环境变量及节点计算相关内容） config_compilers.xml（用于编译器设置，主要包括Fortran和C编译器选项）选择性的配置文件： config_batch.xml（用于提交任务设置，包括作业系统、指令、队列名称等；如果不需要提交任务，可不进行设置）如果你在CESM环境配置、安装或运行方面遇到问题，欢迎随时提问！

高性能计算笔记：CPU篇（2/3）嘿，大家好！今天我们来聊聊如何在CPU上实现高性能计算。主要会介绍OpenMP和MPI这两个工具。 OpenMP：单机的并行魔法 𐟧™‍♂️ OpenMP 是一个在 C/C++ 层面让你轻松实现多线程和共享内存的工具。它的使用非常灵活且简单，只需要在原本顺序执行的代码块前加上一句类似注释的东西，就可以告诉编译器让下面的逻辑并行执行。OpenMP 提供三个级别的并行：Loop level、High level 和 MPI plus level。今天我们主要聊聊 Loop level 的使用。 Loop level 的 OpenMP 在 Loop level 的 OpenMP 中，最常见的用法是在 for 循环前加上 #pragma omp parallel for 这样的语句。这样编译器就会知道这个循环可以并行执行，并且会尽量优化。例如： ```c #pragma omp parallel for reduction(+:sum) for(int i=0; i 这个库，然后通过库中的 MPI_Init() 等函数调用来初始化 MPI 环境。MPI 程序通过阻塞的 MPI_SEND 和 MPI_RECV 来在多个进程中交换数据，通过进程的 rank 标识来知道当前程序是哪一个进程。如果需要非阻塞的传输，可以使用 MPI_Irecv 和 MPI_Isend 方法。集体通信函数相比于直接使用底层的 send 和 recv 方法，一般情况下，MPI 程序会使用一些封装好的集体通信函数（collective communication function）来编程。比如： MPI_Bcast：让一个进程去读取文件，并把文件内容 broadcast 到所有其他进程中，避免重复开销。 MPI_Reduce：计算不同进程中某些数据的统计值，比如最大值、最小值、平均值等。 MPI_Scatterv + MPI_Gatherv：通过 scatter-gather 模式把数据和工作量分配到不同的进程中计算，再在主进程里集合结果，这应该是并行计算最常用的模式。小结今天我们主要介绍了 OpenMP 和 MPI 这两个工具在 CPU 高性能计算中的应用。OpenMP 主要适用于单机环境，而 MPI 则适用于集群环境。希望这些信息对你有所帮助！如果你有任何问题或者需要更多资源，欢迎随时联系我！𐟓犊--- 希望这篇笔记对你有帮助！如果你有任何问题或者需要更多资源，欢迎随时联系我！𐟓瀀

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