之前的文章中介绍了天河二号的架构，我们大致了解到了天河二号是一个由很多计算节点组成的具有强大运算能力的超级计算机。
0x00 前言 本篇是MPI的入门教程，主要是为了简单地了解MPI的设计和基本用法，方便和现在的Hadoop、Spark做对比，并尝试理解它们之间在设计上有什么区别。 身处Hadoop、Spark这些优秀的分布式开发框架蓬勃发展的今天，老的分布式编程模型是否没有必要学习？这个很难回答，但是我更倾向于花一个下午的时候来学习和了解它。 关于并发和并行编程系列的文章请参考文章集合 文章结构 举个最简单的例子，通过这个例子让大家对MPI有一个基本的理解。 解释一些和MPI相关的概念。 列举一些MPI的常用函数
HCA方案将所有的信道分为两部分：一部分信道固定配置给某些小区，即部分信道隔离；另一部分信道则保留在中心存储区中，为系统中的所有用户所共享，即部分信道共享。HCA是FCA和DCA的折中，故成为混合分配。（关于FCA和DCA参见相应词条）
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈— 前言 在高性能计算的项目中我们通常都会使用效率更高的编译型的语言例如C、C++、Fort
在上一篇文章中我们大致了解到了MPI的基本概念以及其运行原理，并且学习了一些简单的MPI通信函数以及例子。在本篇中我们将会以实现遗传算法为例子，讲解一些更深入的MPI概念以及函数并投入使用。
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习（人工智能）的火热，异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU，到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关，且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平（即异构并行计算能力）高低有关。 一个简单的比喻是：两个芯片计算力分别是10T和 20T，某人的异构并行计算能力为0.8，他拿到了计算力为10T的芯片，而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片，而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力，而
同步：同步方法调用一旦开始，调用者必须等到方法调用返回结果，才可以进行后续的操作。
在之前的博客中我们介绍过concurrent等python多进程任务的方案，而之所以我们又在考虑MPI等方案来实现python并行计算的原因，其实是将python的计算任务与并行计算的任务调度分层实现。在concurrent和multiprocessing等方案中，我们的python计算任务和调度任务是一体化的，而且还有一个比较大的限制是没办法跨节点操作的，这对于任务与环境的定制化程度要求是比较高的。而MPI的方案在设计初期就考虑到了多节点之间通信的问题，而这种分层式的任务调度解决方案其实在架构上看也更加的合理。做计算的人只要考虑单个进程下的任务如何执行就可以了，至于任务如何并行如何调度，那就是上层的MPI该做的事情了。
ChatGPT 的横空出世开启了大语言模型 (LLM) 的普及元年，BERT、GPT-4、ChatGLM 等模型的非凡能力则展现出类似通用人工智能 (AI) 的巨大潜力，也因此得到了多行业、多领域的广泛关注。
1.虚拟化技术：虚拟机的安装、设置、调度分配、使用、 故障检测与失效恢复等 2.云计算构架技术：研究解决适合于云计算的系统软硬件构架 3.资源调度技术：解决物理或虚拟计算资源的自动化分配、调度、配置、使用、负载均衡、回收等资源管理 4.并行计算技术：针对大数据或复杂计算应用，解决数据或计算任务切分和并行计算算法设计问题 5.大数据存储技术：解决大数据的分布存储、共享访问、 数据备份等问题 6.云安全技术：解决云计算系统的访问安全性、数据安全性（包括数据私密性）等问题 7.云计算应用：面向各个行业的、不同形式的云计算应用技术和系统
由于CASCI/CASSCF计算量随活性空间呈指数增长，超过(16,16)的计算在高配机器上几乎不可能。近似求解大活性空间的方法通常有DMRG, selected CI等等。Block-1.5是做DMRG计算的经典程序，由Sandeep Sharma和Garnet Chan开发，虽然早在5年前就不更新了，但其计算速度仍高于很多同类程序。Block-1.5一般结合PySCF使用，可以进行DMRG-CASCI，DMRG-CASSCF和DMRG-SC-NEVPT2等计算。笔者之前在公众号上将该程序的安装拆分为几篇短文
在现代科学和工程中，数值计算工程师会遇到大量复杂的数学计算问题。这些问题突出的共性表现在高维数、计算规模大、多时空尺度、强非线性等方面。批量处理Batch拥有一套完整的并行计算框架，适配常见的并行模型（MPI应用）。利用海量弹性的云资源，有力地支撑高性能科学计算应用软件和算法。
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。
IB（InfiniBand）和 RDMA（Remote Direct Memory Access）是一种高性能网络技术，通常用于加速数据传输。它们不是基于传统的 TCP/IP 协议栈，而是使用自己的协议栈，以实现低延迟、高带宽的数据传输。
1 背景 图像连通域标记算法是从一幅栅格图像（通常为二值图像）中，将互相邻接（4邻接或8邻接）的具有非背景值的像素集合提取出来，为不同的连通域填入数字标记，并且统计连通域的数目。通过对栅格图像中进行连
