其实目前大部分高性能计算的岗位，很多都集中在人工智能+硬件的公司，像是华为、百度昆仑等等。学习路线也...
并行编程模型:深入学习并行编程模型,如OpenMP、CUDA和MPI等,以实现并行计算和利用高性能硬件加速计算。 阶段四:高性能计算应用与优化 高性能计算应用:研究领域特定的高性能计算应用,如计算流体力学、分子动力学和天体物理学等,了解其算法和模型。 性能优化技术:学习性能分析和调优技术,包括算法优化、内存优化、并行化和...
CUDA矩阵分解算法的优秀开源实现:https://github.com/cuMF/cumf_als 基于C++的迷你深度学习框架实现:https://github.com/E1eveNn/xshinnosuke_cpp 基于Intel平台的深度学习算子优化:https://github.com/PasaLab/dolphin OpenMP实现的一个异步坐标更新算法,像优化深度学习底层架构的同学可以看看:https://github.com/...
5:如果做异构程序开发,需要学习异构编程模型,例如CUDA,OpenCL或者OpenACC等。也需要学习异构加速硬件的体系结构,例如GPU,DSP或者Intel MIC等 6:相对应领域的专业背景知识及算法,精通算法能让你在高性能计算应用研发领域走的更远。 高性能计算系统运维涉及的内容就更广泛了: 从普通的服务器,到集群,再到云计算等,虽...
其次高性能计算的话肯定要涉及到并行计算。那怎么学并行也很花时间，很容易花上个一年半载的。而且这些...
1.1 高性能计算是什么 高性能计算(High Performance Computing,HPC)是一种计算技术和领域,旨在通过使用并行计算和专用硬件来实现快速、大规模和高效的计算任务。它的目标是通过利用多个处理器、多个计算节点和优化的算法,以及高速的数据传输和存储系统,提供比传统计算机更强大的计算能力和吞吐量。
高性能计算的学习路线应该全面且深入地涵盖算法、软件系统与硬件三个层面，以实现问题的高效求解。从伯克利并行计算巨佬James Demmel和Kathy Yelick的课程大纲中，我们可以窥见HPC学习的基础框架。HPC旨在通过高效算法、软件系统与硬件三者的协同作用，实现最优问题解决效率。算法层面需要设计出高效算法以满足上层...
给组里高性能计算方向同学拟到学习路线,包括基础课程、常备文档和手册、开源项目三个部分组成。基础课程包括“(并行)算法设计与分析”、“数值算法”、计算机系统、操作系统和并行体系结构与编程,常备文档和手册包括了C/C++语言文档、CUDA文档、MPI文档、Unix编程文档和太湖之光平台的文档等。开源项目包括了基础课程的习...
超详细的高性能计算学习路线!错过后悔1. 高性能计算简介1.1 高性能计算是什么高性能计算(High Performance Computing,HPC)是一种计算技术和领域,旨在通过使用并行计算和专用硬件来实现快速、大规模和高效的计算任务。它的目标是通过利用多个处理器、 ...
基础编程技能:学习高性能计算需要熟悉至少一种编程语言,例如C、C++或Fortran,会C最好。 数据结构和算法:熟悉常见的数据结构和算法,了解它们的性能特点和使用场景。 计算机体系结构:了解计算机硬件的组成和工作原理,包括处理器、内存层次结构、存储系统等。。 数值计算和科学计算:有数值计算和科学计算的基础知识,有高等数...