共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
本文介绍了高性能计算机在国际和国内的最新发展情况,对目前比较热门的计算机机群和网格计算机进行了理性分析和客观评价,并对以后高性能计算机的发展进行了前瞻性探讨,以期对我国高性能计算的发展有所借鉴。 相似文献
2.
高性能计算与集群系统 总被引:2,自引:0,他引:2
高性能计算是一个国家综合实力的体现,其主要内容包括高性能计算机、并行算法和并行应用程序等方面。集群系统以其良好的可扩展性和性能价格比,已迅速成为高性能计算领域的主流体系结构。拳文对集群系统的发展、构建、及其应用进行了研究与探讨。 相似文献
3.
全国高性能计算机学术年会是由中国计算机学会高性能计算专业委员会主办的一年一度的盛会。会议的目标是成为专家展示技术的平台,为年轻人提供学习的机会。 相似文献
4.
《佳木斯教育学院学报》2019,(9)
近年来,全球气候变化的不断加剧,使气象领域对高性能计算机的应用需求变得越来越强烈。本文对高性能计算技术进行相应的综述,分析了高性能计算技术在气象领域中的适用性,并对高性能计算技术在气象领域中的相关应用进行了深入的探析,以期高性能计算技术在不断发展过程中能够实现与气象预报应用的深度融合,促进气象领域的技术革新。 相似文献
5.
6.
李长志 《涪陵师范学院学报》2003,(Z1)
利用MPI(Message Passing Interface)可以构建一个提供高性能计算应用开发平台的集群系统,在此集群上构建GLOBus环境也具有可能性。 相似文献
7.
8.
Cell BE为一个异构多核并行处理架构,具有超高速通信能力,能够有效地提供超级计算机的性能。在分析与研究Cell BE的硬件架构、并行编程环境与模型的基础上,选取PS3为主机,构建一个CellBE高性能计算实验平台。通过选取相关的硬件设备,在构建好硬件平台的基础上,构建系统与软件平台。通过在实验平台上运行高性能计算应用程序,来对平台进行实验测试。以求解多体问题的计算为平台实验应用程序,将四叉树计算初始化过程算法在Cell BE实验平台上实现,并进行运行测试。在不同的粒子数实验规模下的计算时间结果表明,在Cell BE平台上获得了较高的对CPU的加速效果。 相似文献
9.
10.
1、曙光高性能计算机全面进入市场.曙光1000大规模并行计算机系统获1997年度国家科技进步一等奖.一年来,曙光公司已销售500多套高性能服务器,成为我国国产U-NIX平台服务器最主要的厂家.(1月10日) 相似文献
11.
12.
《实验室研究与探索》2020,(7)
为科研人员提供一个稳定易用的计算环境是高性能计算平台的重要任务。现有主流的基于手动编译的软件环境构建方法,由于缺少自动编译和多版本共存等特性,难以有效管理日益增多的软件。文章介绍一个面向高性能计算的软件包管理器Spack,包括其主要用法、内部设计、在编译耗时和运行效率上的优势。实验结果表明,Spack有效降低了软件编译时间,且编译出的软件运行效率优于Docker,与手工编译相同。上海交通大学高性能计算平台基于Spack实现了分角色的软件管理方法,除了管理员提供超过200种常用软件,用户可以很方便地自行构建专属的软件环境。新软件上线时间从5天缩短到2天,极大提高了系统管理员的维护效率和用户的使用效率。 相似文献
13.
14.
杨学军曾说:“高性能计算机是人类的‘天文望远镜’。”正如高速公路对国民经济的作用,超级计算机(又称“高性能计算机”“巨型计算机”)是高科技的工具和平台。有了超级计算机,才能通过基于计算的建模仿真,解决大型科学、工程领域通过理论、实验无法解决的难题。 相似文献
15.
16.
17.
《中国现代教育装备》2005,(1):60-60
一套由128个64位高性能处理器组成的曙光4000A超级计算机于2004年12月17日落户山东烟台师范学院物理与电子工程学院,作为曙光公司与烟台师范学院共同成立的“烟台师范学院-曙光高性能计算中心”的计算平台。该中心成立后将为包括核物理、量子力学、生命科学、材料设计以及人工智能等各个领域的计算项目提供服务,涉及行业包括航空、航天、汽车、造船、建筑工程、大型机电设备、化工、电子电气等。曙光总裁历军在成立仪式上表示,曙光将不断推进高性能计算机在国内的应用,把国内最顶尖的超级计算机推进到各个行业的应用中。曙光4000A是当前国… 相似文献
18.
19.
分析了集群的软件体系结构,并采用主从接口软件体系结构构建了一个集群实验平台,从而为下一步构建复杂集群以实现高性能计算提供实践经验. 相似文献
20.
《实验室研究与探索》2017,(12):125-128
近年来,伴随着深度学习方法在人工智能领域中的广泛应用,在校级高性能计算平台上也产生了越来越多人工智能领域应用的计算需求。上海交通大学的超级计算机π充分利用GPU加速卡的硬件资源,率先在校级高性能计算平台上部署了多款主流深度学习软件框架,如TensorFlow等,向校内用户提供面向深度学习应用的计算服务。将阐述在传统高性能计算平台上部署深度学习软件框架的探索与实践,并通过对图像识别领域Inception模型的训练实验,验证目前校级高性能计算平台对深度学习应用的支持效果。实验结果显示,交大π超算的模型训练性能与目前最新NVIDIA Minsky GPU工作站上的性能相当,可以充分支撑校内深度学习相关应用。 相似文献