进行深度学习的训练向来不被认为是CPU的强项，但是以CPU研发见长的英特尔并不甘心屈服于这个定位，在过去的几年里，英特尔及其合作伙伴一直在探索用CPU来进行快速有效的深度学习开发的方法。代号KNL的Xeon Phi至强芯片是英特尔的努力尝试之一，同时在深度学习算法的改进上，英特尔也做了一些努力。 近日，在美国旧金山举行的IDF16大会上，与英特尔联合宣布启动了KNL试用体验计划的浪潮集团副总裁、技术总监胡雷钧做了基于英特尔至强融合处理器KNL和FPGA上的深度学习的试用体验报告。报告介绍了高性能计算和深度学
通过官方网站提供的下载地址：https://download.open-mpi.org/release/open-mpi/v3.1/openmpi-3.1.0.tar.gz，下载3.1版的openmpi，在命令行执行如下命令，会将openmpi-3.1.0.tar.gz文件下载到当前目录：
摘要：本文由DMLC的作者之一陈天奇所写，从语言选择，设计理念等开发者的角度来介绍DMLC，同时也是作者近期的分布式机器学习实践的一个总结。 最近对于DMLC的宣传比较多。大部分宣传基本上都是从用户角度出发来做。今天想写一些东西，以我个人的观点来解释一下DMLC对于机器学习系统研究开发者意味着什么。 DMLC的起因 某一天我在和李沐闲聊的时候感叹目前c++的hacker各做各的。当时我们都在做分布式机器学习项目，中间涉及到的分布式数据读入，进程管理等都问题，于是我们似乎在两份目的相同的代码。我提
ABAQUS/CAE采用了参数化建模方法，为实际工程结构的参数设计与优化，结构修改提供了有力工具。具有很强的开放性，可以结合 Python 语言方便的定制用户化界面，方便用户操作。
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？
如果报错说“Aborting because C++ compiler does not work.”，就安装下编译器：
第一时间看干货文章 1 001《大话数据结构》 002《鸟哥的 linux 私房菜》 003《疯狂 android 讲义》 004《第一行代码》 005《linux 内核设计与实现》 006《驱动设计开发》 007《linux 内核解密》 008《unix 环境高级编程》 009《linux 内核设计与实现》 010《essential C++》 011《嵌入式 linux》 012《linux 设备驱动》 013《c 语言深度解剖》 014《linux 下的 c编程》 015《C Primer Pl
ABAQUS是一款广泛应用于工程领域的有限元分析软件，具有以下主要功能：结构分析：ABAQUS可以进行静态和动态分析，包括线性和非线性分析，可以求解各种结构的应力、应变、位移、稳定性等问题。热力学分析：ABAQUS可以进行热传递、热膨胀、热应力等问题的热力学分析。动力学分析：ABAQUS可以进行振动分析、冲击响应、疲劳分析等动力学问题的求解。流体-结构耦合分析：ABAQUS可以进行流体-结构耦合分析，包括流固耦合、热流固耦合等问题。复合材料分析：ABAQUS可以对复合材料的层合板、复合材料结构的力学性能进行
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。
JVM(java virtual machine) Java虚拟机是Java程序设计语言通向底层嵌入式硬件设计的门槛。Java是二十一世纪九十年代的程序设计开发语言。C语言在美国的贝尔电话实验室研发成功并得到广大用户的推广。C语言简洁高效的语法结构，吸引着那一带年亲人的喜爱。计算机的操作系统研发也是一直在迭代开发和升级。开发操作系统和太空游戏挑战性较大，也是最值得去完成的事情。
一、算法基础系列 数据结构基础(C语言版）》朱仲涛 译 《剑指Offer》 《编程之美》 《编程珠玑》 《CareerCup-Top 150 Questions 4th》 《[算法导论].(美国)Cormen.扫描版》 二、C/C++面试题基础系列 《程序员面试宝典》 《程序员面试攻略》 《C/C++程序员生存手册》 三、高质量代码系列 《高质量程序设计指南》 《高质量程序设计艺术》 四、C语言系列（对很好的掌握C++有很大帮助） 《编程精粹：编写高质量C语言代码》 《C语言深度解剖》 《C和指针》 《C专
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。
官方文档: https://openucx.readthedocs.io/en/master/
Java编程语言（第三版)—Java四大名著—-James Gosling(Java之父)
具体来讲，本文首先介绍了分布式计算的基本概念，以及分布式计算如何用于深度学习。然后，列举了配置处理分布式应用的环境的标准需求（硬件和软件）。最后，为了提供亲身实践的经验，本文从理论角度和实现的角度演示了一个用于训练深度学习模型的分布式算法（同步随机梯度下降，synchronous SGD）。
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
本文以 PyTorch 官方文档 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_tuto.html 为基础，对如何编写分布式进行了介绍，并且加上了自己的理解。
