高PPPPPP性能计算项目 openMP，MPI和CUDA中生命游戏的并行化

maui 3.3.1 for Linux 。HPC作业调度软件，配合Torque使用。

莫德 Lmod是用于在Unix下管理用户环境的程序：（Linux，Mac OS X等）。 这是环境模块的新实现。 Lmod网站 文档： : GitHub： : Sourceforge： ： TACC主页： : Lmod测试套件： : Lmod邮件列表 mailto： 。 请转到加入。 Lmod来源管理 最新的资源将在github上。 如果所有已知错误已在github上发布，则均已修复。 当有足够的改进或重要的错误修正时，sourceforge会发布一个新版本。 变更日志 Lmod 8.4： 特征： 添加了对Lua 5.4的支持。 改进了对ksh和ksh脚本的支持。 改进了有关软件层次结构和社区模块集合的文档。 Bug修复： 处理TCL模块文件中的退出； 执行Spider时处理os.exit（） 现在处理/ bin / dash启动。 改善了对鱼壳的支持 Lmod 8.3： 特征： 现在，函数extensions（）可以使用逗号分隔的字符串作为名称。 这是为了避免Lua中的参数数量限制。 添加对“ atleast（）”和“ between（

计算机模块选型-COM Express / Qseven / SAMRC / COM-HPC 单板选型--Pico-ITX, 3.5" SBC, Thin Mini-ITX 评估载板选择 模块散热解决方案

Blitz ++是一个C ++模板类库，为科学计算提供了高性能的多维数组容器。 Blitz ++在位置上进行了一些更改： 最初的Blitz ++网站位于http://oonumerics.org/blitz （存档于 ）。 Blitz ++随后转移到SourceForge，为 。 最新的Blitz ++维护版本已在GitHub上，为 有关Blitz ++的各种信息现在可以在GitHub Wiki上进行分类： : 法律文件中详细列出了许可信息。 简介：除了以源代码形式出售此库之外，您可以执行任何操作。 Blitz获得了Lesser GPL版本3许可证（请参阅COPYING和COPYING.LESSER），BSD许可证（请参阅COPYRIGHT）和限制性较小的Perl“艺术许可证” 2.0版（请参阅被许可方）。 Blitz ++使用CMake进行构建，测试和安装自动化。 有关

SLURM作业调度系统 Intel Parallel Studio

本文将对至强融核采用的MIC 架构进行解读。文章第一部分阐述MIC的诞生背景、特性以及它与市场上其他协处理器架构相比有哪些优势。文章第二部分将从MIC硬件架构的角度对MIC进行具体分析。文章第三部分将讲述个人在使用Phi卡过程中的具体感受。第四部分是总结。

SGE overview SGE is a batch-queuing system; it is not grid middleware. SGE is an open-source community effort. It is free to download and use. Some features of SGE are introduced in this section below. Scheduler, queues and slots SGE includes both a scheduler for allocating resources (CPUs) to computational jobs and a queuing mechanism. Each queue is associated with a number of slots: one computational process runs in each slot; each compute node in the HPC cluster provides one or more slots.

迟学斌 中国科学院计算机网络信息中心 编写 讲的很系统，讲到并行的基础知识，MPI实例。。

SmartSim SmartSim使得在大规模数值模拟中更容易使用常见的机器学习（ML）库（例如PyTorch和TensorFlow）。 本质上，SmartSim提供了一个API，可将以Fortran，C，C ++和Python编写的HPC（MPI + X）仿真连接到名为Orchestrator的内存数据库中。 Orchestrator建立在Redis之上，Redis是一个用C编写的流行缓存数据库。仿真和数据库之间的这种连接是SmartSim的基本范例。 使用上述语言进行的仿真可以将数据流传输到Orchestrator，并使用Python将数据拉出以进行在线分析，可视化和培训。 此外，Orchestrator配备了ML推理运行时：PyTorch，TensorFlow和ONNX。 从模拟内部，用户可以存储和执行经过训练的模型并检索结果。 支持的ML库 SmartSim 0.3.0使用R