有任务需要处理一堆收集来得开源数据集，在服务器单机跑了一天才给结果，多方咨询有HPC可以用，或者叫supercomputer，或者叫计算机集群，大部分的简称grid。看了wiki、confluence，给出一堆链接在脑海中织出密密麻麻的蜘蛛网——无从下手。居然没有use case出发端到端的参考demo，真是无力吐槽。自力更生求助google，youtube，stack overflow，梳理下来，简而言之，可以理解分而治之多线程的多处理核（cpu/gpu）的版本，涉及算力资源调度引入slurm，涉及通讯引入mpi。
Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum创造，第一版发布于1991年，它是ABC语言的后继者，也可以视之为一种使用传统中缀表达式的LISP方言。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
最近团队在使用R语言作为算法的实践语言，通过人工策略和xgboost算法进行一些价格算法的控制和输出，发现一些代码中对于内存、CPU、程序设计思想以及现代统计算法并不是很熟悉，于是特写此篇普及一下知识，也算是我对R语言的入门文章吧。
【AI100 导读】AI100 正在播出 Jeremy Howard 教授讲授的 Fast.ai 课程。最近，Fast.ai 的另一位创始人 Rachel Thomas 发表了一篇文章，强调了，也可以说是重申了她和 Jeremy Howard 对于 AI 教育的看法——只要方法对路，任何有决心和毅力的人都可以学会深度学习。 上周我收到两个截然相反的观点：一个对机器学习的自动化感到激动，另一个则对研究机器学习需花费多年深表担忧。这两个问题如下： 问题 1：我听说谷歌云宣布企业能够轻松、快速地在 ML/NLP
CFOUR程序的全称为Coupled-Cluster techniques for Computational Chemistry，是一款专注于高精度量子化学计算的程序。从名字可以看出，其专长为耦合簇方法，支持在CC级别下做单点、几何结构优化（如CCSD(T)级别）、激发态计算（如EOM-CCSDT）、性质计算（如CCSD(T)级别的NMR计算）。其官方网站为
关于区块链的技能掌握，提到最多的就是Go语言和C++、Java，但是很多人产生了歧义，认为只有这几种语言才可以，CDA数据分析研究院通过调查发现，实际并不是这样的。
Horovod 是一款基于 AllReduce 的分布式训练框架。凭借其对 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架的支持，以及通信优化等特点，Horovod 被广泛应用于数据并行的训练中。
Ubuntu - openmpi 源码安装 sudo apt-get install openmpi # 安装版本比较低 1. Ubuntu 程序源码安装 主要包括三个步骤: 1 - ./configure 2 - make 3 - make install 这些都是典型的使用GNU的AUTOCONF和AUTOMAKE产生的程序的安装步骤。 ./configure是用来检测你的安装平台的目标特征的。比如它会检测你是不是有CC或GCC，并不是需要CC或GCC，它是个shell脚本。 m
局部优化：常量合并、公共子表达式的提取等 循环优化：强度削减（较快操作代替较慢操作）、代码外提（循环不变量提出循环）
---- layout: default title: 『电子书』分享一波码农必备编程开发类书籍[转] category: [技术, C/C++] comments: true --- 分享一些书籍 看到书籍很多,感觉很不错,就收藏下来了,是百度盘的连接,失效的可以评论一下以此更新一下连接. 书籍清单 Python编程快速上手 细说PHP(第2版) Python核心编程（第3版） Linux命令行与shell脚本编程大全（第3版） python高手之路 iOS编程（第4版） Python编程：从入门
http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.44.0/
业界AI应用中，GPU的使用逐渐增加，腾讯云TACO是一种异构计算加速软件服务，搭配腾讯自研的软硬件协同优化组件和硬件厂商特有优化方案，支持物理机、云服务器、容器等产品的计算加速、图形渲染、视频转码各个应用场景，帮助用户实现全方位全场景的降本增效。
作者薛磊，腾讯高级软件工程师，服务于腾讯星辰算力平台，是Kubeflow的maintainer以及Volcano、 Kubernetes等其他开源项目的贡献者，致力于通过开源项目以及云原生架构改进AI基础架构，提升算法工程师以及整体AI研发的工程效率。
在共享系统上安装HPC应用程序需要系统管理员为上百个应用程序构建环境模块，这是一项复杂、维护难度大、耗时长的工作。此外，将应用程序升级到最新版本需要仔细更新环境模块。
说明：下面内容仅针对Linux环境（boost官网为：http://www.boost.org/，可从这里下载它的源代码包，这里要求下载.tar.gz包，而非.7z、.zip或bz2包）。
C++是C语言的继承，它既可以进行C语言的过程化程序设计，又可以进行以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计，还可以进行以继承和多态为特点的面向对象的程序设计。C++擅长面向对象程序设计的同时，还可以进行基于过程的程序设计，因而C++就适应的问题规模而论，大小由之。
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